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AgentScope 重磅发布 Java 版本，拥抱企业开发主流技术栈。

Spring AI Alibaba Admin 正式发布！一站式实现 Prompt 管理、动态热更新、评测集构建、自动化评估与全链路可观测，助力企业高效构建可信赖的 AI Agent 应用。开源共建，现已上线！

阿里云云监控 2.0 推出 SysOM 底层操作系统诊断能力，基于 eBPF + BTF 协同分析，无需侵入业务，即可一键完成从物理页到文件路径、再到容器进程的全栈内存归因，让“黑盒内存”无所遁形。

本文将针对 Spring AI Alibaba + Nacos 的分布式多智能体构建方案展开介绍，同时结合 Demo 说明快速开发方法与实际效果。

阿里云联合阿里巴巴爱橙科技，共同发布《AI 原生应用架构白皮书》，围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从架构设计、技术选型、工程实践到运维优化，对概念和重难点进行系统的拆解，并尝试提供一些解题思路。白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得 15 位业界专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心的，全书合计超 20w 字，分为 11 章。

借助 Spring AI Alibaba 框架，开发者可快速实现定制化自动定时运行的 Agent，构建数据采集、智能分析到人工参与决策的全流程AI业务应用。

MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。

Higress AI 网关通过提供关键桥梁作用，支持 Dify 应用便捷对接业界成熟的 RAG 引擎。通过 AI 网关将 Dify 的高效编排能力与专业 RAG 引擎的检索效能结合，企业可在保留现有 Dify 应用资产的同时，有效规避其内置 RAG 的局限，显著提升知识驱动型 AI 应用的生产环境表现。

阿里云在云栖大会重磅发布了《AI 原生应用架构白皮书》，该白皮书覆盖 AI 原生应用的 11 大关键要素，获得业界 15 位专家联名推荐，来自 40 多位一线工程师实践心得，全书合计超 20w 字，分为 11 章，全面、系统地解构 AI 原生应用架构，包含了 AI 原生应用的 11 大关键要素，模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估和安全。本文整理自阿里云智能技术专家李艳林在云栖大会现场的解读。

Spring AI Alibaba 通过集成 OpenTelemetry 实现可观测性，支持框架原生和无侵入探针两种方式。原生方案依赖 Micrometer 自动埋点，适用于快速接入；无侵入探针基于 LoongSuite 商业版，无需修改代码即可采集标准 OTLP 数据，解决了原生方案扩展性差、调用链易断链等问题。未来将开源无侵入探针方案，整合至 AgentScope Studio，并进一步增强多 Agent 场景下的观测能力。

Ingress NGINX 退役引发开发者们的强烈关注，官方已经提供了完备的应对措施，迁移到 Gateway API，以及20+ Ingress 控制器。但实施迁移的时候，企业还会希望了解新的 Ingress 控制器是否兼容 Ingress NGINX 的注解，迁移过程中如何进行灰度切流，遇到流量损失如何快速回滚等，以保障迁移过程平滑，不影响线上业务。因此，本文将提供基于实操的应对方案，以阿里云云原生 API 网关(Higress 企业版)为例，按步骤详细阐述迁移的操作过程。

阿里云 UModel Explorer 正式发布：告别复杂配置，拖拽即建模，点击即洞察，实现建模、探索、分析一体化，让可观测真正高效协同，开启可视化运维新时代！

在人工智能加速发展的今天，AI Agent 正在成为推动“人工智能+”战略落地的核心引擎。无论是技术趋势还是政策导向，都预示着一场深刻的变革正在发生。如果你也在探索 Agent 的应用场景，欢迎关注 AgentScope 项目，或尝试使用阿里云 MSE + Higress + Nacos 构建属于你的 AI 原生应用。一起，走进智能体的新世界。

模型带来了意识和自主性，但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商，还是提供开发工具链和运行保障的厂家，本质都是希望提升输出的可靠性，只是不同的团队基因和行业判断，提供了不同的实现路径。本文按四个阶段，通过串联一些知名的开发工具，来回顾 Agent 开发工具链的演进历程。

本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。

我们发起 HiMarket 的初心：帮助用户从 80% 开始构建 AI 开放平台。

3.1.0 发布核心全新功能-Agent 注册中心，助力构建基于 A2A 协议的多 Agent 协作的AI应用，同时 MCP 注册中心适配最新 MCP 官方注册中心协议及升级优化多项核心功能。

