- 2026 年，AI 应用已从“试点工具”进入“生产系统”。当调用规模扩大到组织级后，很多团队都会遇到同一个问题：调用量增长很快，但 token 成本难解释、难归因、难优化。本文结合一线项目实践，给出一套可落地的方法：以统一接入为起点，建立请求级观测能力，完成多维下钻分析，并通过策略化治理实现持续优化，最终让 AI 成本从“黑盒支出”变成“可运营资产”。 2026 年，AI 应用已从“试点工具”进入“生产系统”。当调用规模扩大到组织级后，很多团队都会遇到同一个问题：调用量增长很快，但 token 成本难解释、难归因、难优化。本文结合一线项目实践，给出一套可落地的方法：以统一接入为起点，建立请求级观测能力，完成多维下钻分析，并通过策略化治理实现持续优化，最终让 AI 成本从“黑盒支出”变成“可运营资产”。
- 在工业互联网与云原生技术深度融合的今天，构建弹性、高效、可扩展的工业数据平台已成为企业数字化转型的关键命题。作为国产开源时序数据库的标杆，TDengine 推出的 IDMP（Industrial Data Management Platform）工业数据管理平台，凭借其云原生架构设计与华为云等主流云平台的深度适配，正在为工业企业提供从边缘到云端的一体化数据管理解决方案。本文将从技术架构、联合... 在工业互联网与云原生技术深度融合的今天，构建弹性、高效、可扩展的工业数据平台已成为企业数字化转型的关键命题。作为国产开源时序数据库的标杆，TDengine 推出的 IDMP（Industrial Data Management Platform）工业数据管理平台，凭借其云原生架构设计与华为云等主流云平台的深度适配，正在为工业企业提供从边缘到云端的一体化数据管理解决方案。本文将从技术架构、联合...
- 引言云计算已成为企业数字化转型的标准基础设施。在云原生架构下，应用被设计为可在云环境中弹性扩展、快速部署和高效运维。对于 AI 应用而言，云原生架构提供了弹性计算资源、分布式存储能力和自动化运维工具，极大地加速了 AI 项目的落地。TDengine 作为国产时序 database，全面拥抱云原生架构，支持容器化部署、Kubernetes 编排、存储计算分离和多云互联。在华为云生态中，TDen... 引言云计算已成为企业数字化转型的标准基础设施。在云原生架构下，应用被设计为可在云环境中弹性扩展、快速部署和高效运维。对于 AI 应用而言，云原生架构提供了弹性计算资源、分布式存储能力和自动化运维工具，极大地加速了 AI 项目的落地。TDengine 作为国产时序 database，全面拥抱云原生架构，支持容器化部署、Kubernetes 编排、存储计算分离和多云互联。在华为云生态中，TDen...
- Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。围绕这些问题，华为云Agent技术体系采用了三段式Skill自进化机制，目标是让有价值的Skill从真实办公行为中被自动发现和沉淀，在隔离环境中持续进化，最终打磨成可靠且精准的Skill。 Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。围绕这些问题，华为云Agent技术体系采用了三段式Skill自进化机制，目标是让有价值的Skill从真实办公行为中被自动发现和沉淀，在隔离环境中持续进化，最终打磨成可靠且精准的Skill。
- 大模型进入生产阶段后，企业普遍面临“账单可见、归因不清”的问题：可以看到总费用，但难以回答“哪个项目、哪类调用、哪些异常”导致了成本波动。本文基于实际工程经验，分享一套“虚拟凭证 + 运行时注入 + 请求级审计”的治理方案，目标是在不大幅改造现有业务代码的前提下，实现分钟级成本归因与异常止损。 大模型进入生产阶段后，企业普遍面临“账单可见、归因不清”的问题：可以看到总费用，但难以回答“哪个项目、哪类调用、哪些异常”导致了成本波动。本文基于实际工程经验，分享一套“虚拟凭证 + 运行时注入 + 请求级审计”的治理方案，目标是在不大幅改造现有业务代码的前提下，实现分钟级成本归因与异常止损。
- 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，Prometheus 是监控领域的事实标准。本文探讨如何通过 TDengine 扩展 Prometheus 的存储能力，构建支持海量指标长期保留的企业级可观测性体系，满足工业互联网场景下的监控需求。一、云原生监控的存储瓶颈Prometheus 作为云原生基金会（CNCF）的毕业项目，在 Kubernetes 监控领域建立了不可动摇的地位。然而，... 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，Prometheus 是监控领域的事实标准。本文探讨如何通过 TDengine 扩展 Prometheus 的存储能力，构建支持海量指标长期保留的企业级可观测性体系，满足工业互联网场景下的监控需求。一、云原生监控的存储瓶颈Prometheus 作为云原生基金会（CNCF）的毕业项目，在 Kubernetes 监控领域建立了不可动摇的地位。然而，...
