为何最近谈论 SSE 和 WebSocket 的人越来越多了?

作者:望宸

因为实时通信已经成了大模型应用的标配。 我们先简单明了的给出了回答,然后再一起重新认识下这两位新时代里的老朋友。

目录:

  • SSE 和 WebSocket 是什么?
  • 大模型应用出现前的主流网络通信协议是什么?
  • 为什么大模型应用没有沿用 Web 类应用的主流通信协议?
  • 为什么 SSE 和 WebSocket 更适合支持大模型应用?
  • 实时通信协议的技术挑战和应对方案
  • What’s Next?

SSE 和 WebSocket 是什么?

SSE(Server-Sent Events,服务器推送事件)是一种基于 HTTP 的网络通信协议,允许服务器向客户端单向推送实时数据。户端和服务端之间需要频繁地传输生成的内容。支持服务器可以一边生成结果,一边分块发送给客户端,这样用户就能逐步看到生成的内容,而不是等待服务端处理完所有内容才能看到。主要特点:

  • 高效的单向通信: 转为服务端到客户端的单向通信所设计,完美匹配大模型场景(客户端发送一次请求,服务端持续返回流式结果)。
  • 低延迟: 每次生成一个逻辑段落或标记(token)即可立即推送,避免传统 HTTP 请求-响应模式的长等待。
  • 轻量协议: 基于 HTTP/HTTPS,无需额外协议握手(如 WebSocket 的双向协商),减少连接开销。

WebSocket 是一种网络通信协议,允许在客户端和服务器之间建立全双工、持久的连接,实现实时、双向的数据传输。不同于 SSE,WebSocket 连接一旦建立,双方可以随时发送数据,实效性更强,即无须等待服务端返回内容,客户端就能发起请求,适用于多人在线游戏操作实时同步、社交软件的聊天室、在线文档多人同时编辑等。主要特点是:

  • 全双工通信: 客户端和服务器可以同时发送和接收数据。
  • 持久连接: 连接建立后保持打开状态,直到主动关闭。
  • 低延迟: 数据可以即时传输,适合实时应用。

大模型应用出现前的主流网络通信协议是什么?

大模型应用出现前,互联网在线应用以 Web 类应用为主,基于浏览器运行,通常通过 HTTP/HTTPS 协议与服务器通信,例如电商应用、新零售/新金融/出行等交易类应用,教育、传媒、医疗等行业应用,以及公共网站、CRM 等企业内部应用,适用范围非常广泛。其中,HTTPS 是 HTTP 的安全版本,通过 SSL/TLS 协议,对传输数据进行加密保护,加解密过程中会带来一些性能损耗。

从 API 管理的视角,看不同类型的网络通信协议

HTTPS 是一种无状态的、应用层的协议,用于在客户端(如浏览器)和服务器之间传输超文本(如 HTML 文件、图片、视频等),具有以下特点:

  • 基于请求-响应模型。
  • 无状态:每次请求都是独立的,服务器不会保存客户端的状态。
  • 数据加密,防止数据被窃听或篡改;身份验证,确保客户端与正确的服务器通信;数据完整性,防止数据在传输过程中被修改。(HTTP 是明文传输。)

优势是:

  • 简单易用: HTTP 协议设计简单,易于实现和使用。
  • 广泛支持: 几乎所有浏览器、服务器和开发框架都支持 HTTP。
  • 灵活性: 支持多种数据格式(如 JSON、XML、HTML)和内容类型。
  • 无状态: 简化了服务器的设计,适合分布式系统。
  • 安全和合规性: 通过加密技术保护数据传输,防止窃听和篡改;符合现代网络安全标准(如 GDPR、PCI DSS)。

这里我们以 TLS 1.3 为例,通过一张图了解下 HTTPS 在客户端和服务端之间的握手过程。(TLS 1.3 简化了以往的握手过程,性能损耗更小、响应更快。)

为什么大模型应用没有沿用 Web 类应用的主流通信协议?

