回顾：上篇留下的 3 个谜题 ​ 在上篇《一次 AI 问答，背后是十几个 Agent 在 “传纸条” — RocketMQ Lite Topic 实战》中，我们通过两个真实场景 — AI 编程助手多 Agent 协作 和 大模型记忆服务的"记忆写入" — 看到了 Lite Topic 在 AI 原生

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去过义乌国际商贸城的人，大多都有过一段“找不到路”的经历。800余万平方米的超大市场，8万个商铺通过连廊互通，第一次来的外商拿着样品绕了一下午依旧找不到店；老客商时隔几个月再来，依然免不了打电话、问路、发定位、兜圈子。 “找店难、找货难”几乎成了每个来义乌市场的人绕不开的坎。 如今，这个困扰正在被改

​ 数据工具的终局，不是更"聪明"，而是更"自主" 在过去十年的演进中，企业数据基础设施经历了从数据湖仓时代（解决"存得下、算得快"）到数据智能引擎时代（解决"用得好、用得快"）的跨越。站在 Agent 原生（Agent-Native）时代的转折点上，我们正亲历一场深刻的范式变革。 目前市场上涌现出

AI Native 数据平台 · 系统智能系列 在前三篇里，我们分别讲了腾讯云大数据 AI Native 数据底座的三个方向：计算智能让 Agent "跑得快"、存储智能让 Agent "存得下、取得到"、数据智能让 Agent "替你分析"。它们解决的都是同一件事——让平台更好地服务 Agent。

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过去一年，大模型产业正经历从技术爆发向价值重构的深层蜕变。行业的关注焦点已从参数竞赛，转向真实业务场景中的效能落地。降低工程门槛、提升系统稳定性以及实现商业化ROI的突破，正成为检验AI技术生命力的关键。 与此同时，AI的应用范式也在发生本质转变。单一的对话式交互正向具备复杂任务规划与自主协同能力的

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一封让 CTO 一夜没睡的邮件 上个月，某公司的 CTO 收到了一封让他睡不着的邮件 - 大模型月账单比上个月涨了 3 倍。 更让他崩溃的是：财务追问 “这些钱花在哪儿” ，工程团队查了半天，只能给出一个模糊的答案： “大概……是这个 AI 助手在跑吧？” 没有多维度的成本拆解、没有多维度的场景分析

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主机基础性能数据CPU、内存等是由bkmonitorbeat插架采集上报，是监控平台最常见的监控对象。 确认agent及插件是否正常安装 （在节点管理里确认agent和bkmonitorbeat插件状态正常才能采集） （主机监控首页，展示所有业务下主机的采集情况） （正常采集的某主机基础性能视图）

Agent 从概念走向落地，企业数据架构正面临一场静默的革命。 传统"数据平台 + AI 平台"的两套架构，让数据在搬运中流失价值、让运维成本随规模指数增长。Agent 需要的不是更多的管道，而是一块能让数据与 AI 计算原生融合的统一底座。 7 月 25 日上午，深圳机场凯悦酒店，DataFun

Agent Native 大数据智能体工作台 DataBuddy 实践指南来了！本文重点介绍数据工程的 3 个高频场景，每个场景都给你可以直接抄作业的"操作说明书"。 ​ 哪些角色适用DataBuddy？ 在今年 6 月的腾讯云 AI 产业应用大会上，腾讯云正式对外发布了 Agent Native