快来一键开启你的龙蜥开源足迹吧～

操作系统控制台作为面向汽车行业的综合运维平台，致力于打通“应用—操作系统—硬件”全栈链路运维能力。

实现一次开发，多架构部署。

报告调研显示，在国产操作系统迁移意愿方面，龙蜥操作系统的吸引力最高，用户意愿迁移至龙蜥生态社区版和商业版的比例为 54.25%，占比第一。

如何玩转龙蜥？

一览来自 AMD、中兴通讯、阿里云、英特尔，以及上海交通大学等企业/高校专家的精彩金句和重磅议题。

9月21日，杭州见。

恭喜他们。

全景呈现从芯片到操作系统到 Agent 的全栈开源共建图景。

把踩过的排查经验切成一个能被 AI Agent 直接调用的 Skill。

把经验变成可落盘的记忆，把规矩变成可执行的门禁。

欢迎报名。

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STAROps 主机智能巡检：给你的 ECS 请个 24 小时在线的 AI 医生。

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为什么在 RISC-V 生态中谈 OpenJDK？

如果你今天还在为建一个 PG 流复制集群头疼，本文给出了一种解法。

实现了对三大国产处理器新平台的首发支持。

ANOLISA 等50 多款产品一同面向全球南方构建人工智能公共服务资源池。

以前你得在“给人用”和“给 Agent 用”之前挑一个，现在一个 CLI 就够了。

欢迎报名。

T-Head SAIL 已基于龙蜥 Anolis Cloud Kernel （ANCK）内核完成原生驱动适配，支持开箱即用。

该技术要求的制定旨在打通智算软硬件、跨主体运维断点，补齐 AI 智能体底层算力协同短板，为支撑智算集群基础设施稳定运行，提供运维体系架构、关键运维功能的标准化建议。

展示了一套从代码扫描、AI 生成、仿真验证到性能优化的全链路闭环体系，为 RISC-V 代码迁移提供了一条“端到端”的自动化路径。

阿里巴巴是龙蜥社区 RISC-V SIG 的重要成员单位，JVM 团队深度参与相关工作。

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基于 CXL 的共享内存键值存储也可以在较低安全开销下实现细粒度保护。

围绕指令集功能支持与性能优化两大方向，剖析当前支持状态及与其他架构的差距，并分享了玄铁最新成果

社区进展同步。

欢迎报名。

本文带你拆解每一分性能背后的工程决策。

欢迎提交，激励多多！

ANOLISA 继 OpenClaw 之后，对 Hermes 完成了全面适配。

本次 MeetUp 聚焦 RISC-V 编译器工具链生态建设与性能优化技术。

演讲中回顾了其在龙蜥社区孵化并向上游贡献的 SGLang Tracing 可观测性建设历程，并结合具体案例探讨如何利用 AI Agent 实现 SGLang 框架的性能优化。

系统性地拆解了多智能体时代面临的内存与延迟挑战，并深入展示了 Mooncake 作为 KVCache 数据基座的分离架构设计与大规模生产实践。

打造下一代 Agentic 操作系统开源根社区。

详细剖析了如何利用 AI Agent 实现热补丁的自动化生成，成功将补丁制作周期从“天级别”压缩至“分钟级别”。

6月26日，欢迎报名参加。

技术PPT已上传，欢迎下载查看。

AI 不仅重塑了漏洞发现的效率，更应成为加速漏洞修复的核心驱动力。

两个会上总结和回顾了龙蜥社区技术贡献、近期运营目标进展。

操作系统的用户主体，变了。

让任何运维 Agent 具备资深内核专家的诊断能力。

本文介绍的基于可重复构建的托管型 Trustee 验证方案，成功构建了一条从“源码”到“发布制品”，再到“运行时”的强可信链路。

6月6日，北京见。

操作系统在 AI 时代该怎么走，龙蜥社区给出的答案已经越来越清晰。