不同类型的大模型应用,对网络通信的需求不尽相同,但几乎都离不开以下需求:

  • 实时对话: 用户与模型进行连续交互,模型需要即时响应。例如通义千问,HIgress 官网的答疑机器人,都是需要依据客户问题,即时做出响应。
  • 流式输出: 大模型生成内容时,逐字或逐句返回结果,而不是一次性返回。但是钉钉、微信等应用,两个人相互对话时,采用的就不是流式输出了,文字等内容都是一次性返回的。
  • 长时任务处理: 大模型可能需要较长时间处理复杂任务,同时需要向客户端反馈进度,尤其是处理长文本、以及图片、视频等多模态内容;这是因为依赖大模型计算的响应,要比依赖人为写入的业务逻辑的响应,消耗的资源多的多,这也是为什么大模型的计算要依靠 GPU,而非 CPU,CPU 在并行计算和大规模矩阵计算上远不如 GPU。
  • 多轮交互: 用户与模型之间需要多次往返交互,保持上下文。这是大模型应用保障用户体验的必备能力。

这些场景对实时性和双向通信有较高要求,沿用 Web 类应用的主流通信协议 - HTTPS,将出现以下问题:

  • 仅支持单向通信,即请求-响应模型,必须是客户端发起时,服务端才能做出响应,无法进行双向通信,导致无法支持流式输出,无法处理长时任务。
  • 客户端每次发出请求都需要重新建立连接,延迟增加,导致无法支持实时对话。
  • HTTPS 是一种无状态的通信协议,每次请求都是独立的,服务端不会保存客户端的状态,即便客户端可以在每次请求时重复发送上下文信息,但会带来额外的网络开销,导致无法高效的支持多轮交互场景。

虽然 HTTPS 已经发展到 HTTPS/2 和 HTTPS/3,在性能上了有了提升,但是面对大模型应用这类对实时性要求较高的场景,依旧不够原生,并未成为这类场景下的主流通信协议。

为什么 SSE 和 WebSocket 更适合支持大模型应用?

SSE 的工作流程如下

1. 客户端发起 SSE 连接

  • 客户端通过 JavaScript 的 EventSource API 向服务器发起 HTTP 请求。
  • 请求头中包含 Accept: text/event-stream,表明客户端支持 SSE 协议。
  • 示例代码:
const eventSource = new EventSource('https://example.com/sse-endpoint');

2. 服务器返回 HTTP 响应

  • 服务器响应头中必须包含以下字段:

    • Content-Type: text/event-stream:表明响应内容为 SSE 数据流。
    • Cache-Control: no-cache:禁用缓存,确保数据实时更新。
    • Connection: keep-alive:保持长连接。
  • 示例响应头:

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/event-stream
Cache-Control: no-cache
Connection: keep-alive

3. 服务器推送数据流

  • 服务器通过 HTTP 长连接持续推送数据,每条消息以 data: 开头,以两个换行符 \n\n 结束。
  • 示例数据流:
data: {"message": "Hello"}

data: {"message": "World"}

4. 客户端处理数据

  • 客户端通过 EventSource 的 onmessage 事件监听服务器推送的数据。
  • 示例代码:
eventSource.onmessage = (event) => {
    console.log('Received data:', event.data);
};

5. 连接关闭或错误处理

  • 如果连接中断(如网络问题),客户端会自动尝试重新连接。
  • 服务器可以通过发送 retry: 字段指定重连时间(毫秒)。
  • 示例重连设置:
retry: 5000

我们可以通过下方方式验证大模型 APP 使用的网络通信协议:

  • 调用 API 并检查响应头:
    使用 stream=True 参数请求流式响应,通过开发者工具或 curl 查看返回的 Content-Type,若为 text/event-stream,则明确为 SSE。
  • 示例命令:
curl -X POST "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-chat", "messages":[{"role":"user","content":"Hello"}], "stream":true}' \
  -v  # 查看详细响应头

预期输出:

< HTTP/1.1 200 OK
< Content-Type: text/event-stream
< Transfer-Encoding: chunked
  • 数据格式验证:
    流式响应的数据体格式为 data: {…}\n\n,符合 SSE 规范[1]。
    示例响应片段:
data: {"id":"123","choices":[{"delta":{"content":"Hi"}}]}
data: [DONE]

