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AgentScope Java × Higress：语义驱动工具精选，高效安全降成本。

模型带来了意识和自主性，但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商，还是提供开发工具链和运行保障的厂家，本质都是希望提升输出的可靠性，只是不同的团队基因和行业判断，提供了不同的实现路径。本文按四个阶段，通过串联一些知名的开发工具，来回顾 Agent 开发工具链的演进历程。

AI 网关作为云产品推出已有半年的时间，这半年的时间里，AI 网关从内核到外在都进行了大量的进化，本文将从 AI 网关的诞生、AI 网关的产品能力、AI 网关的开放生态，以及新推出的 Serverless 版，对其进行一个全面的介绍，期望对正在进行 AI 应用落地的朋友，在 AI 基础设施选型方面提供一些参考。

为了进一步提升服务水平和服务质量，携程很早就开始在人工智能大模型领域进行探索。而随着工作的深入，大模型服务的应用领域不断扩大，公司内部需要访问大模型服务的应用也越来越多，不可避免的就遇到了几个问题，我们自然就会想到使用网关来对这些服务接入进行统一管理，并增加各种切面上的流量治理功能。

开源 LoongSuite ，成为 AI 可观测体系中的一块通用拼图。

在人工智能加速发展的今天，AI Agent 正在成为推动“人工智能+”战略落地的核心引擎。无论是技术趋势还是政策导向，都预示着一场深刻的变革正在发生。如果你也在探索 Agent 的应用场景，欢迎关注 AgentScope 项目，或尝试使用阿里云 MSE + Higress + Nacos 构建属于你的 AI 原生应用。一起，走进智能体的新世界。

崩溃堆栈全是 a.b.c？Native 错误查不到行号？本文详解 Android 崩溃采集全链路原理，教你如何把“天书”变“说明书”。RUM SDK 已支持一键接入。

当可观测数据被建模为可理解、可行动的上下文图谱，AIOps 才真正拥有了落地的土壤。

2025 “直通乌镇”全球互联网大赛中，Spring AI Alibaba 和 Higress 分别获得了开源先锋社区、开源优秀社区的称号，两位社区贡献者张圣航（GitHubID: shenghang）、刑国富（GitHubID: erasernoob）获得最具价值贡献者奖。

“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。

云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其秒级弹性扩展、按需付费、轻运维的优势，助力嘉银科技业务系统实现灵活扩缩容，在业务效率和成本优化上持续取得突破，保证服务的敏捷性和稳定性，并节省超过 20% 的成本。

本文总结了使用CMake搭建编译环境的技巧，涵盖单个及多个源文件的编译、CMakeLists嵌套管理、变量设置、交叉编译配置、常用编译选项及警告处理等内容。通过实例说明了如何高效组织工程结构，并利用CMake灵活控制编译流程，适用于嵌入式开发场景。

12 月 11 日晚 19:30，阿里云云原生团队将做客 DataWhale「动手学 Java Agentic 应用开发」主题直播间，为大家实时带来 AgentScope Java v1.0 的深度解读，无论你是刚接触智能体的新手，还是正在探索企业级 AI 应用，这场直播都值得加入！

在 AI 实时交互爆发的时代，WebSocket 成为核心协议。但其双向、长连接、流式传输特性，让传统链路追踪频频失效。阿里云 LoongSuite 基于 OpenTelemetry 标准，结合探针增强与自定义扩展，首次实现 WebSocket 全链路可观测，支持 Span 粒度控制、上下文透传、异步衔接与关键性能指标采集。

大规模数据如何进行语义检索? 当前 SLS 已经支持一站式的语义检索功能，能够用于 RAG、Memory、语义聚类、多模态数据等各种场景的应用。本文分享了 SLS 在语义检索功能上，对模型推理和部署、构建流水线等流程的优化，最终带给用户更高性能和更低成本的针对大规模数据的语义索引功能。

传统的Android应用监控方案需要开发者在代码中手动添加埋点，不仅侵入性强、工作量大，还难以维护。本文深入探讨了基于字节码插桩技术的无侵入式数据采集方案，通过Gradle插件 + AGP API + ASM的技术组合，实现对应用性能、用户行为、网络请求等全方位监控，真正做到零侵入、易集成、高稳定。

本次赛事共设三大赛题方向，参赛者可以任选一个方向参赛。本文是对每个赛题方向的参赛指南。

本文介绍了阿里云 RUM 如何通过端到端链路追踪（统— TracelD、W3C/SW8 协议透传）打破移动端可观测性“黑洞’，实现从用户操作到数据库的全链路监控与精准问题定位。

从 AWS S3 到阿里云 SLS，打造跨云日志智能分析的高效通路——实时发现、弹性导入、格式自适应、成本优化，让海量日志从存储真正走向业务洞察。

阿里云应用实时监控服务 ARMS 推出自定义指标采集功能，让 APM 真正深入业务核心，订单、库存、转化率等核心数据尽在掌控！

最近，MCP 社区发布了 MCP Registry（2025‑09‑08，预览版），为公开 MCP Server 提供“统一目录服务和开放 API”。Nacos 已原生支持 MCP Registry API，可直接作为“MCP Registry”对外提供标准 REST/OpenAPI 服务端，天然融入企业现有注册中心与配置治理体系，并与 Higress/HiMarket 对接打通，让企业能够高效的构建自己的私有 MCP 市场。

