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12 月 11 日晚 19:30，阿里云云原生团队将做客 DataWhale「动手学 Java Agentic 应用开发」主题直播间，为大家实时带来 AgentScope Java v1.0 的深度解读，无论你是刚接触智能体的新手，还是正在探索企业级 AI 应用，这场直播都值得加入！

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。

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。

本次赛事共设三大赛题方向，参赛者可以任选一个方向参赛。本文是对每个赛题方向的参赛指南。

阿里云 ARMS 团队助力假面科技游戏业务实现全业务、全场景的监控和告警，全面提升监控覆盖率和告警有效率，其中告警平均恢复耗时（MTTR）缩短 50% 以上。

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。

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。

在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。

资源刚性交付是保障线上业务稳定的核心。阿里云SAE通过全托管Serverless架构，实现资源无限弹性、性能100%隔离、按需秒级计费，破解自建K8s在库存、性能、成本等方面的系统性困境，让企业无需妥协即可获得确定性交付能力。

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。

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。

祝贺东航首飞全球最长单程航线！通义千问和 AI 网关助力推出首个行程规划 Agent。

阿里云日志服务推出物化视图，通过智能预计算 + 自动查询改写，实现监控看板秒级响应、资源开销大幅降低，彻底解决‘查得慢、扛不住、不准’三大难题。

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。

“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。

Docker 镜像被注入挖矿脚本并不是个别现象，而是一个需要引起重视的安全问题，本文向大家分享下 Higress 防范此类风险的相关经验。

阿里云推出图查询能力，基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎，实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析，让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。

阿里云 Entity Explorer 正式发布：基于 UModel 的智能实体探索平台，实现亿级实体秒级检索、关系拓扑自动构建、详情页动态渲染，让可观测性从“数据堆砌”迈向“业务洞察”。

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。

通过 SLS、ARMS 与 CMS 的协同运作，《泡姆泡姆》实现了从基础设施到应用逻辑再到用户行为的全栈洞察。这一技术体系不仅支撑了游戏的全球化运营，更为实时互动娱乐场景提供了可复用的技术范式——通过云原生架构的弹性能力、全栈可观测的智能诊断与热更新的持续交付，让技术真正服务于“玩家体验零损耗”的终极目标。

阿里云 RUM SDK 作为一款性能体验监控采集工具，可以作为辅助 App 运维的强有力助手，提升您的问题排查效率。

AI 网关作为云产品推出已有半年的时间，这半年的时间里，AI 网关从内核到外在都进行了大量的进化，本文将从 AI 网关的诞生、AI 网关的产品能力、AI 网关的开放生态，以及新推出的 Serverless 版，对其进行一个全面的介绍，期望对正在进行 AI 应用落地的朋友，在 AI 基础设施选型方面提供一些参考。

本文介绍了如何利用 Apache Dubbo 的多语言 SDK 充分释放 DeepSeek R1 的全部潜力，助力 AI 开发的高效落地。

阿里云作为全球领先的云服务商，始终站在开源观测技术最前沿。深度参与 OTel 社区，坚定支持技术开放生态与全球兼容性技术标准的构建。

阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下，介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘，为客户的业务保驾护航。

Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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～

自 2025 KCD 杭州 & OID 开放议题征集以来，我们已收到大量来自社区专家、工程师和开发者投递的丰富多样的精彩议题。感谢大家的热情参与！目前 CFP 截止还剩不到 10 天，我们诚挚期待更多围绕云原生技术、Kubernetes 生态、OpenInfra 生态及 AI 前沿相关的内容分享——无论是技术解读、实战经验还是最佳实践，都欢迎投稿！

Lambda表达式是C++11引入的特性，简洁灵活，可作为匿名函数使用，支持捕获变量，提升代码可读性与开发效率。本文详解其基本用法与捕获机制。

本文介绍了基于状态机驱动的MQTT客户端快速接入OneNet平台的实现方法，通过4步完成模块设计。文章以开源项目`Sparrow`为基础，引入`OneNetMqtt`业务模块，采用事件驱动模型和双层状态机设计，实现设备状态管理、消息处理及定时任务等功能。模块分为三层：`OneNetManager`负责核心逻辑，`OneNetDevice`管理设备信息，`OneNetDriver`处理Socket与MQTT通信。验证结果显示设备连接、数据上报及下线功能正常，稳定性良好。该设计简化了复杂条件判断，增强了系统灵活性与可扩展性，适用于实际项目参考。文末提供源码获取方式，助力读者实践与学习。

客户机房迁移过程中，发现不同 Pod 副本耗时前后相差 5 倍，本文介绍如何通过 ARMS 代码热点功能进行快速定位。

JVM 没满，Pod 却挂了？可能是 C2 Compiler 在“偷偷吃内存”。阿里云云监控 2.0 的 SysOM 系统诊断帮你穿透 JNI 黑盒，找出真正的内存元凶！

AI 处理海量用户咨询，日志怎么保安全？我们用 SLS 脱敏函数实现“写入即打码”，运维能查、运营能看、安全能审！

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。

本简介汇总了常见的RocketMQ异常信息及其解决方案，涵盖主题配置、网络通信、SSL设置、权限控制、消息发送与消费等多个方面，帮助开发者快速定位和理解异常原因。

当你需要对对象存储 OSS（Object Storage Service）中的文件变动进行实时处理、同步、监听、业务触发、日志记录等操作时，你可以通过设置 OSS 的事件通知规则，自定义关注的文件，并将 OSS 事件推送到轻量消息队列（原 MNS）的队列或主题中，开发者的服务即可及时收到相关通知，并通过消费消息进行后续的业务处理。

在复杂的云原生环境中，服务、Pod、主机等可观测实体动辄成千上万，散落在 APM、K8s、云资源等多个系统中。当故障发生时，如何快速从海量数据中“找到那个出问题的服务”，成为 SRE 和运维工程师的核心挑战。

20W 奖金！探索 Agent 新纪元

通过采用阿里云云消息队列 RocketMQ 版，PalmPay 成功构建了一套高可用、高可靠、高弹性的消息中间件体系，全面提升了系统的稳定性、消息处理效率与业务连续性。云消息队列 RocketMQ 版在支付消息通知、高并发交易处理以及资源弹性伸缩等方面发挥了关键作用，有力支撑了 PalmPay 在非洲市场快速增长的数字支付需求。

本文聚焦于 Operation Data 的核心特征、应用落地挑战，以及如何通过系统性方法构建真正的 Operation intelligence 能力。

WebView2 控件，获取网页加载资源

工厂模式是一种面向对象设计模式，通过定义“工厂”来创建具体产品实例。它包含简单工厂、工厂方法和抽象工厂三种形式，分别适用于不同复杂度的场景。简单工厂便于理解但扩展性差；工厂方法符合开闭原则，适合单一类型产品创建；抽象工厂支持多类型产品创建，但不便于新增产品种类。三者各有优缺点，适用于不同设计需求。