大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~

魔方文娱携手阿里云构建全栈可观测体系，实现故障发现效率提升 80%、运维成本下降 40%，并融合 AI 驱动异常检测，迈向智能运维新阶段。

Java语言凭借其成熟的生态与解决方案，特别是通过 Spring AI 框架，正迅速成为 AI 应用开发的新选择。本文将探讨如何利用 Spring AI Alibaba 构建在线聊天 AI 应用，并实现对其性能的全面可观测性。

森马快速实现 AI 转型，通过阿里云 AI 网关（即 Higress 企业版）及注册配置中心 Nacos3.0 实现了多模型多 MCP server 统一接入统一管理统一配置，将存量服务一键转换为 MCP server，使 AI 与生产业务相结合，综合提效 30%。

面向 RL 和在数据层（SQL 或 SPL 环境）中直接调用大模型的自动化评估实践。

9 月 26 日，2025 云栖大会 AI 中间件：AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上，阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来：下一代 AI 中间件重磅发布，解锁 AI 应用架构新范式》，重磅发布阿里云 AI 中间件，提供面向分布式多 Agent 架构的基座，包括：AgentScope-Java（兼容 Spring AI Alibaba 生态），AI MQ（基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级），AI 网关 Higress，AI 注册与配置中心 Nacos，以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。

本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践，展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。

阿里云推出 UModel 统一建模框架，将实体、关系、数据、知识、行动融为一体，为大模型提供可推理、可交互的运维世界模型，推动可观测从‘被动响应’迈向‘主动优化’的新阶段。

本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构，其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。

崩溃堆栈全是 a.b.c？Native 错误查不到行号？本文详解 Android 崩溃采集全链路原理，教你如何把“天书”变“说明书”。RUM SDK 已支持一键接入。

Apache Dubbo 3.3.3（即将发布）实现了与 OpenAPI 的深度集成，通过与 OpenAPI 的深度集成，用户能够体验到从文档生成到接口调试、测试和优化的全流程自动化支持。不论是减少手动工作量、提升开发效率，还是支持多语言和多环境，Dubbo 3.3.3 都展现了其对开发者体验的极大关注。结合强大的 Mock 数据生成和自动化测试能力，这一版本为开发者提供了极具竞争力的服务治理解决方案。如果你正在寻找高效、易用的微服务框架，Dubbo 3.3.3 将是你不容错过的选择。

本文总结了使用CMake搭建编译环境的技巧，涵盖单个及多个源文件的编译、CMakeLists嵌套管理、变量设置、交叉编译配置、常用编译选项及警告处理等内容。通过实例说明了如何高效组织工程结构，并利用CMake灵活控制编译流程，适用于嵌入式开发场景。

本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。

本文将通过一个具体案例，演示如何基于 MCP Python SDK 开发一个标准的 MCP Server，并将其部署至函数计算。在不修改任何业务代码的前提下，通过控制台简单配置，即可实现该服务自动注册至 MSE Nacos 企业版，并支持后续的动态更新与统一管理。

RocketMQ 专门为 AI 场景推出了全新Lite Topic 模型，目前已在阿里云云消息队列 RocketMQ 版 5.x 系列实例上正式发布，并会逐步贡献到 Apache RocketMQ 开源社区，欢迎大家使用。

通过使用社区官方提供的超过 20 种 RAG 数据源和 20 种 Tool Calling 接口，开发者可以轻松接入多种外部数据源（如 GitHub、飞书、云 OSS 等）以及调用各种工具（如天气预报、地图导航、翻译服务等）。这些默认实现大大简化了智能体的开发过程，使得开发者无需从零开始，便可以快速构建功能强大的智能体系统。通过这种方式，智能体不仅能够高效处理复杂任务，还能适应各种应用场景，提供更加智能、精准的服务。

Higress 作为一款开源的 AI 网关工具，可以提供基于灰度+观测的平滑迁移方案。

iOS 卡顿难复现？传统监控抓不到根因？本文深入剖析 iOS 主流卡顿监控方案，重点揭秘生产级可用的 RunLoop 监控实现：如何在不影响性能的前提下，精准捕获主线程阻塞、提取耗时堆栈，并通过退火算法避免重复上报——现已集成于阿里云 ARMS iOS SDK。