WebSocket 的工作流程如下

1. 客户端发起 WebSocket 握手请求

  • 客户端通过 HTTP 请求发起 WebSocket 握手,请求头中包含以下字段:

    • Upgrade: websocket:表明客户端希望升级到 WebSocket 协议。
    • Connection: Upgrade:表明客户端希望升级连接。
    • Sec-WebSocket-Key:随机生成的 Base64 编码字符串,用于握手验证。
  • 示例请求头:

GET /ws-endpoint HTTP/1.1
Host: example.com
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Key: dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ==
Sec-WebSocket-Version: 13

2. 服务器返回 WebSocket 握手响应

  • 服务器验证客户端的握手请求,并返回 HTTP 101 状态码(Switching Protocols),表示协议升级成功。

  • 响应头中包含以下字段:

    • Upgrade: websocket:确认协议升级。
    • Connection: Upgrade:确认连接升级。
    • Sec-WebSocket-Accept:基于客户端的 Sec-WebSocket-Key 计算的值,用于验证握手。
  • 示例响应头:

HTTP/1.1 101 Switching Protocols
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Accept: s3pPLMBiTxaQ9kYGzzhZRbK+xOo=

3. WebSocket 连接建立

  • 握手成功后,HTTP 连接升级为 WebSocket 连接,客户端和服务器可以通过 WebSocket 协议进行双向通信。
  • 连接基于 TCP,支持全双工通信。

4. 数据传输

  • 客户端和服务器通过 WebSocket 协议发送和接收数据帧(Frame)。数据帧可以是文本或二进制格式。
  • 文本帧: 用于传输 JSON、字符串等文本数据。
{"message": "Hello"}
  • 二进制帧: 用于传输图片、音频、视频等二进制数据。
[0x01, 0x02, 0x03]

5. 连接关闭

  • 客户端或服务器可以主动发送关闭帧(Close Frame)来终止连接。
  • 关闭帧包含关闭状态码和原因(可选)。
  • 示例关闭帧:
Close Frame:
  - Code: 1000 (Normal Closure)
  - Reason: "Connection closed by client"

例如 OpenAI 的 Realtime API(适用于对实时性要求更高的场景,客户端在不需要等待服务端发送完内容后就能发起请求),推荐基于 WebSocket 协议,以支持低延迟的多模态交互,包括文本和音频输入输出。具有以下特征:[2]

  • 基于事件的通信:Realtime API 通过 WebSocket 进行有状态的事件驱动交互,客户端和服务器之间通过发送和接收 JSON 格式的事件进行通信 135。
  • 持久连接:WebSocket 协议使得 API 能够保持一个持续的双向连接,允许即时的数据流动,这对于实时对话和交互至关重要。
  • 多模态支持:该 API 不仅支持文本输入,还可以处理音频数据,提供更加丰富和自然的用户体验。

可见,SSE 和 WebSocket 均能较好的支持大模型应用的实时性需求,前者更加轻量化,后者因为是双向通信在实时性要求更高的场景更有优势。这里我们通过一张表来比对下各个协议的特点。

总结来看,HTTP/1.1 适合传统网页和简单 API 请求,但性能较低。HTTP/2 适合现代高性能网页,解决了 HTTP/1.1 的队头阻塞问题,SSE 适合服务器主动推送实时数据的场景,如一问一答的大模型应用,WebSocket 适合需要双向实时通信的场景如在线游戏、多人协作、实时性要求更高的大模型应用场景(随时可以打断生成过程进行追问的场景,例如大模型实时辩论平台)。

此外,WebRTC 也广泛应用于大模型应用场景,例如,当调用 Realtime API 时,OpenAI 官方推荐使用 WebSocket 或 WebRTC[3]。

