本文聚焦 LoongSuite 生态核心组件 LoongCollector，深度解析 LoongCollector 在智算服务中的技术突破，涵盖多租户观测隔离、GPU 集群性能追踪及事件驱动型数据管道设计，通过零侵入采集、智能预处理与自适应扩缩容机制，构建面向云原生 AI 场景的全栈可观测性基础设施，重新定义高并发、强异构环境下的可观测性能力边界。
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
Anthropic推出Agent Skills协议，通过模块化技能封装提升大模型智能体的专业能力。ModelScope开源项目MS-Agent已实现该协议，支持技能的动态加载、自主执行与安全沙箱运行，推动智能体能力的可组合与可扩展发展。
借助Aone Copilot Agent，通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码，实现50%代码采纳率，显著提升测试效率与质量，推动团队智能化研发转型。
推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术，正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展，特别是大语言模型和多模态预训练技术的成熟，推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。
本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统，通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎，结合Py4j实现Java与Python交互，支持多工具调用、记忆分层与上下文工程，具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块，目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。
