办公电脑上，QoderWork 里存着全套产品文档，用起来很顺手。但你同时也在用 OpenClaw、用 Hermes、用 Claude Code——能不能让这些 Agent 也读到同一份知识？每个 Agent 框架都有自己的知识管理方式，你在 A 工具里熬夜整理好的文档，B 工具里根本用不了。要么每个平台都配一遍，要么干脆放弃，回到「手动复制粘贴」的原始状态。

知识库和 RAG 的概念已经流行了一段时间，很多团队都已经落地了自己的知识库系统。但随着规模扩大，技术债也开始显现：向量库选型纠结了一个月，部署又踩了无数坑，运维成本远超预期，当文档量从几千增长到几百万时，发现原来的架构根本撑不住。在这种"知易行难"的技术浪潮中，一种普遍的焦虑正在蔓延：大模型再聪明，它也不懂我公司的产品文档；Agent 再强大，它也无法高效检索海量企业知识。问题不在于概念不够好，

知识库和 RAG 的概念已经流行了一段时间，很多团队都已经落地了自己的知识库系统。但随着规模扩大，技术债也开始显现：向量库选型纠结了一个月，部署又踩了无数坑，运维成本远超预期，当文档量从几千增长到几百万时，发现原来的架构根本撑不住。在这种"知易行难"的技术浪潮中，一种普遍的焦虑正在蔓延：大模型再聪明，它也不懂我公司的产品文档；Agent 再强大，它也无法高效检索海量企业知识。问题不在于概念不够好，

2026 年春节，千问 APP“春节请客计划”上线 9 小时，订单量突破 1000 万单，“帮我买”指令被调用超 3000 万次。用户点奶茶、送祝福的每一次交互，背后都是一套记忆系统在高速运转——记住用户偏好、关联订单信息、同步配送状态。流量洪峰之下，基于 Tablestore 的记忆存储系统成为关键支撑：Serverless 弹性伸缩平稳承接百万级QPS，读写延迟稳定在毫秒级，确保用户“说买就买

表格存储记忆服务是基于阿里云表格存储构建的 AI Agent 记忆服务，为 Agent 提供长期记忆与短期记忆的持久化存储、语义检索和管理能力。它可以让 Agent 在多轮对话和跨会话场景中保留和利用关键信息。记忆服务结合了表格存储的高性能向量检索与全文检索能力，以及大语言模型（LLM）的自动记忆提取和语义理解能力，无需开发者手动处理记忆的抽取和组织。

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关于“谁动了我的数据”？1、数据的价值用户上云最大的顾虑之一在于数据安全问题，一方面，担心云上的技术链路不够完善，会导致数据泄漏；另一方面，担心恶意攻击者偷取数据；甚至有些用户会担心云服务商监守自盗，偷窥数据。阿里云在云上构建了数字世界的“保险柜”，专用于保护用户的关键数据，从最底层的技术链路上隔绝所有潜在偷窥者、盗窃者。今天，数据已经成为与劳动力、土地、技术、资产并重的第五大生产要素，数据的重要

为了解决原有架构缺乏弹性、运维复杂、资源利用率低等问题，2022 年下半年，我们着手调研将大数据基础架构云原生化，并最终落地了 Spark on K8s + OSS-HDFS 方案，目前在生产环境上已稳定运行了一年左右的时间，并获得了弹性计算、成本节约以及存算分离这三大收益。弹性计算由于游戏业务会进行周期版本更新、开启活动以及新游戏的上线等，对离线计算资源的需求与消耗波动巨大，可能是平时水位的几十

让数字原生的中小企业用好云，基于云提高研发效率、构建敏捷组织、快速扩展业务，提高中小企业的发展韧性。在阿里云云峰会 2023 北京站的《数字原生企业创新论坛》中，阿里云智能计算巢产品负责人何川发表了《阿里云计算巢通过数字化工具加速企业数字原生》的主题演讲。

今年 3 月，阿里云全球数据湖峰会上，阿里云从“湖管理、湖存储和湖计算“三个方面带来了“数据湖 3.0” 的重磅升级方案。在本月最新的 2022 云栖大会上，阿里云存储对数据湖的能力，进行了再次升级。