随着 AI Agent 应用的快速发展，智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史。然而，LLM 的上下文窗口限制、不断增长的 token 成本，以及如何让 AI“记住”用户偏好和历史交互，都成为了构建实用 AI Agent 系统面临的核心挑战。记忆系统（Memory System）正是为了解决这些问题而诞生的关键技术。记忆系统使 AI Agent 能够像人类一样，在单次对话中保持上下文连贯性

Ralph Loop 是一种以持续迭代修正为中心的 agent 运行范式，通过 Stop Hook 和明确完成条件使代理不再轻易退出。

函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。

本文对 AI Agent 或脚本操作手机的技术原理进行了分析，同时也介绍了三种技术路径下如何提取事件的特征信息。AutoGLM、豆包手机等 AI Agent 的兴起，标志着移动端交互即将进入新的阶段。

国际市场研究机构 Omdia 发布《2026年亚太Agentic AI开发平台市场评估报告》，阿里云凭借函数计算 AgentRun 卓越的技术深度和全栈AI布局摘得“领导者”桂冠，5项核心能力获得最高评级（Advanced），是国内厂商最优，与 AWS、谷歌、微软等同处最高评级梯队。

基于 OpenClaw 与阿里云日志服务（SLS），将日志与 OpenTelemetry 遥测汇入 SLS，搭建 AI Agent 可观测体系，实现行为审计、运维观测、实时告警与安全审计闭环。

Nacos 3.2 是 Nacos 迈向 AI 时代的一个里程碑式版本（当前为 Beta 版本），本版本主要更新包括：AI Registry：在 MCP、Agent 基础上补齐 Prompt Registry 与 Skill Registry，四类资源在控制台统一入口，支持注册、检索、版本管理与命名空间隔离。

OpenClaw 采用 Actor 模型架构：每个 Agent 是独立的计算实体，拥有独立的文件系统、记忆存储和身份配置，互不共享内存，只通过消息传递协作。Gateway 作为中心路由，负责将消息精准分发到目标 Agent。

阿里云函数计算 AgentRun 全新发布后，我们整理了「探秘 AgentRun」系列文章，本系列将梳理企业落地 Agent 常见难题，给出具体解法，助力 Agentic AI 快速走进生产级环境。

内置大盘提供的是通用维度的审计与观测视图。在实际安全运营中，大盘往往是「发现问题」的起点而非终点——当审计大盘标记出一个高风险会话、Token 趋势图出现异常尖峰、或运行指标告警触发时，往往需要进一步从统计概览下钻到具体事件，还原完整的行为链并确认根因。SLS 的查询分析引擎为这一过程提供了灵活的自定义探索能力。自定义探索的前提是理解数据结构。SLS 接入方案已根据审计分析需求预建索引，用户无需额