中间件

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。

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！

随着生成式 AI 的快速发展，基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长，涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架，但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言，并非十分友好和丝滑。因此，我们基于 Spring AI 发布并快速演进 Spring AI Alibaba，通过提供一种方便的 API 抽象，帮助 Java 开发者简化 AI 应用的开发。同时，提供了完整的开源配套，包括可观测、网关、消息队列、配置中心等。

风沙席地起，战马踏风归！

构建个人 Skill 技能中心，实现多 Agent 复用与协作。

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。

深大智能全面拥抱阿里云，通过微服务引擎 MSE 构建新一代云原生微服务体系，重点解决四大痛点。

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。

有了个人养虾的背书，企业养虾开始进入决策期，评估通过企业采购行为设计虾场的应用场景和短中长期的目标，甚至有企业已经将此作为业务创新的牵引力。

阿里云 OpenClaw 可观测插件新版本上线！解决行业通病，还原完整链路信息：多轮 LLM 分段还原真实决策链路、STEP Span 让"第几轮"可观测、并发断链/串链显著修复、AGENT 指标稳定可量化。从"有图可看"升级到"支撑决策"，排障、成本治理、并发验证全面提效。

助力企业构建内部私有化安全可控的SkillHub。

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。

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。

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。

未来的开发不再仅仅是 Coding，而是对 AI 能力的深度编排。

阿里龙虾组合。

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

allWebPlugin 是一款为用户提供安全、可靠且便捷的浏览器插件服务的中间件产品，支持 Chrome、Firefox、Edge 和 360 等浏览器。其 V2.0.0.20 版本支持一个页面加载多个插件，并解决了插件与浏览器之间的焦点问题。用户可通过“信息化系统 + allWebPlugin + 插件 + 浏览器”的解决方案实现 ActiveX 插件的无缝集成。下载地址见文末，安装包含详细说明。

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！

云上私有化 Skill 注册中心，企业特性，开箱即用。

AI Registry 公测开启，一文了解产品能力、AgentLoop 集成与 Skill 规划。

本文围绕"让可观测更简单"展开。通过将OpenSearch数据接入SLS，在单一平台完成数据加工、查询分析、看板展示与告警，消除跨系统跳转与口径不一致。提供成本对比与落地路径，助力团队降低成本、轻化运维、加快上线，构建完整可观测闭环。

本文探讨AI Agent自动化操作引发的移动端数据污染问题及检测方案，重点解析无障碍服务全控能力、注入事件特征及ADB连接状态的判定逻辑，为应对AI操作带来的数据失真提供技术监测框架。

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。

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。

本文整理自阿里云智能集团高级技术专家沈林在 2026 GenAICon 中国生成式 AI 大会上的分享。

群体智能已在从实验走向应用，从另一维度推动 Agent Team 的共鸣。

Nacos 官方为 Dify 平台打造了双向 A2A 协议集成方案，通过两个互补插件填补 Dify 在 A2A 协议支持上的空白。

使用AgentScope Java + Trinity-RFT 在线训练优化你的Agent，让你的Agent边运行边进化。

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%。

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。

HiClaw 要做的是停止无意义的框架内卷，向上升维，做多 Agent 协作的统一纳管底座。

聊聊多 Agent 协作背后的工程思考。

当人形机器人从实验室迈向户外实战，运动能力与 AI 算法之外，面对故障定位难、根因判定慢、权责边界模糊等难题，全域可观测、智能故障预判与分级管控成为规模化落地不可或缺的核心运维底座。

AgentLoop MemoryStore 是一款完全托管的企业级 Agent 记忆管理产品，具备开箱即用、灵活定制、Serverless 免运维三大优势，提供多维度记忆提取、智能记忆更新、异步流水线架构和分层检索等核心能力。

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。

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。

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。

我们期待与 CNCF 生态携手，共建安全、可扩展、AI 友好的云原生基础设施。

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。

新增 11 项功能，修复 18 个 Bug。

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”。

以LiteLLM投毒事件为鉴，解析阿里云AI网关的架构级安全防护。

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。

阿里云可观测 2026 年 4 月产品动态。

本文基于 OpenClaw 与阿里云 SLS，将 Session 审计日志、应用日志与 OTEL 遥测统一汇入，搭建「日志 + 指标 + 链路」可观测体系，实现行为审计、运维观测与安全审计闭环，回答「Agent 是否在受控运行」。

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。