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云栖大会 Agentic 技术主论坛，阿里云发布 Alibaba Cloud AI Agent Handbook，旨在呈现 Agent 的前沿思考和落地实践，为企业选型、内部立项和创造价值提供参考。开源地址：https://github.com/aliyun/ai-agent-handbook

在 2026 云栖大会 AI 实时数据智能论坛上，千问办公联合 AgentBridge 正式发布 “数据分析专家”套件——业务人员用自然语言，即可安全调用企业多源数据，得到一份经过分析与复核、可直接交付的报告。

云栖大会期间，阿里云发布了企业级 Agent 平台 AgentCore，旨在通过更加原生的人机协作方式，以及更完整的 Agent 构建和治理的平台能力，提升企业的生产力。

AgentScope 2.0 GA 发布，打造企业级分布式智能体Harness底座。

9 月 22 日，AgentBridge 在云栖大会 AI 实时数据智能论坛上正式发布。作为一站式 Agent 实时数据上下文服务，AgentBridge 连接企业分散的数据源，围绕业务任务组织实时事件、业务事实、历史信息和规则，为 Agent 提供可信、可追溯、持续更新的上下文，帮助企业将 Agent 应用于实际业务。

9 月 22 日，阿里云在云栖大会 AI 实时数据智能论坛上正式发布 Kafka 流算湖一体化实时数据平台——从统一实时数据入口，到数据进来即算、处理后原生入湖，云消息队列 Kafka 版加速向实时数据平台演进。

文章介绍了阿里云ACSAgentSandbox与LoongCollector协同构建的AIAgent生产级运行平台，通过沙箱隔离保障运行时安全，并以高性能、全链路可观测能力解决Agent行为不可预测和执行风险难题。

多 Agent 场景下 Skill 的统一管理与同步。

Alibaba Cloud AI Agent Handbook 即将开源。

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。

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。

Nacos安全新标杆：精细鉴权、无感灰度、全量审计！

阿里云联合信通院、中科院软件所/计算机网络信息中心、清华大学、复旦大学、南开大学，正式开源首个面向 Agentic Ops 根因分析评估基准RCA Benchmark。通过构建数据集、评估协议与仿真环境，帮助衡量 AI Agent 故障诊断能力，为行业落地夯实底座。

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。

让数据说同一种语言，让智能无界协作。阿里云正式开源 UModel，并携手信通院、中科院、畅捷通、神州商龙、小鹏汽车、卓驭科技、嘉立创科技等企业伙伴与学术机构共同发起通用语义标准倡议。

AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级，打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。

私有化部署后接 npm：建 HOSTED/PROXY/GROUP，配 .npmrc 与 scope，用最小包跑通 publish/install，并处理 E401、E404、E409。

一次权限变更，引发全球边缘网络瘫痪4小时，数百万网站返回 5XX，连状态页也宕机。故障源于“正常的变更”，暴露了企业对服务商的盲目信任。当内部监控失效，唯有云拨测能从真实用户视角，独立验证“服务是否可用”。

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。

AgentScope 2.0 正式演进为通用Harness，通过任务、信息、行动三层机制及沙箱隔离架构，支撑企业构建Agent应用、可服务化的Managed Agents平台。

OBI 基于 eBPF 在内核与库函数层零代码拦截通信，自动生成调用链与指标，内置 OpenAI、Anthropic、Gemini、Qwen 及自定义 LLM 网关的 GenAI 语义追踪，覆盖 LLM、工具、MCP 与 RAG 全链路，从性能、成本、安全三个维度透视沙箱执行。

基于 AgentScope 2.0 的 Harness 内核与 Sandbox 隔离能力，AgentScope 可以作为 Managed Agents 的底层运行时 Runtime，为其提供稳定可靠的执行环境。

