本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异，重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性，并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成（CICD）理念，设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案，包括计划智能体（Planner）和执行智能体（Executor）的协作流程。通过实际案例对比，展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果，并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent，而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
DMS Airflow是基于Apache Airflow构建的企业级数据工作流编排平台，深度集成阿里云DMS系统，提供统一认证、智能调度、多任务类型支持及企业级监控能力，助力数据团队高效管理ETL、分析、机器学习等复杂工作流。
修复一个Bug的成本在不同阶段有着天壤之别，发现问题越早，修复代价便越低。本文讲述了阿里云块存储在真实业务场景中的测试左移实践。
在Kubernetes 日志查询分析实践中，我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集，但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...
本文讨论了构建高可用多租户企业级Maven私有仓库服务的必要性，指出传统Nexus和Artifactory开源版缺乏高可用性，商业版虽支持但成本高、扩展性有限。理想的解决方案应包含无状态节点、使用云存储（如阿里云OSS）和集群化的数据库与Elasticsearch。
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
