08 2026 档案
摘要：瑶池 Agent 把数据库层的诊断精度从“某个中间件有问题”提升到“具体是哪条命令、哪个索引引发的问题”，STAROps 则负责把跨层证据串成完整的因果链。两者配合，SRE 和 DBA 可以用同一套工具完成从告警到修复的全链路排查。对于涉及跨层传播的复杂故障，这个组合值得一试。
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摘要：Ingress NGINX 退役不会让现有实例立即停止运行，但它改变了风险边界：后续不再有官方新版本、缺陷修复和安全补丁，入口组件的生命周期管理和安全响应需要由使用方自行承担。
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摘要：AI 应用从 Demo 走向生产的过程中，一个越来越普遍的判断正在形成：模型选型不再是主要瓶颈，另一个同样关键的变量，是那条把业务事件送进模型的数据链路。
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摘要：Agent 上线只是起点。真正决定 Agent 好不好用的，是上线之后能不能持续调优：用户反馈的问题能不能被系统性地发现、沉淀、验证、修复，并且让 Agent 一次比一次聪明。
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摘要：本文说明 AI 应用给异步协作带来的新约束，RocketMQ 为此进行的一次面向 AI 场景的演进（LiteTopic），以及它在上述两个业务中解决的具体问题。
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摘要：近日，智能体构建与进化——Agent 开源开发者沙龙·上海站圆满落幕。本场活动吸引了 130+ 名技术从业者深度参与，深度分享了 Higress、AgentScope 2.0、RocketMQ LiteTopic、LoongSuite Pilot 、AgentTeams 等相关议题，并设置了动手实操环节。
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摘要：云监控 2.0 的 OpenTelemetry 无侵入监控（OBI）正式支持 ACS Sandbox 场景。不改一行代码、不重新构建镜像，沙箱内 AI Agent 的每一次模型调用、工具执行和外部访问，都会自动生成标准的调用链与指标。
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摘要：从 PoC 到生产环境，模型选型早就不是瓶颈。真正卡住 AI 应用的，是那条把业务事件送进模型的链路——上下文靠 T+1 批处理拼出来，Agent 拿到的永远是上一批次的业务事实，决策依据滞后、检索到的知识片段过期、时序敏感任务频繁失准。
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摘要：存算分离 Kafka 带来的变化，不只是 Broker 变得更轻、存储可以独立扩展，以及容量与计算能够分别弹性伸缩。
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摘要：本文中 SysOM 为阿里云操作系统控制台运维组件。AI Profiling 作为 SysOM 中智算运维功能之一，主要聚焦 AI 作业的性能分析场景。
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摘要：之所以要把这件事放到网关，是因为风险来源是双向的：既可能来自用户输入，也可能出现在模型输出。如果每个应用各自维护审核 SDK、风险阈值和拒答逻辑，安全策略很快就会散落在多个代码仓库中；一旦模型切换或策略升级，业务还得重复改造。
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摘要：KCD Hangzhou 2026 将于 11 月 28 日在杭州举办，即日起面向社区征集演讲议题，截止时间为 9 月 30 日。
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摘要：云效 AI 助手的价值，不在于替代研发过程中的判断，而在于把重复、繁琐、容易遗漏的环节交给它先完成一轮，让工程师把精力集中在架构设计、方案权衡和复杂问题的攻坚上。
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摘要：本场活动联合 Dify 举办，吸引了近百名技术从业者参与，围绕“Observe / 观测与审计”这一主题，深度分享了 Agent 可观测性范式、Dify 可解释性实践、AI Coding 观测与降本等议题，并设置了 AgentLoop 动手实操环节。
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摘要：AgentScope Java 社区开源发布 AgentScope Service 组件，从设计定位上与 Python 开源版本基本对齐，面向企业级分布式智能体场景，通过控制面组件为 AgentScope 数据面智能体提供多租户、可视化调试、多智能体编排能力。
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摘要：Higress 是首个支持 MCP 2026-07-28 无状态 HTTP Tools 基线的开源网关。这项支持覆盖服务发现、工具列表与工具调用，也明确了新旧协议的边界。
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摘要：8 月 28 日（周五）13:30-16:30，阿里云 ApsaraMQ × IBM Confluent 联合在上海举办「AI 实时数据沙龙」，带你跨越 AI 实时上下文鸿沟。
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摘要：阿里云消息团队长期研发和运维 Apache RocketMQ，基于真实故障、容灾演练和规模化运维经验，我们重新设计了单写有状态服务的接管路径：正常运行时继续使用单副本、单机文件系统和云块存储；故障时利用 Multi-Attach 与 NVMe Persistent Reservation（下文简称 NVMe PR）完成协议级 fencing，在不增加 RocketMQ 服务层业务数据副本的前提下实现秒级接管。