实时通信协议的技术挑战和应对方案

虽然 SSE 和 WebSocket 的特点,天然适合处理游戏、社交、大模型应用等有处理实时通信的场景。但是用户体量扩大后,依旧会遇到一些工程化上的技术挑战。

如果把数据比作货物,HTTPS 是小型渡轮,适合短距离、少量的货物运输,SSE 和 WebSocket 则是大型货轮,适合长距离、大批量的货物运输。此时,网关是负责连接陆地和水域的中转大厅,控制船只的秩序和方向(路由、负载均衡),对货船进行安全检查(身份验证),还设置了应急和备用通道(流量管控、高可用保障)等。由于大型货轮不间断(长连接)的进入中转大厅,且单次访问数据量大、访问用户多,对扮演管理 SSE 和 WebSocket 的连接建立和维护的网关,提出了更高的要求。

以下罗列了具体的挑战和网关层的应对方案,方案部分仅供参考,工程上的问题没有唯一的答案,应结合业务和技术团队的实际情况,选择适合自己的方案。

软件变更和服务扩缩容导致的稳定性风险

技术挑战:

  • 越是高速发展的应用,越是新兴应用,软件变更频率越高,网关升级是软件变更的重要组成部分。但是,网关的升级通常涉及服务重启、配置变更或网络切换等作用,这会直接影响 SSE 和 WebSocket 连接的稳定性。
  • 服务扩容过程中(增加实例),现有的 SSE 和 WebSocket 可能无法连接到新实例,服务缩容过程中(减少实例),现有的 SSE 和 WebSocket 可能会因服务的下线而被强制关闭,这些对实时性要求比较高的应用,例如游戏、大模型实时聊天,都会带来用户体验的下降。

应对方案:

  • 无损上下线能力:该能力在微服务变更时,应用比较广泛,可以有效降低版本发布和扩缩容的稳定性风险。常见于云产品的商业能力。例如,阿里云的云原生 API 网关提供了面向 HTTPS/WebSocket 的微服务治理能力。
  • 客户端重连机制:在客户端设计自动重连机制,减少中断影响,和无损上下线一样,使用心跳包检测连接状态,一旦中断自动重连,此外,还可以在服务器端记录已发送的数据,实现断点续传。
  • 协议切换机制:在 SSE 和 WebSocket 不可用时,回退到长轮询(Long Polling),不过这个依赖于网关本身是否支持这些长连接。

大带宽导致内存快速上涨的稳定性风险和带宽成本

技术挑战:大模型经常需要处理长文本、以及图片、视频等多模态内容,对带宽的消耗远超 Web 类应用,导致内存快速上涨,同时带来更高的带宽成本。

应对方案:选择支持流式处理的网关(如 Higress),将生成的内容分块传输,减少单次传输的数据量。同时,采用压缩算法(如 Gzip),减少数据传输量,控制带宽成本。阿里云云原生 API 网关即将上线软硬一体化的内容压缩方案,带宽传输成本可下降 20%+。

高延时导致防范恶意攻击的资源成本增高

技术挑战:相比 Web 类应用,大模型应用推理时消耗的计算资源更多。例如发生 DDoS 攻击时, Web 类应用应对攻击会消耗 1:1 的计算资源,大模型应用则会消耗 1:x(x 远大于 1)的后端资源,导致大模型应在面对恶意攻击时,更加脆弱。

应对方案:在网关层部署立体的防护措施,包括认证鉴权、安全防护、流量管控等。

  • 认证鉴权:对来自客户端的请求,进行合规性的校验。基于具体的业务需求,选择第三方的认证协议,从我们服务的客户经验上看,选择 OAuth2、JWT 的居多。
  • 安全防护:通过 IP 限制,或者基于URL、请求头等特征,设计安全防护措施。
  • 流量管控:基于 URL 参数、HTTP 请求头、客户端 IP 地址、消费者名称或 Cookie 中的 Key,进行 token 级别的限流。

Higress 和商业版云原生 API 网关提供了丰富的开箱即用的插件,降低了用户的开发、适配和维护成本。如下是产品的插件市场。

这些防护措施,不仅能提升面对恶意攻击系统的健壮性,在面对外部不规则流量时,还能提升系统的稳定性。

What’s Next?