增强 AI 网关能力，持续打磨 Gateway API 及其推理扩展。

9月23日下午，欢迎来到杭州国际博览中心一期一楼 103B 厅，与我们一起讨论 Agent 进入生产链路之后，研发组织将如何真正发生变化。

解读阿里云 Agent Native Cloud。

本文介绍AgentLoop经验自进化实践：从运行轨迹自动挖掘成功与失败模式，经Skill召回并注入上下文。文章详解接入验证流程，并通过消融实验优化召回策略，降低耗时、成本、Token消耗和工具调用，让Agent持续迭代。

Agent 上线的那一刻，真正的考试才开始：上线只是起点，持续调优才是关键。本文用一小时实操带你看 AgentLoop 如何把接入、评估、实验、经验库串成数据飞轮，以专家驱动与全自动经验挖掘，让 Agent 越转越聪明。

阿里云以 STAROps 为起点，将 Agentic Ops 从概念推向生产级落地。

AI Agent 日志既要防止敏感明文扩散，也要保留排障、分析与审计价值。本文介绍阿里云可观测如何通过脱敏、加密等能力，在采集、写入和加工环节构建敏感数据保护体系。

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。

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。

依托钉群无人值守、跨群会话记忆、组织知识检索及前端专业 Skill，云原生消息前端团队自研的内部研发协作平台 Domino 正经历关键演进——从单一的代码执行工具，升级为能够理解团队上下文、持续沉淀演进并闭环真实交付的研发 Agent 系统。

阿里巴巴与蚂蚁集团联合推出 LoongSuite GenAI 可观测语义规范，在 OpenTelemetry 标准之上，为 AI Agent、Skill、Token 级推理等场景建立统一数据语言。从链路追踪到引擎“显微镜”，本文揭秘如何让 GenAI 应用真正可看见、可分析、可治理。

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。

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%。

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。

本文详解Nginx 413错误排错：`client_max_body_size`需正确配置在`http`/`server`/`location`任一作用域（优先级递增），推荐写在`server`块中与`listen`同级；强调配置后必须`nginx -t && nginx -s reload`，并提醒排查CDN、多server块、后端限制等常见陷阱

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。

阿里云推出云监控CLI与Agent Skill，将运维能力转化为AI可执行工作流。用户通过自然语言指令，即可由Agent自动完成资源接入、告警管理及数据查询等任务，实现可控、可审计的智能化运维自动化。

通过 ACK（容器服务）、ESS（弹性伸缩）、网络型负载均衡 NLB、OpenKruiseGame（OKG）、SLS（日志服务）、ARMS（应用实时监控服务）、阿里云原生防护（Native Protection），以及云原生数据库 polardb 和 Redis 的深度协同，巨人网络构建了一套高弹性、高可用、低成本、智能化、高安全且高性能数据处理能力的新一代游戏基础设施，为行业树立了云原生落地的标杆。如今，随着日活跃用户（DAU）突破千万大关，这套技术体系，已经成为游戏行业“云原生转型”的标杆案例。

通用大模型的到来与数据整合技术的突破，正在重塑 AIOps 的底层逻辑。

AgentScope 重磅发布 Java 版本，拥抱企业开发主流技术栈。

本文介绍从海量 Agent Trace 和 Session 中提取请求意图与用户任务并行进行聚类，结合耗时、Token 消耗与交互摩擦分析运行表现，帮助发现线上共性问题，为问题排查与能力优化提供依据。

本次阿里云峰会上发布韧性测试智能体 Blade AI：用自然语言一句话自动完成系统韧性测试全流程。

本文对比 Claude Code、Cursor 等主流方案，提出基于 UModel 的代码知识图谱如何让 Agent 从"找代码"到"懂结构"。

AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准，面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent，推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案，让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。

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。

本文详解MxCAD对象选择机制：分为UI交互（点选、框选、栅栏选、累加选）和无UI编程选择（全选、ID/句柄查找、特征筛选）两大类；统一通过McObjectId标识对象，以MxCADResbuf实现跨场景筛选（类型、图层、颜色等），最终在MxCADSelectionSet中统一管理与遍历。