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AI Agent 记忆系统:从短期到长期的技术架构与实践

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

#人工智能#架构
从 ReAct 到 Ralph Loop:AI Agent 的持续迭代范式

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。

#react.js#人工智能#前端
探秘 AgentRun丨动态下发+权限隔离,重构 AI Agent 安全体系

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。

#人工智能#重构#安全 +1
当 AI Agent 接管手机:移动端如何进行观测

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。

#人工智能
阿里云获评 Agentic AI 开发平台领导者,函数计算 AgentRun 赢下关键分!

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。

#阿里云#人工智能#云计算
你的 OpenClaw 真的在受控运行吗?

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。

#数据库
OpenClaw 不踩坑恶意 Skills,企业需要自己的 Skills Registry:Nacos 3.2 发布

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。

#阿里云#云原生
OpenClaw 搭团队太折腾?这个 Skill 一键搞定多智能体协作

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。

#大数据#云原生
OpenClaw 实战:让 AI 页面“秒开即用”,实现 VibeCoding 真正闭环

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。

#人工智能
让 OpenClaw 受控运行: SLS 一键接入与审计

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

#阿里云#云原生
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