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摘要：本文其余部分组织如下：第 2 节结合公开资料分析 DeepSeek Harness 的工程架构，界定被评测对象；第 3 节介绍评测所依托的 AgentLoop 平台及其对 DeepSeek Harness 的接入方式与选型理由；第 4 节介绍数据集来源与任务范式；第 5 节阐述评估器设计思路，包括总体设计原则、GT（Ground Truth）构建方法、三维打分维度、评估 Skill 的交付形态与端到端打分流程；第 6 节展示 DeepSeek Harness + Qwen 3.7-Plus 模型在Terminal-2.1 10项任务子集的评测结果；第 7 节进行全文的总结及未来工作展望。
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摘要：Agent 的上线只是开始，持续改进和可信赖的交付才是终点。 我们联合业内主流的开发框架和平台，AgentScope、Dify、LangChain，为大家分享靠谱的 Agent Engineering实践，不再是全家桶式的分享，而是每个城市讲透一个点，并通过实操掌握入门技，一起来 Close Age
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摘要：STAROps 是阿里云打造的下一代 AI 原生全域智能运维平台（Agentic Operations Platform）。深度融合跨域可观测数据与大语言模型推理能力，支持用户通过自然语言定义目标，由运维智能体自主完成动态规划、受控执行与结果验证的全闭环，实现运维模式从被动响应向主动自治的转型。
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摘要：AI 编码 Agent 真正跑起任务后，问题往往不再是“它有没有完成”，而是：这一轮为什么花了 47 秒？时间卡在模型还是工具？失败后重试了几次？Token 消耗来自主 Agent 还是 Subagent？
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摘要：这篇分享面向第一次接触云拨测智能分析的产品、研发和运维人员，重点说明 STAROps 为什么要打通云拨测、SLS、UModel 与 APM，以及这条链路如何把“发现异常”推进到“解释异常并给出处理方向”。
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摘要：LangChain 范式是为了降低 Agent 开发复杂度设计的，Deepseek Harness 是为了降低 Agent 体验和成本优化复杂度设计的。插件化颗粒度越细，Agent 的运行越透明。
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摘要：本次沙龙三场分享沿数据流转链路依次展开：源源不断的业务事件如何被加工为模型可直接消费的上下文，一条数据管道要补齐哪些能力才称得上 AI-Ready，流接入、流计算、数据入湖能否收敛进同一个平台，降低传统架构中多组件拼装带来的复杂度与运维成本。
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摘要：模型越多，选择反而越难。阿里云 AI 网关智能路由现已上线：先看哪些模型能把任务做好，再按你关心的方向——综合均衡、成本、速度还是任务适配——做出一次明确的选择；在多轮对话和 Agent 工具链里，它还知道什么时候不该乱动。
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摘要：近日，智能体构建与进化——Agent 开源开发者沙龙·深圳站圆满落幕。本场活动吸引了 150+ 名技术从业者深度参与，深度分享了 AgentTeams 、AgentScope 2.0 、Nacos ARD、Agent 可观测、UnifiedModel 、Vibe Chaos 等相关议题，并设置了动手实操环节。
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摘要：2026 年 7 月，OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation 项目正式发布 v1 稳定版——由 Alibaba 和 Datadog 联合发起，经过一年半的社区协作，Go 开发者终于可以用一行命令让应用获得分布式追踪和指标采集能力，无需改动任何业务代码。
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摘要：万店连锁塔斯汀，如何把「告警刷屏」变成「一键根因」？
塔斯汀基于阿里云云监控 2.0 + STAROps，让每一次告警，都拥有完整生命周期。
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摘要：这篇指南给出的是一条已经跑通的路径：观测取证 → 分层评估 → 根因定位 → 优化回写 → 数据集回归 → 常态化监控。这条路径在实战中用 3 天完成了首轮闭环，抓出了 5 个以上生产环境的代码生成 Bug 与 API 文档缺陷。下面按步骤拆开讲，每一步都给验收标准和踩过的坑。
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摘要：2026云栖大会定档 9月22日-24日·杭州 三日畅享票免费申领中！ 三大重磅主论坛 140多场分论坛 超50000平米展区 敬请期待👇
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摘要：在 Flutter 应用里，用户反馈“页面一直在转圈”“点击按钮后没有反应”“内容加载到一半卡住了”，研发第一反应往往是去看接口耗时、错误日志或崩溃堆栈。但线上问题很少只停留在单点：一次等待可能跨越用户操作、页面状态、网络请求、端上渲染、异常处理和原生能力调用。