- 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，工业数据管理平台需要适配容器化、微服务等现代架构。本文探讨如何通过 TDengine IDMP 扩展 PI 的存储能力，构建支持海量测点长期保留的企业级可观测性体系。一、云原生时代的工业数据挑战随着 Kubernetes 成为企业基础设施的标准，工业数据管理平台的云原生化成为必然趋势。传统 historian 如 PI 的架构设计围绕 Wind... 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，工业数据管理平台需要适配容器化、微服务等现代架构。本文探讨如何通过 TDengine IDMP 扩展 PI 的存储能力，构建支持海量测点长期保留的企业级可观测性体系。一、云原生时代的工业数据挑战随着 Kubernetes 成为企业基础设施的标准，工业数据管理平台的云原生化成为必然趋势。传统 historian 如 PI 的架构设计围绕 Wind...
- 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，数据库的选型需要兼顾弹性扩展和运维简化。本文从云原生架构视角，对比 TDengine 与 SingleStore 在容器化环境中的部署实践，为企业云原生数据平台建设提供参考。一、云原生数据平台的架构需求随着 Kubernetes 成为企业基础设施的标准，数据库的云原生化成为必然趋势。云原生数据平台需要满足以下要求：· 弹性扩展：根据负载自动扩缩... 摘要：在云原生和 Kubernetes 生态中，数据库的选型需要兼顾弹性扩展和运维简化。本文从云原生架构视角，对比 TDengine 与 SingleStore 在容器化环境中的部署实践，为企业云原生数据平台建设提供参考。一、云原生数据平台的架构需求随着 Kubernetes 成为企业基础设施的标准，数据库的云原生化成为必然趋势。云原生数据平台需要满足以下要求：· 弹性扩展：根据负载自动扩缩...
- 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。
- 近日，中国科学技术大学在安徽合肥正式发布“灵境造物”智能科研工具。这一面向全球科研主体开放的“智能科学家”云服务平台，标志着“人工智能驱动的科学研究”正走向工程化、平台化和开放共享。 近日，中国科学技术大学在安徽合肥正式发布“灵境造物”智能科研工具。这一面向全球科研主体开放的“智能科学家”云服务平台，标志着“人工智能驱动的科学研究”正走向工程化、平台化和开放共享。
- AI Agent的发展史，是一部工程范式不断解耦与重构的进化史。从最初依赖“咒语”技巧的Prompt Engineering，到聚焦单智能体工具、规划与记忆治理的Harness Engineering，行业刚刚解决了“让一个AI好用”的问题。然而，现实世界的复杂任务——无论是全屋装修设计、多学科医疗会诊，还是长周期的科研探索，都绝非单个Agent能独立完成。 AI Agent的发展史，是一部工程范式不断解耦与重构的进化史。从最初依赖“咒语”技巧的Prompt Engineering，到聚焦单智能体工具、规划与记忆治理的Harness Engineering，行业刚刚解决了“让一个AI好用”的问题。然而，现实世界的复杂任务——无论是全屋装修设计、多学科医疗会诊，还是长周期的科研探索，都绝非单个Agent能独立完成。
- openJiuwen DeepSearch（后续简称为DeepSearch）基于openjiuwen agent-core构建，是融合结构化知识与大模型能力及各种搜索工具的一款深度搜索与研究引擎。他主要提供深度搜索与深度研究两个核心模式。 简单说，深度搜索模式目标是把问题回答准确清楚；深度研究模式更侧重把一个研究主题做成报告。本文后续主要阐述深度研究能力。 openJiuwen DeepSearch（后续简称为DeepSearch）基于openjiuwen agent-core构建，是融合结构化知识与大模型能力及各种搜索工具的一款深度搜索与研究引擎。他主要提供深度搜索与深度研究两个核心模式。 简单说，深度搜索模式目标是把问题回答准确清楚；深度研究模式更侧重把一个研究主题做成报告。本文后续主要阐述深度研究能力。
- 随着大语言模型（LLM）成为现代 AI 应用的核心引擎，支撑其运行的基础设施范式也随之进化。在解决了“智能路由”与“模型编排”等空间维度的请求分发问题后，运维的核心焦点转向了时间维度的资源博弈：如何实时、动态地确定最佳推理实例规模？Kthena Autoscaler 便是针对这一命题的标准答案。本文将深入剖析 Kthena Autoscaler 的架构拓扑、通用策略逻辑以及多样化的绑定形态。 随着大语言模型（LLM）成为现代 AI 应用的核心引擎，支撑其运行的基础设施范式也随之进化。在解决了“智能路由”与“模型编排”等空间维度的请求分发问题后，运维的核心焦点转向了时间维度的资源博弈：如何实时、动态地确定最佳推理实例规模？Kthena Autoscaler 便是针对这一命题的标准答案。本文将深入剖析 Kthena Autoscaler 的架构拓扑、通用策略逻辑以及多样化的绑定形态。
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