作者： 洵沐（孙校） 2026 年 7 月 28 日，MCP 发布 20260728 版本，核心协议从依赖握手和 Session 的双向有状态模型转向无状态请求—响应模型。每个请求独立描述协议上下文，方法和工具名称进入 HTTP Header，能力发现和缓存约定也更加明确。将无状态协议核心列为本次升级的重点。 Remote MCP 此前从 20241105 的 HTTP+SSE 演进到 20250326 的 Streamable HTTP，虽然统一了 MCP Endpoint 并让长连接变为可选，仍保留协议 Session 等跨请求机制。20260728 进一步移除 initialize...

作者：张健川（聪言） 模型越多，选择反而越难。阿里云 AI 网关智能路由现已上线：先看哪些模型能把任务做好，再按你关心的方向——综合均衡、成本、速度还是任务适配——做出一次明确的选择；在多轮对话和 Agent 工具链里，它还知道什么时候不该乱动。 做大模型应用的同学大多有这个体感：一开始只接一个模型，后来变成同时管一组。同一套业务里，轻量问答、内容摘要、复杂推理、代码生成、Agent 工具调用可能全都有，而每个模型的能力、价格、延迟、可用状态各不相同。于是一个新的工程问题冒了出来：这一次请求，到底该交给谁？ 常见的做法有几种，各有各的难处。全都丢给旗舰模型，效果是稳了，成本和限流压力...

作者：望宸 Higress 在国内率先支持过 MCP Server 的管理， 也一直在关注 MCP 的发展。比如 ，我们就预感这是相比 Function Calling 更加容易被广泛使用的 Agent 接入外部系统的协议，。 2025年3月，。 2025年4月，Higress 支持将，加速企业存量资产的增值。 2025年4月，MCP 引入了全新的 Streamable HTTP 传输层，我们对比分析了 。 但 MCP 爆火后，也遇到了一系列挑战，尤其当主流 Agent 客户端开始将 CLI 作为连接外部系统的技术方案时，MCP 被沦为弃子的说法甚嚣尘上。社区对 MCP 的吐...

作者：正己 生成式 AI 正在跨越"能不能用"的门槛，走向"如何规模化地安全使用"。 Higress 项目现已以 Wasm 插件形式接入 Qwen3GuardGen。三句话说明它做了什么： + 业务零改造：不修改应用代码，不改动上游模型服务，应用继续使用熟悉的 Chat Completions 协议； + 输入、输出、流式全覆盖：在请求进入模型前审核用户输入，在模型返回后审核非流式 JSON 或 SSE 流式输出； + 安全模型自托管：Qwen3Guard 按官方方式独立部署和扩缩容，无需依赖任何云端内容安全服务，风险阈值和拒答文案由网关统一配置。 之所以要把这件事放到网关，是因为风险...

作者：钰诚、营火、澄潭 去年年底，某 SaaS 平台的基础架构负责人老周发现事情不太对。他们的开放平台半年内从 200 多个 API 消费者涨到了将近 2 万，企业客户、ISV 合作伙伴、内部 Agent 应用都在排队接入。网关还是那套自建 Higress，但认证延迟曲线已经从平线变成陡坡：p50 从 1 ms 飙到 50 ms 以上，部分时段成功率跌破 80%；每次批量新增消费者，控制面下发的插件配置就膨胀一截，到后来单次配置逼近 1.2 MB，数据面同步延迟肉眼可见地变长。 老周的困境并非个例。随着 API 数量、合作伙伴和终端应用持续增长，网关需要管理的消费者数量也会从几十、几百快速...

作者：余韬(迅飞) 6 月 26 日，OpenAI 预览了 GPT5.6 Sol。官方介绍里，模型能力继续向更长程的编码、工具协同和安全任务推进；同时，OpenAI 也把更强的防护、监测和分阶段发布放在同一篇说明里。这种并置很说明问题：Coding Agent 的能力越强，它接触到的工作空间就越不再只是编辑器，而是代码仓库、模型上下文、工具调用、外部授权和企业内部数据共同组成的一条执行链路。 近期围绕 OpenAI Codex 的几组讨论，正好把这个边界问题推到了前台。GitHub 上的 讨论的是 `.env`、`.pem`、`.aws/`、`.ssh/` 等敏感路径应该如何被更确定...

作者：望宸 每个时代的软件工程进化，都始于对不确定性的收敛。 传统软件时代，工程师用日志、指标和链路追踪，观测分布式系统的运行状态；云原生时代，容器和微服务提升了系统的复杂度，要求观测指标更加丰富和细颗粒度。到了 Agent 时代，新的不确定性出现了：一个智能体不再只是执行一段确定代码，而是在模型推理&自主规划、工具调用、知识检索、记忆读写中运行，观测需求从原子化的指标演进到 Agent 的完整推理路径（Trajectory）。 一、Agent 优化，为何要观测先行？ 我们无法优化看不见的东西。 传统应用的线上问题是相对确定的，例如一段慢查询、一个内存泄漏、一次超时的 R...

作者：望宸 我们在今年的 520 阿里云云峰会上发布了 AgentTeams，定位的是企业级多智能体治理与协作平台，支持企业统一创建、调度 Agent，每个 Agent 可以自定义模型，在钉钉、企微、飞书等 IM 平台创建群聊，进行团队协作。 Anthropic 近日发布了 Claude Tag，把 Claude 直接作为团队成员嵌入 Slack 频道。在 ambient 模式下，Claude 不需要被显式 @ 也会主动监听上下文、跟进任务、提醒进展，依托 Opus 4.8 实现跨小时级的异步协作。 企业办公场景，从一对一私聊到多对多群聊，大家不禁要问，这会是使用 Agent 的...

作者：如漫 Higress 近期发布了 v2.2.3 版本，主仓库共 48 项更新、Higress Console 8 项更新。核心变化包括： + AI Gateway：新增 vLLM 协议透传与 `aicontextlimit` 上下文限制插件，增强 AI 安全防护与负载均衡，并修复一批多厂商协议兼容问题。 + Gateway API 与推理扩展：支持可配置的 GatewayClass 隔离、默认分离稳定与实验性资源，并修复推理路由在 HTTPRoute 合并时的配置丢失问题。 + Ingress 迁移：支持跳过 IngressClass 创建、正确保留 LoadBalancer hos...

作者：望宸&涯海 当我们谈 Agent 进化的时候，通常涵盖两类场景。一种是员工办公场景，通过 Coding Agent 或通用 Agent 的记忆、协作风格、用户画像等能力，让 Agent 越用越聪明、越用越懂用户。另一种是企业的业务场景，比如企业对外提供的客服 Agent，对内提供智能分析的 Data Agent。关于前者，Anthropic 发布的 Economic Index 给过一个有意思的对照，使用 Claude 6 个月以上的老用户，对话成功率比新用户高 3–5 个百分点。可见，Coding Agent、通用 Agent 已经在加速进化，用户越用越喜欢。而后者，仍处于各个企业手...