云计算
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
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作者：刘军 书接上回，我在之前的一篇文章中深入分析了 OpenClaw 及其背后的 Harness Engineering 实践，同时构想了一套“Harness Framework”来讲解如何将这套理念应用到企业级智能体开发中。 好消息是，AgentScope Java 1.1.0 版本正式发布了，在这个里程碑版本中，我们完整的实现了这套“Harness Framework”规划。开发者可以基于 1.1 版本快速实践 Harness，开发面向个人提效的 XxxClaw、Coding Agent 等本地应用，也可以开...
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作者：千习、学仁  概述 --- 随着 AI 模型能力越来越强、Agent 框架越来越完善，Agent 正从一问一答的答疑助手，走向可以自动执行任务的数字人。Agent 具备感知时间、感知事件、持续执行长链路任务的能力，可以代替人做自动化的工作。 在这个转变中，定时调度是 Agent 走向自主运行的最主要触发形态------让 Agent 按既定的时间规划定时运行...
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作者：铖朴、瑜棕、顺岭 背景 --- 随着 AI，尤其是 Generative AI（后文简称 GenAI）的快速发展，AI Agent 系统中涌现出大量新的核心概念，例如 Model、Prompt、Token、Tool Calling、Agent、Memory、Session 等。这些概念已成为算法工程师、运维人员和可观测平台用户最关心的观测对象。它们需要像传统系统中的 HTTP 请求、数据库调用一样，被标准化地采集、展示和消费，以便系统维护者清晰了解调用过程、高效排查问题。 基于此...
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作者：杨翊（席翁） AI Registry 是阿里云微服务引擎 MSE 推出的全托管 AI 资产注册中心，是 Nacos AI Registry 能力的云服务 SaaS 版本。底层基于 Nacos 构建，客户端直接使用 Nacos SDK 接入，已经在用 Nacos 的团队可以零学习成本上手。它为 Prompt、Skill、Agent 等 AI 资产提供统一的注册、版本管理、发现与治理能力，帮助企业建立规范化的 AI 资产管理体系。 企业 SKill 管理的四个真实困扰 ------------------  *Nacos 作为 Skill Registry* AI Agent 进入日常工作流后，能力复用的载体正在发生变化。 过去，我们复用的是脚本、配置、模板和文档；现在，越来越多可复用经验会被沉淀成 Skill。一个 Skill 通常包含触发场景、执行步骤、工具调用方式、输出格式、确认规则和任务边界。它不只是提示词，而是一个 Agent 能否稳定完...
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作者：维帝、悠逸 从"玩具"到"工具"的跨越困境 --------------- 许多企业在初期尝试引入 Agent 时，往往采取"单点突破"的策略------由个别极客员工或小型团队基于开源框架或云 API 快速搭建原型。这种模式在 POC（概念验证）阶段行之有效，但当企业试图将 Agent 规模化推广至全公司时，混乱随之而来。数据孤岛、权限失控、成本黑洞、安全漏洞等问题接踵而至。传统的 IT 治理体系在面对具有高度自主性、动态交互性和复杂依赖关系...
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HiClaw v1.1.0 新增了 11 项功能，修复了 18 个 Bug，特别感谢 xcaspar, johnlanni, vincent067,cr72589,max-wc,Jingze,YuFeng,luoxiner,googs1025 等 9 位贡献者。  新增功能 ---- #### Kubernetes 原生架构 HiClaw 可运行在 Kubernetes 原生控制平面之上。hiclaw-controller 取代了旧版单容器模式，采用标准的 Controller-Reconciler 架构...
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作者：张城（元乙） ## 背景 近年来，AI Agent（Cursor、Copilot、Claude Code、Codex 等）已经深度参与软件开发。从代码补全到跨文件重构，从 Bug 定位到架构设计，Agent 能力越来越强。从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 到 Harness Engineering，驾驭 AI 的方式也在不断进化，Agent 的能力边界也在不断扩展。 然而，当我们把一个真实的企业级项目交给 Agent 时，一个被忽视的问题开始浮现：**Agent 真的理解你的...
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作者：蔡世鹏（流屿） Hermes 是 Nous Research 打造的一套自治式 AI Agent 运行框架。它不是单次问答式的模型封装，而是一个能够持续运行、调用工具、积累经验、并随着使用过程不断成长的 Agent Runtime。 当一个 AI Agent 真正开始解决问题，无论它是正确完成，还是出现偏差，真正困难的问题往往都不是结果对不对，而是它到底做了什么。 Hermes 的一次运行并不是一次普通的模型调用。一次看似简单的交互，背后可能包含多轮推理...
