从构建 AI 到驾驭 AI：QCon 2026 全球软件开发大会上海站启幕
推理模型不断突破极限，Coding Agent 深度融入研发工作流，Agent Runtime 与 Framework 迅速迭代……AI 正在从单纯解答问题的模型，蜕变为具备自主规划、工具调用及任务执行能力的软件系统。AI 已不再是软件中的单一功能，而是逐渐演变为软件体系的核心构成。这预示着软件工程面临的挑战也随之升级。团队不再局限于思考模型训练、部署或 Prompt 优化，转而关注如何确保具备自主能力的 AI 能够稳定、可信且可控地运行。智能体是否会偏离预定轨道？多个智能体如何实现可靠协作？工具调用如何
共创 AI 原生新纪元
BoL 品牌概览BoL 即 Business Opinion Leader，我们的目标是发掘新时代的青年商业领袖，并与资深商业前辈建立深度连接。BoL 代表 Bridge of Links，我们集结新锐开拓者与资深领航者，构建一个跨代际商业精英的深度交流阵地，在传承中创新，在融合中引领未来。博联俱乐部中，“博”寓意“多元、丰富、广阔”，“L”（Link）象征“链接与联系”。BoL 的使命在于搭建一个促进众人相遇、深度互联、共同成长的海量平台。BoL 专为海归人士及精英群体打造多维度的商业与生活生态圈，目前
Dynatrace推进FedRAMP高级别认证，深化政府云安全战略
监控与分析平台服务商Dynatrace（纽交所挂牌企业DT）对外发布消息称，将启动美国联邦风险与授权管理计划（FedRAMP）高影响级别授权的申请流程，并扩展其政府安全合规框架。这一行动是在公司现有FedRAMP中等级别授权基础上的升级，标志着其公共部门业务布局的进一步深化。 FedRAMP作为美国政府推出的标准化云服务安全审查与许可机制，其高影响层级针对联邦最敏感的未加密数据，安全管控标准显著严于中等级别。Dynatrace于2020年取得FedRAMP中等级别授权后，持续向美国联邦机构供应合规的监控解
AI运行工程化：可观测性、评估、治理、安全与成本五大维度
你的 AI 系统上线了，接下来该做什么？这正是「运行工程化」需要回应的核心问题。2026 年，AI 系统已从「实验原型」演进为「生产级基础设施」。运行工程化由此从可选项转变为必选项。它包含 5 个关键维度：可观测性（Observability）、评估（Evaluation）、治理（Governance）、安全（Safety）、成本（Cost）。本文将围绕这 5 个维度，系统拆解运行工程化的前沿实践。传统应用监控（APM）聚焦于：CPU、内存、延迟、错误率。而 AI 系统还需要额外关注：案例：电商推荐场景下
AI前沿速递 06.19|Jio通话嵌入AI助手,Snap分拆AI视频团队Dotmo
Reliance Jio 推出 Jio Call Agent，打算将 AI 助理无缝融入电话通讯。使用者能以 “Hey Jio” 唤醒助理，令其转换语音为文字、提炼重点，并执行打车、点外卖、定座位等指令。该功能并非独立应用，而是深度植入通信网络，面向 Jio 破 5 亿的庞大用户群，预计于今年末推出。Jio 同步上线了 AI 版 MyJio 与 TeleFrame。前者支持运用自然语言办理 eSIM、漫游包等通信业务；后者为针对家庭的 AI 显示终端，借语音操控家庭备忘、日程规划、购物及娱乐等智能体。AI
运维拥抱大模型？这份AIOps论文地图比造机器人更急
运维人应该深有体会，线上出故障时，最头疼的并非"收到告警"这件事。真正让人崩溃的是告警蜂拥而至、日志浩如烟海、群里消息不断追问进度，而你得同时排查根因、甄别误报，事后还得写复盘报告。想引入 AI 赋能，却压根不清楚该从何处切入。GitHub 上的 awesome-LLM-AIOps 项目，东哥认为值得优先加入收藏夹。它并非那种能让运维瞬间实现全自动化的神器，别抱太高期望，它本质上是一份大模型与 AIOps 交叉领域的文献导航，将 LLM 在故障管控、日志解析、基础设施治理等方向的研究成果进行了系统梳理。项
Elastic发布Kubernetes智能调查功能，帮助SRE即时诊断故障
Elastic（纽约证券交易所代码：ESTC）近日发布了一项基于代理的Kubernetes调查工作流，以及基于模型上下文协议的可观测性技能。该功能能够在告警触发瞬间自动诊断问题，当站点可靠性工程师（SRE）查看告警信息时，根因分析、证据链和修复建议已全部准备完毕。 对于大规模部署Kubernetes的团队来说，从接收到告警到定位问题的时间间隔，不仅会拉长故障持续时间、加重服务中断后果，还会让值班工程师不堪重负。Elastic通过自动启动调查流程，在工程师收到通知前就已开始工作，有效弥补了这一缺口。 这一新
AI 智能体乱上线？缺失治理等于埋雷
