AI agent
AI Agent：从被动工具到主动伙伴，人工智能的下一场革命。它具备规划、工具调用、自主执行与迭代能力，不再是鹦鹉学舌的模型，而是能在数字世界替我们“动手做事”的智能体。依托大语言模型、推理框架与API工具链，AI Agent正重塑办公、客服、科研、生活等各领域，开启“人类指挥，AI执行”的人机协作新时代。尽管面临可靠性、安全与成本挑战，它仍标志着AI从“感知”迈向“行动”的关键跃迁。
让天下没有难查的故障：2025 阿里云 AI 原生编程挑战赛正式启动
本次大赛由阿里云主办，云原生应用平台承办，聚焦 Operation Intelligence 的智能运维（AIOps）赛道，为热爱 AI 技术的开发者提供发挥创意和想象力的舞台，借助 LLM 强大的推理能力与标准化整合的多源可观测数据，找到 AI 应用在智能运维（AIOps）场景上的新方式。
数据到底要不要上云？不同业务场景该怎么上云？
本文探讨了企业在面对“数据上云”时常见的两种极端观点，并指出是否上云应从业务价值出发，而非单纯技术考量。文章详细解析了数据上云的三层架构（基础层、能力层、生态层），并结合数据规模、实时性、合规性与技术能力四大维度，帮助读者判断适合自身的上云策略。最后，针对五类典型业务场景（如高并发互联网业务、传统ERP系统、政务数据、AI训练、工业物联网），提供了具体上云方案与决策建议。
数据到底要不要上云？不同业务场景该怎么上云？
本文深入解析企业数字化转型中常见的四大核心概念：数据仓库、数据湖、数据平台与数据中台，厘清它们的定义、功能与协同关系，帮助企业根据发展阶段合理选择与规划数据架构，避免盲目建设、资源浪费，真正实现数据驱动业务决策。适合正在推进数据化或对数据体系有困惑的企业管理者与技术人员阅读参考。
AI时代的API攻防变局，如何构建新一代智能防线？
随着AI大模型、云原生与微服务的快速发展，API已成为连接系统与数据的核心枢纽，同时也成为网络攻击的主要入口。攻击者利用API漏洞实施越权访问、数据泄露等攻击，AI技术更使攻击趋于智能化、规模化。企业面临身份授权、提示词注入、供应链攻击等多重风险，合规压力也日益加剧。为应对这一挑战，企业亟需构建覆盖API全生命周期的安全治理体系，结合AI能力实现动态检测与智能响应，打造可持续、可预测的防御机制。