在开发 AgentRun 的过程中，我们发现了一个让人头疼的问题：现有的沙箱方案太零散了。浏览器、代码执行、Shell 环境各自为政，导致开发效率大打折扣。于是我们决定自己动手，打造一个真正一体化的解决方案——All-In-One Sandbox（AIO）。AIO 是 AgentRun 提供的云上浏览器自动化沙箱环境，它把浏览器、终端和代码执行能力全部集成在一个容器里。通过简单的 SDK 调用，你

1.Serverless 前世今生1.1 Serverless 背景介绍云计算的不断发展，涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，而以虚拟机、容器、微服务为代表的技术更是在各个层面不断提升云服务的技术能力，它们将应用和环境中很多通用能力变成了一种服务。但无论这些技术应用在哪里，帮助企业“降本增效”是技术变革永恒的主题。Serverless架构的出现，带来了跨越式的变革。Serverless下

作者：拓山前文介绍了魔搭 ModelScope 社区模型服务** 服务**。开发者可以将模型从魔搭社区的模型库，当选择模型并部署时，系统会选择对应的机器配置。按需使用可以在根据工作负载动态的减少资源，节约机器使用成本。完成从开源模型至模型推理 API 服务的生产转换……好，优势前文已经介绍过了。那么，到底怎么应该怎么开始使用，本文将带小明（纯纯的小白）走出新手村，体验魔搭社区的一键部署服务（），对

开源项目 OpenClaw（原名 Clawdbot / Moltbot）在 GitHub 上的星标数突破 14 万，揭示了 AI 技术栈的显著演进：人工智能正从被动生成的“对话框”，迈向具备自主规划能力的“智能代理（Autonomous Agents）”。OpenClaw 正是这一概念的工程化落地——它以轻量级 CLI 工具的形式，在用户设备上启动了一个本地网关服务，为 Agent 提供了一个安全

AgentRun 知识库功能的上线，不仅是一次技术能力的升级，更标志着智能体发展迈入新阶段——从依赖通用语料的“泛化应答”，转向基于专属知识的“情境理解”。当智能体能够随时调用企业文档、行业规范、用户历史甚至实时数据，它便不再只是一个语言模型的接口，而成为一个具备领域认知、上下文记忆与决策依据的数字协作者。未来，随着知识库的持续进化——支持多模态内容、动态更新、跨源推理——AgentRun 将进一

从“能用”到“好用”，Dify 的生产级落地需要坚实的基础设施支撑。计算层随流量秒级伸缩，存储层无惧突发吞吐，完美适配 AI 业务的“潮汐特征”。彻底消除闲置资源浪费，用低成本的分层存储替代昂贵的数据库扩容，最大化 ROI。全托管免运维底座配合 I/O 物理隔离，彻底消除单点故障风险与数据库性能黑洞。打通从基础设施监控到业务数据分析的“黑盒”，用 Token 成本与用户意图数据反哺业务进化。

阿里云 Serverless Developer Meetup杭州站活动报名链接：http://hdxu.cn/S6Qzf夏日限定，阿里云 Serverless Developer Meetup 来杭州啦！全新单元 Serverless Workshop 首次开张，召集 30 位 “爱动手” 的开发者！本次沙龙特别邀请来自阿里云、初创互联网公司、开源中国 Gitee 的技术专家和独立开发者，剖析

Serverless 和AI大模型都是当前云上最火的技术方向，本次活动期望通过Severless+AI 技术的强强联合期为客户提供基于 Serverless 技术实现AI 推理部署平台的技术思路，降低 GPU的使用成本、减少企业或个人创业的试错成本、简化开发运维，让人人都可以拥有自己“专属”的AIGC环境成为可能。议题简介：本议题将介绍 AI场景下，Serverless 和 AI 的结合如何帮助企

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。函数计算 AgentRun 架构图AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangCh

在开启浅休眠功能后，当没有请求时，GPU 实例并不会被销毁，而是进入一种**“休眠”**状态。此时，实例依然存在，但 CPU 和 GPU 的计算资源被挂起，用户只需支付极低的休眠费用（约为活跃实例费用的10%-20%，CPU不计费，具体见计费文档当请求再次到来时，系统会瞬间“解冻”实例，毫秒-秒级恢复计算能力（视模型大小）。Serverless 的核心理念是“按需付费”，而 GPU 昂贵的持有成本