在传统软件系统中，可观测性（Observability）解决的是系统是否正常运行的问题。但在 Agent 系统中，这个概念则是：系统不仅要运行地正确（系统执行正确），还要正确地运行（语义执行正确）。引入大语言模型后，Agent的执行过程从确定性流程转变为基于推理的动态决策，导致系统行为对用户而言变得不可预测且难以理解。因此必须构建面向Agent的可观测体系，对其执行链路和决策过程进行记录与还原。

人工智能技术应用已走向深水区，AI 智能体面对的任务复杂度正呈指数级上升。如何保障多个 Agent 在高压场景下稳定分工、高效协同并精准执行？这已成为多智能体系统落地生产环境的核心瓶颈。为了攻克这一难题，openJiuwen 持续深耕Coordination Engineering（协同工程）领域。

刚刚，华为支持的开源 AI Agent 平台社区 openJiuwen 发布并开源了 JiuwenSwarm。 这是一个面向多智能体协作的蜂群智能体。让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进，正式按下 "群体智能" 的加速键，开启 AI 时代的 "养蜂" 序幕。从 "一只龙虾" 到 "一群蜂"。变的不只是名字，而是底层范式 —— 让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进。

2026年，OpenClaw作为个人AI助手领域的现象级产品迅速走红，GitHub星标突破10万，短短数月成为开发者与极客圈的热门选择。它以本地优先、多通道集成、技能自扩展等特性，重新定义了Agent的形态。然而，爆火的背后也带来了前所未有的安全挑战。

2026年，OpenClaw作为个人AI助手领域的现象级产品迅速走红，GitHub星标突破10万，短短数月成为开发者与极客圈的热门选择。它以本地优先、多通道集成、技能自扩展等特性，重新定义了Agent的形态。然而，爆火的背后也带来了前所未有的安全挑战。

如果说提示词工程与上下文工程逐步将AI推向了“可用区间”，那么驾驭工程的技术使命是完成了单个 Agent 从 “基础运行” 到 “稳态运行、可控调度、合规交付” 的能力闭环构建。但当任务开始呈现出更明显的链路化、并行化与角色化特征时，新的瓶颈会立刻显现：单Agent再强，也很难同时承担调研、分析、执行、校对、汇总这些彼此依赖、不同节奏的工作。比如华为云近期正式发布的OfficeClaw办公智...

随着大语言模型（LLM）成为现代 AI 应用的核心引擎，支撑其运行的基础设施范式也随之进化。在解决了“智能路由”与“模型编排”等空间维度的请求分发问题后，运维的核心焦点转向了时间维度的资源博弈：如何实时、动态地确定最佳推理实例规模？Kthena Autoscaler 便是针对这一命题的标准答案。本文将深入剖析 Kthena Autoscaler 的架构拓扑、通用策略逻辑以及多样化的绑定形态。

欢迎阅读【LLM推理】专栏系列文章，在首个系列，我们将带来大模型智能推理方向开源项目Kthena技术解析。本期带你深度解析《Kthena 核心原语：ModelServing CRD 如何定义分布式推理的“新标准”？》

一次典型的 Code Interpreter 调用，往往从一个很小的动作开始：用户点击“运行代码”。但在一个原生 Kubernetes 环境中，这个动作背后通常意味着一整套秒级链路：调度 Pod、分配网络、拉取镜像、启动容器。对于需要多步推理、频繁调用工具、强依赖交互体验的 AI Agent 应用来说，这样的启动路径并不自然。

华为云 AgentArts 突破传统大模型单点评测局限，构建结果、过程、交互三层智能体评估体系，内置40+款专业评估器，支持自动化批量评测、评测集智能生成与实时在线评估，准确率超90%。现已正式开放，高效解决智能体多轮任务评估成本高、难诊断的痛点。