但一般到这一步，事情会变多：多数 Agent 平台需要你先读懂自定义 API 文档、封装 SDK、处理鉴权和流式输出，再用对应语言封装一遍。如果平台用的是自定义协议，还得专门写一套请求和解析逻辑。光对接调通可能就要半天。

搭建一个能够对话的 Agent 并不复杂。进入真实业务场景后，Agent 需要处理的是实时数据查询、内部接口调用、SOP 排查、外部系统操作等任务，这些能力不能只依赖模型本身，必须通过工具体系补齐。

单个 Agent 再强，也只是一个人在战斗。真正的生产力倍增，来自多个专职 Agent 的协同——而 AgentRun 让这件事变得像调一个 API 一样简单。

AgentRun 通过集成表格存储（Tablestore），为智能体提供三种持久化记忆能力：在同一对话中维持上下文的会话历史、跨会话保留用户偏好等结构化 信息的长期记忆，以及可直接读写的会话状态。本文介绍如何创建并配置记忆存储，并通过可运行的代码示例演示三种记忆类型的使用方式。

在上一篇文章 《托管 Agent 执行循环只是起点——AgentRun 托管的更是企业 AI 生产全链路》 中，我们将阿里云函数计算 AgentRun 与 Claude Managed Agents (CMA) 进行了正面对比。结论非常清晰：托管式 Agent 已成为行业共识。

做一个 Agent，要选模型、搭框架、起服务、管会话、调通流式、接监控、做扩缩容、为多租户做隔离。一条主链路下来，本来想验证产品想法的同学，先变成了运维。

许多企业在初期尝试引入 Agent 时，往往采取“单点突破”的策略——由个别极客员工或小型团队基于开源框架或云 API 快速搭建原型。这种模式在 POC（概念验证）阶段行之有效，但当企业试图将 Agent 规模化推广至全公司时，混乱随之而来。数据孤岛、权限失控、成本黑洞、安全漏洞等问题接踵而至。传统的IT治理体系在面对具有高...

AI Agent 正从技术概念快步走向生产应用。然而，当开发者试图将原型推向生产环境时往往发现：从"跑通 Demo"到"稳定上线"，每一步都是对基础设施的真实考验。更聪明的模型解决不了这道鸿沟——企业真正需要的，是一个能全面承接底层复杂性的基础设施平台。

最近，GitHub 上一个叫"同事.skill"的项目，5 天拿下超 6600 个 star，直接冲上全网热搜。随后，“前任.skill”“老板.skill”“父母.skill”接连涌现，打工人开始用 AI 把离职同事“炼”成可复用的数字技能包——有人叫它"赛博永生"。热闹归热闹，但这件事背后有一个值得认真对待的产业信号：Skill 正在成为 AI Agent 时代的硬通...

在当今人工智能快速发展的时代，图像和视频生成技术已从科研前沿走向实际应用。从创意产业的广告制作、内容生成，到工业设计的可视化，再到医学影像辅助诊断和虚拟内容制作，扩散模型（Diffusion Model）正在为各个行业创造前所未有的价值。

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。欢迎加入「函数计算 AgentRun 客户群」与我们交流，钉钉群号：134570017218。

单个 Agent 面对复杂任务时存在明显局限：一个 Agent 很难在所有环节都做到最好，而且把所有任务塞进一个 Agent，会导致 Prompt 过长、注意力分散。多智能体协作通过专业分工解决这些问题：每个 Agent 专注自己擅长的领域，通过协作完成复杂任务。

当我们把一个复杂业务拆解成多个专职 Agent 时，随之而来的问题是：这些 Agent 怎么知道彼此的存在？怎么找到对方、理解对方的能力、发起调用？

就在最近，大模型圈再次迎来重磅炸弹！阿里巴巴开源了全新一代大模型——千问 Qwen3.5-397B-A17B，直接登顶全球最强开源模型宝座。

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）。

早晨八点，你刚发出一篇精心打磨的深度好文，结果阅读量只有两位数。而隔壁那个只会复制粘贴、标题惊悚的“低质内容号”，一篇水文阅读量 10 万+。

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...

阿里云函数计算 AgentRun 正式推出全新 知识库功能，为智能体（Agent）注入更强的语义理解与上下文感知能力。通过深度集成 百炼知识库 与 RAGFlow 知识库，AgentRun 让开发者能够轻松构建具备“知识”的智能应用，真正实现“更懂用户、更贴场景、更高效响应”。

在上一篇《告别数据库“膨胀”：Dify x SLS 构建高可用生产级 AI 架构》中，我们深度剖析了 Dify 在大规模生产场景下数据库因日志写入而面临的性能瓶颈，并介绍了通过 SLS 插件实现“存算分离”的硬核改造方案。然而，解决“数据存储”只是跨过了生产落地的第一道坎。面对复杂的微服务运维、波动的 AI 潮汐流量，如何构建一个...

随着大语言模型（LLM）从“对话框”走向“行动体（Agent）”，其能力边界正在迅速扩张。现代 AI Agent 不再是文字的搬运工，而是能够自主思考、调用工具、甚至编写并运行代码以解决复杂问题的智能助手。然而开发者始终面临一个根本性挑战：如何在保证执行效率的同时，实现资源强隔离与资源可控性？阿里云函数计算 FC 为这一...

一年前，我购入了 Meta Ray-ban 眼镜，Meta 对于眼镜本体的开发及 App 更新很快，但由于没有中文支持和开放的SDK 导致对国内用户非常不友好。2025 年 11 月，Meta 终于放出了 Device Access Toolkit 让社区看到了点意思，前两天逛 GitHub 刷到了名为turbometa-rayban-ai 开源项目，项目作者开发了直连中文 App + 百炼 AP...

在构建 Agent 应用时，凭证管理是一个容易被忽视但又极其重要的问题。一个典型的 Agent 应用会面临两个方向的凭证需求：向内，用户如何安全地调用你的 Agent？向外，Agent 如何安全地调用外部服务？

在 AGI（通用人工智能）爆发的今天，AI 应用如雨后春笋般涌现。对于开发者而言，这既是最好的时代，也是最“贵”的时代。部署 LLM（大语言模型）、Stable Diffusion 等 AI 应用时，我们往往面临一个两难的选择：要速度（预留模式）：为了毫秒级 - 秒级的响应，必须长期通过预留模式持有 GPU 实例，但昂贵的空置成本让人心...

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提示: 本文是AgentRun Browser Sandbox 快速上手实践指南的姊妹篇,专注于高级集成方案、生产环境的最佳实践、性能优化和部署策略。如果您还没有完成基础学习,请先阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》。

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在 Agentic AI 时代,智能体需要与真实世界交互,而浏览器是连接虚拟世界与现实世界的重要桥梁。AgentRun Browser Sandbox 为智能体提供了安全、高性能、免运维的浏览器执行环境,让 AI Agent 真正具备"上网"的能力——从网页抓取、信息提取到表单填写、自动化操作,一切皆可实现。

舆情分析是企业感知市场脉搏、预警公关危机的“听诊器”，然而传统的舆情分析系统更像是一个个“手工作坊”，面临数据收集效率低、分析深度不够、实时性差等问题，经常反馈之后，等企业拿到报告时，舆论热点早已转移，错过最佳时间。这些挑战，正是所有舆情系统开发者共同的痛点。

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在大模型与智能体（Agent）技术迅猛发展的今天，开发者不仅需要强大的模型能力，更亟需一个安全、弹性、易用且可扩展的运行环境来承载复杂的 Agent 逻辑。为此，我们正式推出函数计算 AgentRun Sandbox SDK 并全面开源！