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AgentScope 重磅发布 Java 版本，拥抱企业开发主流技术栈。

一款快速构建智能客服、诊断助手、运维助手、AIOps 的开源框架。

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！

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。

开一家 AI 奶茶店，让 AgentScope Java 替你打理一切。

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。

当智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史，核心挑战是什么，又该如何突破。

Nacos安全新标杆：精细鉴权、无感灰度、全量审计！

AgentScope 全面支持 A2A 协议和 Nacos 智能体注册中心，实现跨语言跨框架智能体互通。

当 iowait 暴涨、IO 延迟飙升时，你是否还在手忙脚乱翻日志？阿里云 IO 一键诊断基于动态阈值模型与智能采集机制，实现异常秒级感知、现场自动抓取、根因结构化输出，让每一次 IO 波动都有据可查，真正实现从“被动响应”到“主动洞察”的跃迁。

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。

本文希望提供一种更简单的方式，来理解这些容易混淆的技术概念：Nginx、Ingress、Ingress Controller、Ingress API、Nginx Ingress、Higress、Gateway API。

Ralph Loop 通过外部循环机制，解决 Agent“半途而废”的痛点，实现可靠自主编程范式。

AgentScope Java × Higress：语义驱动工具精选，高效安全降成本。

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 12 月产品动态。

本章介绍Kubernetes Gateway API部署，重点讲解Istio作为更新最快、兼容性最佳的控制器。内容涵盖Istio安装、Gateway API部署（含实验版与正式版）、各类路由（HTTP、gRPC、TCP、UDP）配置示例及镜像拉取失败解决方案，助您快速上手Gateway API实践。

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。

近日，AgentScope Java V1.0 版本正式发布，全面对齐 Python 版核心能力，为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。在最近与 DataWhale 合作的 AgentScope Java 解读线上直播间中，我们收到了大家的热情提问。为了方便大家集中查阅，我们整理了其中最高频的 Q&A，由 AgentScope Java 的核心开发者为大家一次性说清讲透！

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。

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。

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。

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。

Apache ZooKeeper是分布式系统的协调核心，本文带你快速搭建环境，掌握Znode操作与Watcher机制，深入理解其在分布式锁、配置管理、服务发现等场景的应用，并解析美团Leaf中的实践案例。

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。

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。

从 Mach 内核异常到 NSException，从堆栈遍历到僵尸对象检测，阿里云 RUM iOS SDK 基于 KSCrash 构建了一套完整、异步安全、生产可用的崩溃捕获体系，让每一个线上崩溃都能被精准定位。

国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。

本文会围绕如何基于 Higress 和 Nacos 的 docker 镜像在 K8s 集群上进行分角色部署。

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。

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。

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。

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。

某 App 新版上线后收到大量用户投诉 App 闪退和崩溃。仅凭一条崩溃日志和会话追踪，团队如何在2小时内锁定「快速刷新导致数据竞态」这一根因？本文带你复现真实生产环境下的完整排查路径：从告警触发、堆栈分析、符号化解析，到用户行为还原——见证 RUM 如何让“无法复现的线上崩溃”无所遁形。

基于 RocketMQ SDK 实现了 A2A 协议的 ClientTransport 接口（部分核心代码现已开源），并与 AgentScope 框架深度集成，共同构建了全新的 A2A 智能体通信基座，为多智能体应用提供企业级、高可靠的异步协同方案。

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。

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。

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

阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 9 月产品动态。

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~

当可观测数据被建模为可理解、可行动的上下文图谱，AIOps 才真正拥有了落地的土壤。

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。

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。

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。

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。

从 AWS S3 到阿里云 SLS，打造跨云日志智能分析的高效通路——实时发现、弹性导入、格式自适应、成本优化，让海量日志从存储真正走向业务洞察。

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%。

阿里云应用实时监控服务 ARMS 推出自定义指标采集功能，让 APM 真正深入业务核心，订单、库存、转化率等核心数据尽在掌控！

面对 Go 语言长期缺乏成熟自动插桩方案的困境，阿里云联合 Datadog 推出 OpenTelemetry Go 编译时插桩工具，无需修改代码，只需 ./otel-go build，即可为 HTTP、gRPC、Redis 等组件自动注入链路追踪与指标采集能力。现已开源，欢迎试用！

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