大模型应用除了带来了 SSE 和 WebSocket 的使用频率越来越高,也在助推 API First 的理念。以往,在线应用都是通过 Service 来对外暴露提供能力,但大模型应用将通过 API 对外提供服务能力, 除了基模类厂商已经通过提供 API 来服务广大开发者群体,大模型应用类厂商也开始提供 API 服务。

例如,近日 Perplexity 将面向企业客户和开发人员推出其 AI 搜索的 API 服务——基础版 Sonar 和高级版 Sonar Pro,以允许企业和开发人员把 Perplexity 的生成式 AI 搜索工具构建到自己的应用中去。

这样做的好处是:第一,Perplexity 可以因此让自己的 AI 搜索无处不在,而不只局限在它的应用与网站里。一个案例是其客户 Zoom:Sonar 允许 Zoom 的 AI 聊天机器人根据带有引文的网络搜索提供实时答案,而不需要 Zoom 的视频用户离开聊天窗口。[4]

随着国内大模型应用的成熟,相信这一趋势会越加明显,本文的姊妹篇将聊一聊《为何最近谈论 API 管理的人越来越多了?》,敬请期待。

相关链接:

[1] https://html.spec.whatwg.org/multipage/server-sent-events.html#server-sent-events

[2] https://platform.openai.com/docs/guides/realtime-websocket

[3] https://platform.openai.com/docs/guides/realtime

[4]《Perplexity 的新动作》

相关推荐

推荐一款好用的刷题工具

为了帮助正在准备求职季的开发者提升备战效率,阿里云特别推出“通义灵码陪你备战求职季”活动,精心挑选百道历史校招技术面试/笔试题,借助通义灵码智能问答、代码智能生成、代码优化等核心功能,帮助开发者更加准确地了解程序员职业所需的核心技能,加强对问题解决思维和解题能力的练习。

阿里巴巴云原生的博客 1381

通义灵码 Visual Studio 下载安装指南(附安装包)

本安装步骤适用于 Windows 10 及以上操作系统中安装和使用通义灵码。

阿里巴巴云原生的博客 4436

稳定复现超 70% 的缺陷,报警到自动修复的 Agent 流水线实践

本文将分享我们在 PolarDB-X 团队做的一些工程实践:让 Agent 从一条报警或工单出发,自主完成排查、复现、修复和验证,再把结果交给研发评审。

阿里巴巴云原生的博客 84

从“自证清白”到“因果链条”:智能体如何重塑运维排障效率

STAROps 做全域关联分析,把范围从「五个团队依次自证清白」收拢到一条具体链路;证据指向对象存储后,OSS Agent 接手,基于真实配置、访问日志和用量数据往下挖,给出根因和支撑它的证据链。你面对的始终是一个对话框:路由归它管,说清现象、拍板方案归你。

阿里巴巴云原生的博客 116

TechTalk丨从能买奶茶到能进企业,Agent 绕不开同一组问题

史明伟所在的 Alibaba Cloud AgentCore 是企业级 Agent 构建和治理平台,为 Agent 在业务场景下的规模化落地提供基础设施,所以这场对话,他和 Datawhale 主持人从个人助理一路聊到企业 Agent:权限该怎么一步步放开?进了企业,账号打通、数据权限、沙箱隔离又会带来哪些新问题?没有强技术团队的企业,该从哪里起步?

阿里巴巴云原生的博客 175

AgentCore + Codex 构建生产级 Agent 的原理与实践

本文章演示 AgentCore[1]的自定义代码/镜像能力,目的是展示如何基于自定义的 Harness 框架(Codex) 结合 AgentCore 提供的身份、模型、工具、技能、凭证 、观测评估等能力实现一个端到端的 Agent 应用,内容包含两个部分,技术方案和实践教程,文末附相关源码和本次的测试数据,可以根据需要自行查阅。

阿里巴巴云原生的博客 187

让复杂任务由团队完成:阿里云 AgentCore 多 Agent 协作架构及实践

Alibaba Cloud AgentCore 以身份、通信、团队和任务为基础,让专业 Agent 与人类成员共同参与业务协作。企业可以按职责组合知识、工具、Skill 和模型,用任务系统持续追踪工作,再结合 AgentLoop 评估效果、优化配置。

