【直播预告】Agentic Cloud:阿里云 AgentTeams、AgentLoop 正式发布

简介: ☁️应用在云上生长,智能在运行中进化,7 月 3 日 14:00,锁定飞天发布时刻 https://summit.aliyun.com/apsaramoment ,不见不散!

阿里云 AgentTeams、AgentLoop 即将正式发布,AgentTeams 提供协作和治理,AgentLoop 提供观测和进化,让企业 AI Agent 从一次性的工具,进化为可长期培养的数字员工团队。


✨发布看点

  • AgentTeams 正式发布: 多智能体治理与协作平台,安全可控、全程可审计、随时可介入,让 Agent 开始团队协作。
  • AgentLoop 正式发布: 智能体观测与优化平台,Agent 全栈观测与审计、评估与实验、持续优化,让智能体越用越聪明。
  • STAROps 商业化发布: 连接多域数据、运维工具与专家经验,打造可靠、可控、可进化的 Agentic Ops。
  • AI Native 实战对话: 企业 Agent 落地核心场景出发,分享阿里云真实业务 Dogfooding,用协作和进化实践验证 AgentTeams 与 AgentLoop 落地价值。

1783506054134_9e7e222137604ea2abe653e9d6beab60.png

🗓 飞天发布时刻 · 7 月 3 日 · 14:00-15:30

👉 直通发布会:👉 直通发布会:https://summit.aliyun.com/apsaramomenthttps://summit.aliyun.com/apsaramoment


🎙️发布嘉宾:

【重磅发布】

  • 周琦丨云原生应用平台负责人
  • 李国强丨云原生应用平台产品负责人


【实战对话】

  • 王晨丨云原生应用平台技术运营
  • 张裕丨AgentTeams 产品经理
  • 马云雷丨AgentLoop 产品研发


☁️应用在云上生长,智能在运行中进化,7 月 3 日 14:00,锁定飞天发布时刻 https://summit.aliyun.com/apsaramoment ,不见不散!

相关文章
|
3月前
|
人工智能 运维 监控
|
3月前
|
人工智能
WAIC 2026 阿里云主题论坛倒计时!
在阿里云主题论坛,让我们聊聊 Agent Native Cloud 是怎么让智能体成为企业“自己人”的。
|
3月前
|
存储 人工智能 Kubernetes
阿里云 AgentTeams 解读:当 Agent 开始真正在企业里干活
多 Agent 协作不只是任务并行,更是组织运转。从产品主创团队视角,聊聊 AgentTeams 在安全、协作、弹性、进化四个方向的设计思考。
1221 17
|
3月前
|
存储 开发框架 人工智能
阿里云刚发布的 AgentLoop 是什么?
AgentLoop 帮助企业把 Agent 从能用提升到好用。
630 18
|
4月前
|
人工智能 运维 安全
工单闭环从半天到 6 分钟:我们把 AI Agent 编进了组织架构
我们以云原生应用部门为试验田,用商业化产品 AgentTeams 落地一支"数字员工小分队",让它们承接日常研发、工单答疑、开源维护与运营等业务,把原本人肉串联的协作流程,做成 AI Native 的工作方式。
1307 155
|
3月前
|
人工智能 运维 安全
|
4月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
「Agent 友好」的可观测:阿里云发布观测与智能运维 Skills
开发者只需在 Qoder 等 Agent 客户端中发出一句自然语言指令。借助云监控与STAROps Skill,Agent 即可自主完成数据接入、告警配置、根因诊断,并联动研发工具链完成代码修复与发布。
747 144
|
22天前
|
存储 人工智能 Prometheus
AI Agent 时代,需要的不是更多数据,而是一个语义层
AI Agent 缺的不是数据而是系统地图。UnifiedModel 开源语义层将资产、数据与关系组织为可查询对象图,实验显示旗舰模型准确率提升 10-20%。它助 Agent 按对象读数、沿关系定位根因,真正看懂复杂系统。
|
3月前
|
人工智能 Kubernetes 调度
AgentTeams 和 Claude Tag 都进入群聊模式,是新范式还是新叙事?
AgentTeams 和 AgentLoop 均处于邀测期,欢迎感兴趣的朋友申请测试。
475 25
|
4月前
|
人工智能 缓存 监控
阿里云 AI 网关 FinOps 能力正式上线丨让每一个 Token 的消耗都“看得见、管得住”
阿里云 AI 网关 FinOps 能力,从“消费者配额”切入,让企业在大模型调用的每一个环节都做到心中有数。
743 30