本文探讨了数据采集在AI Agent系统中的核心作用，指出其正从运维工具演变为决定Agent品质的基础设施。作者从服务可用性、输出可靠性和成本控制三个维度分析，强调统一数据采集对构建端到端观测能力的重要性。阿里云开源的LoongSuite套件包含主机探针、进程级探针和采集引擎，支持多语言无侵入采集，具备全栈支持、生态兼容等特点。其核心组件LoongCollector通过All-in-One架构实现

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AgentScope 基于 A2A 协议与 Nacos Agent Registry，实现智能体的跨语言、跨框架协作与统一治理。企业落地 AI 应用时面临多语言栈协作、框架割裂、协议不统一等挑战。A2A 协议通过标准化消息结构和能力描述，支持不同技术栈的 Agent 互联互通。AgentScope 集成 Nacos 作为默认注册中心，提供开发部署全生命周期解决方案，支持服务发现、健康检查等功能。

从架构上，DataAgent 是一款基于 Spring AI Alibaba 生态构建的、面向企业级复杂场景的“虚拟 AI 数据分析师”。它通过 Spring AI Alibaba Graph & Agent Framework 构建了一套具备自我规划、工具调用、反思纠错及人类干预能力的数据智能体（Agent），通过 graph、multi-agent 模式将确定性流程与模型推理结合在一起，搭建了

AI编程助手常因LLM的不可靠自我评估机制而“半途而废”，表现为过早退出、单次提示脆弱、高重试成本和上下文断裂等问题。Ralph Loop创新性地通过外部强制循环机制解决这一问题：将同一提示反复输入，让AI基于文件系统和Git历史持续迭代，直到达到客观完成标准。

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Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。

AI狼人杀：随时可玩的社交推理游戏 摘要： 本文介绍了一款基于AgentScope开发的AI狼人杀游戏，解决了传统狼人杀需要多人参与的痛点。开发者通过7项核心技术实现AI玩家的真实互动：ReActAgent赋予AI持续思考能力；MsgHub实现信息隔离与广播；多智能体格式化器区分发言者；结构化输出确保决策明确；多Agent编排协调游戏流程；SSE实时推送更新游戏状态；Human in the Lo

AgentScope推出的AutoContextMemory组件解决了智能Agent在长对话场景中面临的成本激增、性能下降等问题。该组件通过自动压缩、卸载和摘要对话历史，提供6种渐进式压缩策略，在保留关键信息的同时降低70%的API调用成本。采用多存储架构确保信息可追溯，支持跨会话持久化。实测显示，在代码分析等长对话场景中能显著提升响应速度并控制成本。

Operant AI披露了首个针对Model Context Protocol（MCP）的"零点击"攻击"Shadow Escape"，利用间接Prompt注入窃取数据。Nacos作为AI Registry平台，深度集成"安全护栏"功能，在MCP服务注册时进行自动化Tool定义扫描、Prompt注入检测和敏感数据审查，从源头防范风险。该功