关键资讯，D1 即时送达！企业网 D1net企业界正涌现 AI 智能体部署浪潮，但众多企业在未建立可观测性、治理框架及审计机制时便仓促上线，潜藏巨大隐患。专家警示，AI 智能体不同于传统 RPA，它们拥有自主决策权，传统安全架构难以察觉其异常举动。当下，许多企业甚至无法阐明“智能体窥探了何物、启用了哪些工具、因何作出该决策”。更严峻的是，过度依赖人工审批将拖慢规模化落地进程。AI 时代的真正核心竞争力，正从“谁率先部署智能体”转变为“谁能有效治理智能体”。有专家称，未部署可观测性流程与工具便上线 AI 智
云迁移后AIOps实施中的挑战与应对策略
这确实如此。但另一方面，如果可观察性实践没有同步更新，系统可能变得难以排查问题、难以追踪根源、容易产生告警泛滥，甚至导致事故响应成本持续上升。本文通过一个虚拟金融公司“时序折叠”的案例，解析一次企业级 AIOps 落地过程：它不是购买某个 AI 工具，也不是简单地将告警接入大模型，而是一套从问题识别、工具评估、数据治理、事故响应到业务结果度量的完整工程体系。时序折叠是一家大型金融服务机构，业务涵盖个人投资、储蓄、企业退休计划管理、商业投资和保险。它有几个显著特点：首先，业务结构复杂。 不同业务线有大量应用
AI开发进阶指南：年薪50万如何实现
普通职场人月薪10-15K，而精通AI应用开发的你，年入可达50万。这不是一碗鸡汤，而是正在重塑的职业格局。浏览招聘平台时，你是否留意过这样的数据：相同工作年限，薪资却相差3到5倍。这并非你不够勤奋，而是你正站在一个正在下坠的梯子上。适合哪些人群？核心心法：聚焦一个点反复阐述。许多人失败并非学不会，而是学得过于杂乱、讲得太过宽泛。AI应用开发具有清晰的技术边界，找准切入点，深耕到底。基础层（必须掌握）：进阶层（拉开差距）：关键认知：不少人一上来就死磕大模型原理，结果面试时连一个完整的Agent项目都说不明
AI驱动的自主运维体系建设：基于ServiceNow 2025 AI成熟度指数的企业实践路径
2025 年企业运维领域正经历一场深刻而静默的变革。ServiceNow 发布的《Enterprise AI Maturity Index 2025》调研数据显示：全球 70% 的企业已在业务流程中部署 AI，但仅有 15% 达成体系化应用。这组数据揭示了一个根本矛盾——企业不缺模型和工具，缺的是一套让 AI 与系统深度融合的架构方法论。AI 的核心价值在于"增强系统"而非"替代人力"。在 DevOps 与 ITSM 领域，AI 具有天然优势：这使企业能够以较低风险实现"AI 落地闭环"——从自动检测、智
AI智能体可观测与评测：主流产品调研123
近期我在推进一个项目，需要系统梳理“智能体可观测性”和“智能体评测”相关的产品方向。因此，我对国内外的开源方案与商业闭源产品都做了一轮资料调研。LangSmith 是 LangChain 团队推出的商业闭源平台，并不是开源项目。它主要想解决的是：在生产环境里，LLM 应用（尤其是智能体）常见的可观测性（Observability）和评测（Evaluation）落地难题。需要注意的是，LangSmith 并非开源。它以 SaaS 形式提供，同时也支持企业自托管，整体属于专有产品路线。关键区分在于：GitHu
AI智能体开发日报｜2026年5月1日行业动态
五一假期前的最后一周，AI 圈看起来没有“放假”的意思。OpenClaw 连续推出六个版本，把"少点神秘，多点机械"直接写进 release note；Hermes Agent 也在 GitHub 四月热点项目里拿到榜首，网易云信的接入让它从命令行走进企业聊天的核心场景。与此同时，大模型阵营同样热闹——GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 纷纷亮相，四月甚至被行业媒体概括为"AI 决战前夜"。在 4 月 25 日到 26 日这个时间段里，OpenCla
携手生态伙伴 F5加速AI防护落地护航创新
随着生成式人工智能和企业级AI应用进入规模化生产阶段，AI系统所面临的安全风险也在以更快的节奏持续演化。与过去更多关注传统网络入侵不同，针对AI模型的攻击往往隐藏在用户与模型之间的提示词沟通过程里，现有防护手段难以有效识别。针对这一新形态挑战，应用交付与安全领域的全球领导者F5正依托持续技术突破与生态联动，为企业打造贯穿全生命周期的AI防护方案，帮助客户在AI时代实现安全与创新的平衡落地。主动防御：AI防护从被动处置走向持续验证当下AI应用快速普及，企业遭遇的AI防护难题愈发复杂。安全团队或许能发现AI应
企业级AIOps智能运维体系建设实践
随着云计算与微服务架构的持续普及，IT 系统的复杂程度正快速上升。传统依赖规则与阈值的运维方式，已经难以满足现代企业对系统稳定性和业务连续性的更高要求。本文围绕 AIOps（智能运维）的技术体系进行系统梳理，重点讲解可观测性数据底座的搭建方式、异常检测算法的选择思路、大语言模型（LLM）在运维中的创新落地路径，以及自动化处置闭环的工程化实现方案，并结合金融行业的典型案例，为企业建设智能化运维平台提供系统参考。第一章：现代 IT 运维面临的挑战与转型需求在数字化转型持续推进的背景下，企业 IT 基础设施正经