OBI（OpenTelemetry eBPF Instrumentation）的做法是：在 Linux 内核里装一台全天候取证摄像头——不改一行业务代码，自动识别并解析所有 AI 相关网络调用，把关键证据完整记录进 OpenTelemetry 标准的 trace 和 metrics。

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阿里云基于 OpenTelemetry (OTel) 社区标准，结合自身在可观测领域的深度实践，打造了一套覆盖三大类 Agent 形态的完整数据采集方案，并在 OTel GenAI 语义规范基础上推出了 LoongSuite GenAI 可观测语义规范。本文将系统介绍这套方案的设计理念、技术实现和使用方法。

Agent = Model + Harness，这个公式因为非常简洁的概括了 Agent、Model、Harness 三者之间的关系，并且对 Agent 质量的提升给出了清晰的投入方向，因此获得了市场的共识。

AgentTeams是阿里云提供的企业级多智能体治理与协作平台，帮助企业统一创建、调度和监控 AI Worker（智能体），集中管理模型配置和团队权限。本文介绍 AgentTeams 的产品定位、核心功能、应用场景和支持地域，帮助开发者快速了解平台能力。

HarnessAgent 版本发布后关注度非常高，很多开发者想要一个真实的应用场景。今天我们就同时发布了 Agentcope Claw 和 Agentcope Builder，它们既是实际发行的示例产品，也是 AgentScope Java Harness 的具体实践案

AgentScope Java 2.0 正是面向这些企业级需求展开的一次系统性升级——延续 1.0 的“透明开发”理念，把“让智能体在企业环境中可靠运行”做成框架内生能力，进一步聚焦真实场景下的稳定运行、安全控制、分布式部署与接入需求。

无独有偶，云计算将安全护栏用于资源的约束，AI 网关将安全护栏用于约束模型的输出，Anthropic 则将安全护栏用于约束两个模型之间的路由。约束对象在变化，但设计思路是一脉相承的。本文以安全护栏为主线，厘清其在以上主流场景的功能定位和实现原理。

阿里云云监控 CLI（aliyun cms2）提供统一、稳定、可审计的能力入口，CMS Agent Skill[1]则把云监控领域的业务语义和操作流程沉淀为 AI Agent 可理解、可执行的工作流。

当 AI Agent 开始全面重塑企业效率，真正的“工程化难题”也接踵而至：多个 Agent 如何协作与治理？📍 7 月 9 日，来现场和阿里云专家一起，聊聊怎么把 AI Agent 安全、稳定地推上生产线！3）一线实战案例：拆解实际成功案例，复制从“PoC”到“真实业务增长”的实践路径。1）直击“生产”痛点：解密全栈级 AI Agent 工程化深度技术与架构设计；2）专属闭门交流：与行业专家及