阿里巴巴云原生的博客 328

易点天下:AI 驱动 IT 运维组织提效的实践

易点天下作为一家专注品牌全球化的营销科技公司,由智能营销、全域增长、智能变现三大引擎驱动。公司旗下拥有“整合营销服务”与“广告平台业务”两大业务线。

阿里巴巴云原生的博客 300

阿里云可观测 2026 年 10 月产品动态

阿里云可观测 2026 年 10 月产品动态

阿里巴巴云原生的博客 196

用 Nacos 3.3.0 ARD 让 Agent 按任务发现工具和 Skill

如今,工作中用 Agent 帮忙已经越来越常见。研发同学用 Coding Agent 写代码、补测试、排查问题,业务同学用 Work Agent 整理资料、分析表格、制作演示文稿。不少过去需要自己一步步操作的事情,现在可以把需求交给 Agent,让它协助完成。

阿里巴巴云原生的博客 313

HiRoute 新版本发布:结合自己的真实工作选择最佳模型

HiRoute[1]是一个开源、运行在本地的 Agent 智能路由引擎。你继续用 Codex、Claude Code、Qoder、Pi、OpenCode、Hermes、DeepSeek Harness 等熟悉的 Agent,由 HiRoute 判断每一步交给哪个模型。

阿里巴巴云原生的博客 384

用户说 App“下不了单”:用 Session Replay 看清流程卡在哪一步

Session Replay(会话回放)将采集到的页面变化重建为可回看的过程。研发可以沿着这次会话,查看操作前后的界面变化,先确认流程停在了哪里,再结合当时的事件、日志和代码检查原因。

阿里巴巴云原生的博客 55

欢迎报名丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理八城巡回沙龙 · 杭州站开启

欢迎报名丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理八城巡回沙龙 · 杭州站开启

阿里巴巴云原生的博客 138

运维走出控制台:阿里云 AgentCore AI Native 运维实践

UModel 让现场能够被关联,运维数字员工让经验能够被调用,AgentCore Team 让分析能够协作,AgentLoop 让质量能够被检验。这些建设共同服务于一件事:让团队对系统的理解,成为每个人处理问题时都能接上的能力。

阿里巴巴云原生的博客 299

从长程 Agent 到 Super-agent,解锁更多场景

Deepseek Harness 提升了架构的透明度,但也带来了工程上的复杂度。这次开源的dsh-superagent-prototype,是对 Agent “连续实体”能力的工程拆解。

阿里巴巴云原生的博客 234

排查提效 50%:淘大集新核心系统的观测护航之路

供应链运维,缺的不是更多机器,是“一条能把指标、日志、链路串起来的线”。阿里云 ARMS+SLS+云监控2.0+STAROps 重构观测底座。

阿里巴巴云原生的博客 147

概率、插座与 5000 个爱因斯坦:专访阿里云研发副总裁周琦

这次访谈发生在 2026 年云栖大会之后。大会期间,阿里云发布了智能体构建和治理平台 AgentCore,将企业级 Agent 基础设施进一步标准化和托管化。

阿里巴巴云原生的博客 152

Agent 数据飞轮平台的选型和实践

用统一标准判断修改效果,积累覆盖不同路径的测试样本,沿执行记录排查失败,并将典型问题纳入后续回归。而这也是宙斯接入 AgentLoop 要解决的问题。

阿里巴巴云原生的博客 28

Durable Agent 详解:如何让 Agent 在云端长期稳定运行

本文使用一个具体的用户任务示例“向五位客户发送通知邮件”,解释为什么保存聊天记录还不够,再以 AgentScope 构建的 Agent 为例,展开任务状态、持久提交和故障恢复的通用设计,最后结合 Alibaba Cloud AgentCore 已有的 Harness 托管与节点恢复能力,讨论共享状态、可靠调度及 Brain / Hands 分离如何支撑更完整的长期托管服务。

阿里巴巴云原生的博客 335

Qoder × AgentLoop:智能体规模化应用,敏感数据保护如何跟上?