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作者：望宸、梧同 今天，DeepSeek 发布两个模型，V4-Pro 和 V4-Flash。其架构和技术优势可以总结为： - 架构升级：流形约束残差连接 mHC、Muon 优化器，提升训练质量。 - 后训练范式升级：引入领域专家培育和 on-policy distillation（把所有专家熔融合到一个学生模型里），提升后训练效率和效果。 - 全新的注意力机制：在 DSA 的基础上引入 CSA 和 HCA，提升 1M 上下文情况下的对话效果。 从而带来了模型效果和性价比方面的提升...
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作者：望宸 我们基于 X 、Reddit、Hacker News 等社区，对过去 30 天的真实用户反馈进行了整理，尝试去还原全球开发者对 OpenClaw vs. Hermes 的真实看法，例如 OpenClaw 被开发者抛弃？Hermes 过度营销？自部署转向 Serverless 托管服务？ > 💡 目录 > > 01 调研方法说明 > > 02 核心架构差异：网关中心 vs 学习循环 > > 03 OpenClaw：优势与缺陷 > > 04 Hermes：优势与缺陷 > > 05 两者合用：1+1>2 的最佳实践 > > 06 社区声...
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作者：吴宇轩（靖苏） > 从安全私域托管到千种技能一键直达，AgentRun 助力开发者构建更强大、更安全的智能化应用。 引言：当 Skill 成为 Agent 时代的硬通货 -------------------------- 最近，GitHub 上一个叫"同事.skill"的项目，5 天拿下超 6600 个 star，直接冲上全网热搜。随后，"前任.skill""老板.skill""父母.skill"接连涌现，打工人开始用 AI 把离职同事"炼"成可复用的数字技能包------有人叫它"赛博永生"。热闹归热闹...
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作者：阿里云可观测团队 你有没有想过，今天阿里云运维工程师用来定位服务器故障的底层逻辑，和两千多年前古希腊哲人追问"世界由什么构成"的思考，本质上是一回事？从亚里士多德在《形而上学》里搭建的第一套存在分析框架，到如今数字化时代企业 IT 系统的可观测建模，本体论跨越两千余年的时光，从形而上学的核心分支，一步步演变为千行百业数字化转型的底层方法论。它从来不是书斋里晦涩的哲学思辨，而是始终围绕着一个最朴素...
SelectDB
数据库管理员
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摘要：瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构，随着数据规模增长，在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB，构建湖仓一体化探索分析平台，在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速，显著提升查询性能并简化架构，完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。 瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团，旗下拥有国内产品洋钱罐与印尼市场产品 Easy Cash，致力于...
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作者：隐寒 从搜索指数看，个人养虾已经降温了，但不会消失，AI 的普及是一个循环向上的过程，不同人群之间会存在较大的温差。 事实上，Claw 已经成为不少个人或团队每天调用模型不可替代的入口，尤其是在一些线上巡检、定时发布的周期性任务上，以及一些团队协作的场景，非常适合多线程工作的人士。 另一边，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...
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作者：炽凡、灵圣 阿里云日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。日志服务一站式提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能，全面提升您在研发、运维、运营、安全等场景的数字化能力。本文将从企业使用 AWS OpenSearch 遇到的困境谈起，详述日志服务 SLS 是如何帮助企业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...
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作者：王方（方羞） openclaw-cms-plugin 是阿里云云监控 CMS 自研的 OpenClaw 可观测插件，它实现了对 OpenClaw 每次任务调用的链路追踪，符合 GenAI 语义规范，方便用户快速定位和排查问题。具体可参考：《[一行命令，给你的 OpenClaw 龙虾装上 X 光机------阿里云可观测，让养虾更经济更安全](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNzYxNjAzMg==&mid=2247582796&idx=1&sn=bc5c3aba4ed4744b6a04fa6b4ca577de&scene=21#wecha...
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作者：柳遵飞、杨翊 ## 背景和前言 过去一年，团队内部有过一段时间关于未来是低代码平台还是高代码框架的讨论： - 低代码平台：典型代表 Dify，门槛低、流程确定性高，但灵活性受限。 - 高代码框架：核心是 ReAct结构，LLM+Prompt+Tool，由模型自主决策，特点是灵活度强、能充分利用 AI 泛化推理能力，但幻觉问题更突出，Prompt 调试成本很高。 不久之后，Anthropic 推出 Skill，成为这两者之间的关键平衡点：在保留灵活度的同...
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作者：潘伟龙（阿里云可观测）、阮孝振（阿里云开放平台） 背景与挑战 ----- ### 业务背景  **阿里云开放平台（OpenAPI）** 是开发者管理云上资源的标准入口。开放平台承载了几乎所有云产品的对外接口，承载客户自动化运维与云资源管控的核心诉求。随着企业对自动化的依赖日益加深，OpenAPI 的**稳定性建设**变得至关重要。 监控体系的**需求...
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