- 6月5日-6日，INSPIRE 2026 华为云创想者大会将于上海举办，将通过主题演讲、技术论坛、开发者实战训练营、展区互动等环节，全方位展示 AI 技术及产品的最新动态与行业实践。 6月5日-6日，INSPIRE 2026 华为云创想者大会将于上海举办，将通过主题演讲、技术论坛、开发者实战训练营、展区互动等环节，全方位展示 AI 技术及产品的最新动态与行业实践。
- 本文介绍基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同AI基准测试框架的大语言模型联邦微调系统。该系统针对企业应用大模型面临的算力门槛高、数据孤岛严重等挑战，通过联邦学习实现"数据不动模型动"的隐私保护训练模式。 本文介绍基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同AI基准测试框架的大语言模型联邦微调系统。该系统针对企业应用大模型面临的算力门槛高、数据孤岛严重等挑战，通过联邦学习实现"数据不动模型动"的隐私保护训练模式。
- 本文介绍基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同AI基准测试框架的大语言模型联邦微调系统。该系统针对企业应用大模型面临的算力门槛高、数据孤岛严重等挑战，通过联邦学习实现"数据不动模型动"的隐私保护训练模式。 本文介绍基于 KubeEdge-Ianvs 分布式协同AI基准测试框架的大语言模型联邦微调系统。该系统针对企业应用大模型面临的算力门槛高、数据孤岛严重等挑战，通过联邦学习实现"数据不动模型动"的隐私保护训练模式。
- 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。
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Agent集成与鸿蒙实战2026/08/11 周二 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家；李炎-华为云码道产品专家；彭江敏-华为云鸿蒙端云一体化开发专家
本次直播带你解读华为云码道7月份产品新特性、新功能。更有专家演示码道Agent Space × 钉钉机器集成实战，从0到1打通消息通道；码道鸿蒙端云一体化实战，快速搭建员工签到系统。
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第五期2026/09/04 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人；蒋春阳-华为云AI开发者案例开发专家
本期直播内容： AI工具体验营 · 第5-8课连讲。Agent-Team 多智能体协作完成毕业设计实践
回顾中 -
华为云开发者AI素养ClassRoom·第六期2026/09/08 周二 19:00-20:00
樊渊-2026华为软件挑战赛冠军
高手来了：看软挑高手解析二维排样问题—从工业难题到算法突破
回顾中
热门标签