智能体观测与优化平台 AgentLoop 持续分析已采集的 Qoder 审计日志,将发现的风险线索关联到具体会话、工具调用、成员和环境,帮助安全团队回查任务过程、明确需要整改的环节,并复查处理效果。

阿里巴巴云原生的博客 289

完整还原已经服务千家企业的 AIOps Agent 的评测和调优实践

阿里云 STAROps 是一个生产运维 Agent,通过连接多域数据、运维工具与专家经验,从被动响应走向智能自治,7×24 保障业务连续、稳定运行。本文将分享 STAROps 的评测和调优实践。

阿里巴巴云原生的博客 199

阿里云云原生四项 AI 应用工程化实荣获“鼎新杯”优秀案例

第五届“鼎新杯”由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院承办,自2026年05月正式启动,历时近 5 个月,聚焦国内政企数智化转型领域的创新成果,旨在为行业提供可复制、可推广的实践参考。

阿里巴巴云原生的博客 323

交付周期从 51 天缩短到 14 天,多 Agent 协作产品⾃进化背后的组织重构

本⽂结合这段实践,介绍评测如何驱动产品持续进化、⼈机协作的边界如何设定,以及团队如何通过统⼀⽬标、结果标准和责任分⼯,减少跨岗位交接,降低沟通损耗,把技术能⼒转化为实际交付效果。

阿里巴巴云原生的博客 327

从部署上线到运维优化:STAROps 与 ROS Agent 的资源运维自动化实践

STAROps 数字员工提供统一的运维对话入口,结合日志、指标、告警等信息理解问题,并通过 alibabacloud-ros-agent 技能,将基础设施规划和变更任务委派给 ROS Agent。

阿里巴巴云原生的博客 130

车企数据隐私保护必修课:如何用 SLS mask 守住日志中的敏感信息

阿里云日志服务 SLS 的 mask 函数可在采集或写入阶段替换匹配的敏感值,同时保留业务状态与调用链,并结合访问控制和保留期限管理减少暴露。下文通过车辆与车主服务、海外联网订阅、智能座舱交互三类业务中的四组日志,介绍规则选择与脱敏效果。

阿里巴巴云原生的博客 111

切换模型会损失缓存,智能路由还省钱吗?

智能路由会把不同的工作交给不同的模型。很多人随之会问:模型一换,之前积累的缓存就用不上了,这笔损失会不会把省下的钱又花回去?

阿里巴巴云原生的博客 209

LiteLLM 半年两度被投毒,大模型的“钥匙串”该放在哪里?

开源 Higress 把扩展代码关进 Wasm 沙箱,把发布链路锁成不可变;Higress 企业版再把凭证、供应链和防护交给平台托管。选哪一种,取决于你的团队想把精力花在哪里。想先试试托管形态的话,Serverless 标准版 0 元起步,不用先付实例费。

阿里巴巴云原生的博客 318

用 Kimi K3.1 Pro 重新介绍 AgentCore

今天凌晨 Kimi 发布 K3.1 Pro,在前端页面、Three.js 交互场景有明显提升。本文使用 Qoder 上提供的 K3.1Pro 模型,设计并排版了介绍 AgentCore 的全新方式。

阿里巴巴云原生的博客 13

从 Jev 范式决策模型接入,到参与 Team 协作的完整实践

本文将以一个工单分诊助手为例,把开发、打包和上线的过程串起来:用 AgentScope Java 与百炼决策模型(国内网络无法使用 Jev)实现分诊,通过代码包部署到阿里云 AgentCore[1],再验证普通调用和流式调用。文章最后,再看这个助手如何加入 Team,参与任务分工与报告审核。

阿里巴巴云原生的博客 340

MCP 服务无状态,任务状态存哪?RocketMQ LiteTopic 给每个任务一本账

AI Agent 调用一个工具,有时几百毫秒就能返回,有时却要运行好几分钟——比如检索一大批资料、生成一段长内容,或执行一次批处理。让请求一直挂着等结果,会长期占用连接和资源,也很难支撑大规模并发。

阿里巴巴云原生的博客 296
上一篇: 基于 API 网关践行 API First 开发实践
下一篇: DeepSeek 快速体验,魔搭+函数计算一键部署模型上云
阿里云云原生
阿里云云原生 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 3147原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值