阿里云可观测 2026 年 1 月产品动态。

祝贺东航首飞全球最长单程航线！通义千问和 AI 网关助力推出首个行程规划 Agent。

本文会围绕如何基于 Higress 和 Nacos 的 docker 镜像在 K8s 集群上进行分角色部署。

阿里云日志服务推出物化视图，通过智能预计算 + 自动查询改写，实现监控看板秒级响应、资源开销大幅降低，彻底解决‘查得慢、扛不住、不准’三大难题。

APM 一定要全量采集吗？ARMS 推出配置模板，支持按场景分级监控：核心应用上 Trace，非核心只采 JVM，成本直降 90%+ ！

SOFA 商业化团队为满足客户 AI 业务的发展需求，基于开源 Higress 内核构建，推出了 SOFA AI 网关，专为 SOFA 场景深度优化、能力增强，是面向 AI 需求的智能网关解决方案。

在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。

一次权限变更，引发全球边缘网络瘫痪4小时，数百万网站返回 5XX，连状态页也宕机。故障源于“正常的变更”，暴露了企业对服务商的盲目信任。当内部监控失效，唯有云拨测能从真实用户视角，独立验证“服务是否可用”。

我们在杭州、上海开放岗位。如果你准备好了，请加入我们，一起建造 AI 时代最重要的数据基础设施。

阿里云 SysOM 丢包诊断，通过内核级智能分析，自动识别丢包环节，精准定位 netfilter 规则、异常 hook 钩子等根源，让复杂网络故障排查从“专家依赖”走向“平台化解决”。

阿里云推出图查询能力，基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎，实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析，让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。

近日，阿里云AI原生应用开发实战营 · 深圳站圆满落幕。继北京、上海、杭州、成都等城市之后，本场活动吸引了130+名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI Agent 领域的前沿技术与落地实践，深度分享AI 原生应用架构趋势与实践、AI应用托管、AI 开放平台、大模型可观测&AIOps、异步化的Agent事件驱动等热门技术议题，并设置了动手实操环节。

RocketMQ 专门为 AI 场景推出了全新Lite Topic 模型，目前已在阿里云云消息队列 RocketMQ 版 5.x 系列实例上正式发布，并会逐步贡献到 Apache RocketMQ 开源社区，欢迎大家使用。

云消息队列 Kafka 版通过在架构创新、性能优化与生态融合等方面的突破性进展，为企业构建实时数据驱动的应用提供了坚实支撑，持续赋能客户业务创新。

本文是阿里云日志服务（SLS）首次对外系统性地揭秘 SLS SQL Copilot 背后的产品理念、架构设计与核心技术积淀。我们将带你深入了解，这一智能分析助手如何从用户真实需求出发，融合前沿 AI 能力与 SLS 十余年日志分析最佳实践，打造出面向未来的智能化日志分析体验。

在某大型业务团队的核心日志场景中，阿里云 SLS 物化视图将三个长期超时的慢查询分别提速 89倍、8倍、56倍，从“查不出来”变为“随时可查”。通过“预计算 + 查表读取”，用极低的存储成本，换来极致的查询性能与稳定性。

LoongCollector 专为边缘环境深度优化，确保“断网不断采、断电不丢数”。

当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。

阿里云 ARMS 团队倾力打造的鸿蒙 NEXT SDK，为鸿蒙应用提供了业界领先的全链路监控解决方案。这不仅仅是一个 SDK，更是您洞察用户体验、优化应用性能的智能伙伴。

面对 Go 语言长期缺乏成熟自动插桩方案的困境，阿里云联合 Datadog 推出 OpenTelemetry Go 编译时插桩工具，无需修改代码，只需 ./otel-go build，即可为 HTTP、gRPC、Redis 等组件自动注入链路追踪与指标采集能力。现已开源，欢迎试用！

Ingress NGINX 退役引发开发者们的强烈关注，官方已经提供了完备的应对措施，迁移到 Gateway API，以及20+ Ingress 控制器。但实施迁移的时候，企业还会希望了解新的 Ingress 控制器是否兼容 Ingress NGINX 的注解，迁移过程中如何进行灰度切流，遇到流量损失如何快速回滚等，以保障迁移过程平滑，不影响线上业务。因此，本文将提供基于实操的应对方案，以阿里云云原生 API 网关(Higress 企业版)为例，按步骤详细阐述迁移的操作过程。

AI 处理海量用户咨询，日志怎么保安全？我们用 SLS 脱敏函数实现“写入即打码”，运维能查、运营能看、安全能审！

魔方文娱携手阿里云构建全栈可观测体系，实现故障发现效率提升 80%、运维成本下降 40%，并融合 AI 驱动异常检测，迈向智能运维新阶段。

通过 SLS、ARMS 与 CMS 的协同运作，《泡姆泡姆》实现了从基础设施到应用逻辑再到用户行为的全栈洞察。这一技术体系不仅支撑了游戏的全球化运营，更为实时互动娱乐场景提供了可复用的技术范式——通过云原生架构的弹性能力、全栈可观测的智能诊断与热更新的持续交付，让技术真正服务于“玩家体验零损耗”的终极目标。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 9 月产品动态。

【云栖大会中企出海技术分论坛专场】2025 年 9 月 25 日 上午 9:30-12:20 ，阿里云·云栖小镇 D2-2 馆丨“中企出海技术分论坛” 即将启幕！