09 2026 档案
摘要：阿里云此前已经发布了云监控官方 CLI：aliyun cms2。它把云监控 2.0 的查询与管控收成一棵命令树。
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摘要：2025年9月，我们发布了《AI 原生应用架构白皮书》，围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化，对概念和重难点进行体系化的拆解，并尝试提供一些解题思路。
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摘要：阿里云 CTO 线正在研发、运维、测试、产品设计和运营等领域积极探索，已经形成一批具有代表性的 AI Native 实践。与此同时，如何由局部实践进一步走向组织层面的系统性变革，仍是一个刚刚展开的课题。
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摘要：点击此处，立即了解报名参会的活动参与方式！
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摘要：阿里云日志服务 SLS 语义层和 DataAgent 做的就是把这层翻译补上。语义层（Semantic Layer）把 Logstore 里的字段、枚举值、业务指标、术语和示例组织成一份业务字典。
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摘要：依托钉群无人值守、跨群会话记忆、组织知识检索及前端专业 Skill，阿里云云原生消息前端团队自研的内部研发协作平台 Domino 正经历关键演进——从单一的代码执行工具，升级为能够理解团队上下文、持续沉淀演进并闭环真实交付的研发 Agent 系统。
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摘要：经过评估，乐檬选择以阿里云云监控 2.0 以及全域智能运维平台 STAROps 为核心完成这次升级。
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摘要：为了让更多企业看清 Agent 上线后的真实运行状态、建立可评估与可优化的工程闭环，我们于 8-9 月在北京、上海、深圳三城发起「Agent 评估与优化 · Close the Loop」的系列开发者沙龙，集中分享我们在 Agent 观测、审计、评估、实验回测、优化等方面的实践。
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摘要：业务的并发单元是「用户」，传统 Topic 的隔离单元却是「队列」。错位之下，用户级隔离、限流、挂起全得业务代码自己补，等于在 MQ 之上再造一套 MQ。百炼资产中心用 RocketMQ LiteTopic 把「用户」变成原生隔离单元：一个用户一个 Topic，业务侧不自建路由层与限流层。
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摘要：ReAct 成功证明了「对人类智能进行抽象建模」可行。多 Agent 协作同样应从人类组织经验中提取模式——角色分工、目标管理、进度跟踪、集体复盘、经验传承——每条都有对应的工程实现。区别在于：Agent 消除了情绪摩擦和沟通瓶颈，让这些机制以更高频率、更低成本运转。
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摘要：Agent 时代，我们真正需要补的不是更多碎片，而是一层能把碎片组织起来的结构。数据只是现象，对象和关系才是系统结构。
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摘要：2026 云栖大会“Agent 工程化：AgentCore 让企业智能体走进生产”论坛，将聚焦企业智能体规模化落地，联合产学研各界专家与先锋企业，全新发布智能体构建和治理平台 Alibaba Cloud AgentCore 及企业级落地白皮书，围绕 Agent 构建、运行、治理、协作、评估、优化全生命周期，为企业将智能体安全、稳定地推向规模化生产提供实践指南，同时结合丰富的客户真实案例，展示阿里云 AgentCore 如何在客户服务、智能研发、自动化运营等场景带来效率提升和业务创新。
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摘要：这篇文章想回答另一个问题：为什么一家模型厂商要花这么大精力做一个 Harness，以及它的设计选择对企业意味着什么。
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摘要：2026 年 9 月 5 日至 9 日，AGNTCon + MCPCon、PyTorch Conf China、KubeCon + CloudNativeCon China 等开源 AI 顶会即将在上海举办。阿里云技术专家们将在大会上，为广大开发者带来 Agent 运行时、模型训练和推理、云原生基础设施等领域的开源项目最新进展分享。
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摘要：不少团队可能都有类似经历：一开始自己写 Agent Loop，后来接入 LangChain、LangGraph 等框架，再后来又开始关注模型公司提供的 Agent SDK 和 Harness Runtime。每一次模型能力升级，似乎都伴随着一次架构调整。
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摘要：这一篇是数据飞轮的最后一块、也是最自动化的一块：经验库——让 Agent 从自己的历史运行中自动沉淀经验，越跑越好。最后，我们用消融实验回答一个关键问题：经验注入到底有没有用、怎么用收益最大。
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摘要：阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2026 年 8 月产品动态
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摘要：本文将系统介绍如何借助智能体观测与优化平台 AgentLoop，在不牺牲质量的前提下，对 AI Coding 的 token 成本进行科学、系统的优化。
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摘要：改 Prompt、换模型、调参数，任何改动都可能“感觉变好了”，但感觉不算数——回归测试里别的题目可能悄悄变差。答案是实验：用数据集里的题目反复回测，用分数说话。
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摘要：阿里云可观测 2026 年 8 月产品动态
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摘要：STAROps 则把这个过程变得更容易发起和持续：用户直接提问，系统完成数据检查、口径校验、受控查询、费用下钻、资源水位分析和优化建议；数据还没准备好时，也能引导先完成账单同步，再继续分析。
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摘要：AgentLoop 的回答是建立一套可量化、可解释、可复用的评估体系——把“好不好”变成一组带权重的分数，把“为什么不好”变成可追溯的证据。本篇以客服 Agent 为例，完整走一遍“黄金指标 → Rubric → 评估器 → 评估任务 → 结果分析”的流程。
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摘要：这一篇讲清楚两件事：智能体观测与优化平台 AgentLoop 的数据接入能力是怎么设计的（为什么四种形态的 Agent 都能接），以及如何亲手把一个基于 Claude Code 的 Agent 接入平台。
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摘要：Agent 观测与优化三城巡演丨第二站深圳精彩回顾 & PPT 下载
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