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摘要：点击「此处」免费领取课程！
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摘要：本文介绍一套基于阿里云 Agent 观测与优化平台 AgentLoop 的 Skill 评估与优化最佳实践，覆盖从 Skill 创建、可观测接入、离线评估、Bad Case 分析到迭代优化的完整闭环，帮助开发者以数据驱动的方式交付高质量 Skill。
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摘要：OpenAgentPack 想做的事情很具体：把云端 Agent 带回 Git，让它能被复现、验证、协作迭代，并在需要时保有迁移的选择。
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摘要：阿里云 AI 网关 Serverless 新版正式开启免费公测。全新架构、0 元起步，Agent 管理升级为一张拓扑图，AI fallback 让主模型限流时业务不中断。公测期间网关自身费用全免。
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摘要：最新版的核心改动，是把 MCP 从一个有状态、依赖长连接的协议，改回了无状态的请求/响应模型。这也是文章标题所说的“重回 HTTP 范式”的由来，HTTP 协议的无状态是 Web 架构里最基础、最成熟的做法。
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摘要：本月可观测热文回顾 文章一览： 从“看得见”到“自己治”：畅捷通可观测与智能运维实践 STAROps 主机智能巡检：给你的 ECS 请个 24 小时在线的 AI 医生 凌晨告警不再慌！SysOM 巡检 Skill 一键锁定根因 STAROps RUM 智能巡检实践：把体验退化提前看清楚 看见用户每一
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摘要：
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摘要：阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2026 年 7 月产品动态
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摘要：近日，云原生团队联合「公共云上海大区 & CTO 线」共同举办的「AI 创新实践论坛」圆满落幕。本场活动吸引了 70+ 名技术从业者参与，现场深度分享了多智能体治理、Agent 自进化、AI 网络底座、AIOps 智能运维等相关议题。
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摘要：随着 STAROps 嵌入自建 SRE 平台，更多核心业务系统将获得全链路拓扑建模与智能诊断能力，让“活地图 + 一键跨域诊断”覆盖到全域业务。每接入一个新系统，精臣自建 SRE 平台的智能运维能力就随之生长——业务版图扩张到哪里，智能运维的守护就延伸到哪里。
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摘要：Community Over Code 是 Apache 软件基金会（ASF）官方全球系列大会，前身为 ApacheCon，自 1998 年起持续吸引各个层级的开发者，在 350 多个 Apache 项目及其社区中探索“明天的技术”（Tomorrow's Technology Today）。今年，C
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摘要：FinXScope 的底层完全构建于 AgentScope Java 2.0 之上，深度复用了其面向企业级生产环境的核心能力——包括 ReAct 推理-行动循环、五阶段中间件链、统一消息模型与类型化事件流、工具与技能框架、分层记忆与状态持久化、三态权限引擎以及优雅停机与中断机制
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摘要：畅捷通携手阿里云 STAROps，实现 AI 驱动的智能运维升级。底层指标全部正常，用户已经开始投诉——这是畅捷通运维团队曾长期面对的困境，也是众多 SaaS 企业的共同难题。服务数百万小微企业的畅捷通，用四个演进阶段给出了自己的答案：SLA 从 99.9% 一路提升至 99.995%，故障定位时间从 10 分钟压缩至 30 秒，99% 的潜在故障在触达用户前就被拦截。从"看得见"到"自己治"，他们是怎么做到的？
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摘要：主机智能巡检是阿里云全域智能运维平台 STAROps 的一项核心能力。STAROps 这个名字里的 STAR，本身就代表了它做运维的四层理念：全域感知（Sense）、目标导向（Target）、自主运维（Autonomy）、业务韧性（Resilience）。而主机智能巡检，正是“业务韧性”最锋利的那把刀——从事后救火，转向事前防护。
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摘要：会上，围绕软件 AI 原生端到端交付的关键环节，中国信息通信研究院持续推进《智能原生软件工程》系列标准建设及测评工作，并向阿里云全域智能运维平台 STAROps 颁发《智能原生软件工程》系列标准的认证证书，系国内首批。
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摘要：7 月，我们发布了阿里云 Agent 观测与优化平台AgentLoop，面向 Agent 提供观测与审计、评估与实验、持续优化等能力。本文将从审计视角分享我们的认知和实践。
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