为了进一步提升服务水平和服务质量，携程很早就开始在人工智能大模型领域进行探索。而随着工作的深入，大模型服务的应用领域不断扩大，公司内部需要访问大模型服务的应用也越来越多，不可避免的就遇到了几个问题，我们自然就会想到使用网关来对这些服务接入进行统一管理，并增加各种切面上的流量治理功能。

聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求，本文介绍了模型权重下载及多种部署方案，还阐述了大模型应用落地的常见需求，帮助用户逐步提升模型应用效果。

当企业想用大模型和内部非公开信息打造智能问答系统时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已成为必备技术。然而，在实际落地中，构建 RAG 应用的数据准备过程繁琐复杂且充满挑战，让很多企业和开发者望而却步。本文将介绍构建 RAG 的最佳实践：通过阿里云事件总线 EventBridge 提供的多源 RAG 处理方案，基于事件驱动架构为企业 AI 应用打造高效、可靠、自动化的数据管道，轻松解决 RAG 数据处理难题。

传统的Android应用监控方案需要开发者在代码中手动添加埋点，不仅侵入性强、工作量大，还难以维护。本文深入探讨了基于字节码插桩技术的无侵入式数据采集方案，通过Gradle插件 + AGP API + ASM的技术组合，实现对应用性能、用户行为、网络请求等全方位监控，真正做到零侵入、易集成、高稳定。

近期，1688 推出了 1688 AI App，这貌似是国内第一个电商领域的独立 AI App 应用（若不是，欢迎评论指正）。本文试图通过产品界面这一入口，窥探其背后的系统工程。

近日，阿里云AI原生应用开发实战营 · 深圳站圆满落幕。继北京、上海、杭州、成都等城市之后，本场活动吸引了130+名技术从业者深度参与。活动聚焦 AI Agent 领域的前沿技术与落地实践，深度分享AI 原生应用架构趋势与实践、AI应用托管、AI 开放平台、大模型可观测&AIOps、异步化的Agent事件驱动等热门技术议题，并设置了动手实操环节。

最近，MCP 社区发布了 MCP Registry（2025‑09‑08，预览版），为公开 MCP Server 提供“统一目录服务和开放 API”。Nacos 已原生支持 MCP Registry API，可直接作为“MCP Registry”对外提供标准 REST/OpenAPI 服务端，天然融入企业现有注册中心与配置治理体系，并与 Higress/HiMarket 对接打通，让企业能够高效的构建自己的私有 MCP 市场。

本文将介绍如何基于开源工具部署大模型、构建测试应用、调用大模型能力的完整链路。

本文介绍了通过阿里云监控 2.0 的日志审计功能实现 AccessKey 和 RAM 角色的主动管理方案。核心是利用 Umodel 统一实体模型，将管控面（ActionTrail 日志）和数据面（OSS/SLS 日志）的日志数据转化为实体关系图谱，清晰展示身份凭证与云资源的交互行为。通过关联建模、内置洞察报表和告警规则，可追踪 AK/角色的使用情况、风险操作及资源影响，辅助安全清理和风险闭环。

大规模数据如何进行语义检索? 当前 SLS 已经支持一站式的语义检索功能，能够用于 RAG、Memory、语义聚类、多模态数据等各种场景的应用。本文分享了 SLS 在语义检索功能上，对模型推理和部署、构建流水线等流程的优化，最终带给用户更高性能和更低成本的针对大规模数据的语义索引功能。

作为数据处理领域的经典模式，ETL（Extract-Transform-Load）通过提取、转换、加载三个步骤，高效地处理着各类结构化数据。然而，面对 AI 时代海量、异构、实时的“数据洪流”，传统 ETL 链路，尤其是其核心的转换（Transform）环节，正面临严峻挑战。本文将从一个初级开发者也能理解和上手的视角，探讨 AI 时代的数据处理新范式：如何利用基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）重塑传统数据处理中的转换（Transform）环节，并结合事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA），为 AI 数据处理链路“注入实时智能”。

11 月 15 日杭州浙大森林会议中心，与全球技术精英面对面交流，共探技术前沿，名额有限，先到先得～

阿里云 ARMS 团队倾力打造的鸿蒙 NEXT SDK，为鸿蒙应用提供了业界领先的全链路监控解决方案。这不仅仅是一个 SDK，更是您洞察用户体验、优化应用性能的智能伙伴。