- Harness 是将 LLM 转化为自主 Agent 的编排基础设施——system prompt、工具定义与实现、rail（全生命周期功能钩子）、skill 文档、sub-agent 编排、长期记忆、观测。没有 Harness，LLM 只是一个能说话的概率模型；套上 Harness，它才成为能行动的自主 Agent。 Harness 是将 LLM 转化为自主 Agent 的编排基础设施——system prompt、工具定义与实现、rail（全生命周期功能钩子）、skill 文档、sub-agent 编排、长期记忆、观测。没有 Harness，LLM 只是一个能说话的概率模型；套上 Harness，它才成为能行动的自主 Agent。
- 在传统软件系统中，可观测性（Observability）解决的是系统是否正常运行的问题。但在 Agent 系统中，这个概念则是：系统不仅要运行地正确（系统执行正确），还要正确地运行（语义执行正确）。引入大语言模型后，Agent的执行过程从确定性流程转变为基于推理的动态决策，导致系统行为对用户而言变得不可预测且难以理解。因此必须构建面向Agent的可观测体系，对其执行链路和决策过程进行记录与还原。 在传统软件系统中，可观测性（Observability）解决的是系统是否正常运行的问题。但在 Agent 系统中，这个概念则是：系统不仅要运行地正确（系统执行正确），还要正确地运行（语义执行正确）。引入大语言模型后，Agent的执行过程从确定性流程转变为基于推理的动态决策，导致系统行为对用户而言变得不可预测且难以理解。因此必须构建面向Agent的可观测体系，对其执行链路和决策过程进行记录与还原。
- Karmada 非常高兴地宣布， Wellhub正式加入 Karmada 用户组，成为社区的重要成员。Wellhub的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着我们社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。 Karmada 非常高兴地宣布， Wellhub正式加入 Karmada 用户组，成为社区的重要成员。Wellhub的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着我们社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。
- 人工智能技术应用已走向深水区，AI 智能体面对的任务复杂度正呈指数级上升。如何保障多个 Agent 在高压场景下稳定分工、高效协同并精准执行？这已成为多智能体系统落地生产环境的核心瓶颈。为了攻克这一难题，openJiuwen 持续深耕Coordination Engineering（协同工程）领域。 人工智能技术应用已走向深水区，AI 智能体面对的任务复杂度正呈指数级上升。如何保障多个 Agent 在高压场景下稳定分工、高效协同并精准执行？这已成为多智能体系统落地生产环境的核心瓶颈。为了攻克这一难题，openJiuwen 持续深耕Coordination Engineering（协同工程）领域。
- 云容器引擎CCE2026年Q1优化升级，华为云容器引擎CCE近期推出多项核心能力升级，从可观测性、技术栈前沿性、操作便捷性等维度，全面进化您的云原生体验，助力业务高效、稳定、安全地运行。 云容器引擎CCE2026年Q1优化升级，华为云容器引擎CCE近期推出多项核心能力升级，从可观测性、技术栈前沿性、操作便捷性等维度，全面进化您的云原生体验，助力业务高效、稳定、安全地运行。
- 刚刚，华为支持的开源 AI Agent 平台社区 openJiuwen 发布并开源了 JiuwenSwarm。 这是一个面向多智能体协作的蜂群智能体。让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进，正式按下 "群体智能" 的加速键，开启 AI 时代的 "养蜂" 序幕。从 "一只龙虾" 到 "一群蜂"。变的不只是名字，而是底层范式 —— 让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进。 刚刚，华为支持的开源 AI Agent 平台社区 openJiuwen 发布并开源了 JiuwenSwarm。 这是一个面向多智能体协作的蜂群智能体。让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进，正式按下 "群体智能" 的加速键，开启 AI 时代的 "养蜂" 序幕。从 "一只龙虾" 到 "一群蜂"。变的不只是名字，而是底层范式 —— 让多个 AI 智能体像蜂群一样高效协作、自主演进。
- 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。
- 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。
- Karmada 用户组再迎重要新成员，GMI Cloud正式加入。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。GMI Cloud 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。 Karmada 用户组再迎重要新成员，GMI Cloud正式加入。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。GMI Cloud 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。
- 一次典型的 Code Interpreter 调用，往往从一个很小的动作开始：用户点击“运行代码”。但在一个原生 Kubernetes 环境中，这个动作背后通常意味着一整套秒级链路：调度 Pod、分配网络、拉取镜像、启动容器。对于需要多步推理、频繁调用工具、强依赖交互体验的 AI Agent 应用来说，这样的启动路径并不自然。AgentCube 提供了一组可直接落地的核心机制。 一次典型的 Code Interpreter 调用，往往从一个很小的动作开始：用户点击“运行代码”。但在一个原生 Kubernetes 环境中，这个动作背后通常意味着一整套秒级链路：调度 Pod、分配网络、拉取镜像、启动容器。对于需要多步推理、频繁调用工具、强依赖交互体验的 AI Agent 应用来说，这样的启动路径并不自然。AgentCube 提供了一组可直接落地的核心机制。
- 由 Linux Foundation 组织的 LFX Mentorship 计划，从2019年开始为 CNCF 各个开源社区中的开发人员持续提供带薪实习和指导。2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可。 由 Linux Foundation 组织的 LFX Mentorship 计划，从2019年开始为 CNCF 各个开源社区中的开发人员持续提供带薪实习和指导。2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可。
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