作者：子葵 配置中心和注册中心是微服务架构的核心基础设施，承担着关键的配置管理和注册发现职责。然而在实际生产中，部分企业的 注册配置中心可能面临安全风险：如权限管理粒度不足、操作审计缺失，这可能导致未授权访问或误操作，进而影响业务的稳定运行。 你是否也曾遇到以下常见痛点？ + 权限管理挑战： 权限配置过于粗放，难以对不同用户或应用进行精细化授权，导致配置被误改或难以追溯操作者。 + 鉴权升级顾虑： 考虑开启鉴权，但担心直接切换可能影响大量存量应用，造成服务中断，使得安全与业务连续性难以平衡。 + 排查效率低下： 当出现鉴权失败时，缺乏清晰的错误日志和可视化手段，排查问题耗时耗力。 ...

作者：子葵 近期，Operant AI 披露了首个针对 Model Context Protocol (MCP) 的“零点击”攻击——"Shadow Escape"。该攻击展示了黑客如何利用 MCP 协议和间接 Prompt 注入，在用户毫无察觉的情况下窃取敏感数据。（详情可见：）。这一发现如同在飞速发展的 AI 生态中敲响了一记警钟：连接性越强，风险面越广。 Nacos 作为 AI Registry，不仅是管理传统微服务的核心，更是专为基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的 AI 应用提供注册、发现和配置管理的核心平台。为了确保这些关键 AI 服务的安全...

作者：望宸 LangChain 近期发布了《State of Agent Engineering》报告，内容比较翔实，全面分析了 AI 智能体在企业中的采用现状、挑战与趋势。（或尚未应用的原因） 我们对报告进行了翻译，并做了些描述和内容排序上的的优化，让中文读者更易于理解。同时，我们将今年9月底发布的《AI 原生应用架构白皮书》中的部分调研数据，和《State of Agent Engineering》进行比对，以了解智能体工程现状在国内外的差异，以及对共性问题提供了些应对思路。 报告和白皮书原文 《State of Agent Engineering》 https:...

作者：亦盏 AgentScope 简介 AgentScope 是阿里巴巴推出的一款以开发者为核心，专注于智能体开发的开源框架，是继 ModelScope(魔搭社区)后在 Agent 层的战略产品。它的核心目标是解决智能体在构建、运行和管理中的难题，提供一套覆盖“开发、部署、调优”全生命周期的生产级解决方案，让智能体应用的开发更简单、运行更稳定、效果更卓越。 近期 AgentScope 迎来了12月版本的重大更新，这是一次面向生产级智能体应用的基建大升级，让智能体从“实验室原型”走向“业务落地”。本次更新围绕三大核心主线：开箱即用的智能体，即刻赋能多种真实场景；基建增强让智能体“变聪...

作者：胤煜 背景 在AI大爆发的时代，已经有非常多的AI助手，结合RAG通过智能问答帮助用户解答问题。单纯地依靠智能问答帮助客户自助解答是远远不够的，我们需要让AI助手能够直接调用存量且丰富的管控或者其他接口，朝着更强大的智能体演进。我们选用当下最为火热，且已逐步成为标准的MCP作为模型和接口之间通信的传输协议。关于MCP，已有非常多的介绍文章，本文不再赘述。 在企业对外服务的场景下，MCP Server必要需要解决以下几个问题： （1）在服务的多实例高可用场景下，使用SSE通信方式如何维护session； （2）如何做到动态更新MCP工具Prompt，做到快速更新&调试&验证； ...

作者：如漫、席翁 AI Agent的构建模式正在从“单个智能体做所有事”走向“多个专精智能体协作”，以更好地拆解并解决复杂任务、更精准的选取和使用工具。A2A（AgenttoAgent）协议作为统一的通信层，旨在为跨进程、跨语言的智能体互操作提供标准化语义与传输通道，从而解决智能体数量增加引起的运维、管理和部署成本过高等问题。 为了让开发者能够高效、便捷的构建分布式多智能体系统，同时更专注于Agent本身功能的构建和调试。Spring AI Alibaba与Nacos在今年的云栖大会上协同发布了1.0.0.4与3.1.0版本。 其中，Nacos 3.1.0 引入 A2A 了注册中心功能...

作者：亦盏 在人工智能加速发展的今天，AI Agent 正在成为推动“人工智能+”战略落地的核心引擎。无论是技术趋势还是政策导向，都预示着一场深刻的变革正在发生。 最近，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出：到2027年，新一代智能终端和智能体普及率将超过70%；2030年突破90%，智能经济将成为我国经济发展的重要增长极；到2035年，全面步入智能经济与智能社会新阶段。 这一系列目标的背后，正是以 AI Agent 为核心的技术体系逐步走向成熟并大规模落地的信号。 OpenAI 创始人 Andrej Karpathy 曾提出一个经典的三段论，用以描述...

作者：濯光 一、背景与挑战：MCP Server 落地中的典型问题 随着 AI Agent 生态的发展，Model Context Protocol（MCP）作为连接 Agent 与外部工具的标准协议，正在被越来越多的技术团队采用。但在实际落地过程中，MCP Server 的部署、运维与统一管理成为关键挑战。 + 部署运维成本高，运行时选择困难：在生产实践中，MCP Server 往往需要单独部署，许多团队将 MCP Server 部署在自建服务器或容器环境中，需要手动管理进程、配置网络、处理扩缩容。一旦调用量突增，服务容易崩溃；流量低谷时资源又闲置浪费。 + MCP 调试迭代必须重启...

不同于传统软件开发通过编程与算法构建的确定性逻辑，AI 时代的应用构建以面对自然语言编程、上下文工程为核心特征，将复杂业务逻辑与决策过程下沉至模型推理环节，从而实现业务的智能化自适应。 然而，AI 应用开发过程中仍面临诸多挑战，例如开发阶段强依赖模型黑盒特性，导致结果可控性不足、幻觉问题频发，从原型验证（PoC）到生产部署往往需要数月调优，核心痛点集中在调试效率与业务适配；上线后则面临推理延迟、稳定性波动、问题排查困难、安全风险凸显、输出不可靠及成本过高等问题，折射出企业级 AI 应用在稳定性、性能、安全与成本控制上的系统性挑战。 针对此，阿里云联合阿里巴巴爱橙科技，共同...