/prometheus-agent CMD ./start.sh start.sh . /prometheus-agent \ --agent.enable-sidecar \ --tencent.agent-id=${agentID} \ --tencent.instance-id=${ 下载: wget https://rig-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/prometheus-agent/prometheus-agent 生成镜像 : docker build -t prome-agent:v1 . ,测试这里直接使用腾讯云exporter 在 10.10.0.35上安装exporter 进行采集 [root@VM-0-35-centos ~]# cat exporter.yml credential
一、产品定位与核心亮点 技术定义:Agent Infra(智能体基础设施)解决方案,核心为Agent Runtime,集成AI运行时(执行引擎)、云沙箱、安全可观测等核心模块。 二、产品应用场景 受众:开发团队(构建AI Agent)。 场景:四大典型场景——Coding Agent、Deep Research、GUI Agent、RL强化学习。 三、应用框架和功能介绍 功能框架 Agent Runtime架构含五大核心模块: 云沙箱:会话隔离、Serverless。 执行引擎:秒级启动、数万并发。 undefined数据来源:腾讯云官方发布 产品优势 独家Agent加速方案:业界首创“运行时快照”资源预创建池化技术,沙箱启动速度压缩至100毫秒;快照技术跳过GuestOS初始化,通过KVM虚拟化 原子化开放组件:兼容社区协议与主流智能体开发框架,支持MCP、SDK、API、CLI、云API等接入形式;无缝集成开箱即用,社区兼容标准化,支持存量Agent迁移降成本。
今天,腾讯云Agent产品全景图正式发布,打造面向Agent时代的全栈AI引擎。依托腾讯云的全栈AI能力,我们已经构建了从个人到企业、从最底层基础设施到上层场景应用的完整产品体系。 Agent基础设施层,相当于企业应用Agent 的“操作系统”,我们积累了一套安全、稳定、高效的技术底座与治理平台。模型服务层,是Agent高效运行的“大脑”。 技能生态层,是Agent施展能力的“武林秘籍”。 正是因为Agent具备自主执行能力,如果没有可靠的保障机制,其效率越高,带来的潜在风险就越大。在这方面,腾讯云提供了系统性的安全解决方案。 腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示:「当前,人工智能的应用范式正从"Chatbot"向"AI Agent"跃迁。
本文由云枢国际yunshuguoji撰写:如果您在阅读后觉得这篇分享很有帮助,烦请您多多点赞。 摘要:本文详细解析如何在腾讯云 Lighthouse 部署的 OpenClaw 中配置多 Agent 系统,实现不同飞书群组的 AI 助手数据隔离。 腾讯云 Lighthouse 服务器已部署 OpenClaw2. 完成飞书应用配置并接入 OpenClaw3. 创建飞书群组 → 设置 → 复制会话ID(格式:oc_5b6799cff4a754c15e5ff3025becc648)⚠️ 安全提示:ID 需本地备份,避免配置丢失步骤 2:服务器登录与备份# 登录腾讯云 权限分级控制:· 管理层群组:绑定数据分析 Agent· 执行层群组:绑定任务管理 Agent
刚刚,腾讯轻量应用服务器Lighthouse率先上线Hermes Agent专属应用模板,支持云端一键快速部署(企业级ClawPro产品也将在本周内支持)。 Hermes Agent 官方强调其「不依赖本地设备」,支持在任意环境运行,并优先适配 Linux,这使其更适合云端长期运行。部署在云服务器后,Agent与本地环境隔离,并具备7×24小时在线能力。 腾讯云提供三种开通方式:1.新购服务器:直接创建新实例,选择 Hermes Agent 镜像,推荐 2 核 4G 及以上配置2.重装系统:已有 Lighthouse 实例的用户,可通过重装系统切换至 Hermes Agent 镜像3.不想动手的朋友,也可通过一句话让腾讯云内置AI助手——“AAA云服务K姐”帮你安装直接选择从龙虾重装为hermes的用户也不用担心迁移门槛。 通过腾讯云 Web 终端(OrcaTerm)直接进入服务器环境,执行内置的 hermes setup 命令行向导,按提示完成模型配置:-选择模型提供商:支持 MiniMax、DeepSeek 等主流厂商
一、产品定位与核心亮点 腾讯云 Agent Infra(智能体基础设施)解决方案——Agent Runtime,是为AI智能体(Agent)提供的专用运行环境。 其核心是通过集成AI运行时(执行引擎)、云沙箱、安全可观测等模块,构建稳定、安全、可弹性伸缩的智能体基础设施,旨在解决传统云计算环境对AI Agent高自主、长会话、突发负载等特性的不适配问题。 需长期记忆管理、复杂上下文关联与检索 上下文服务 GUI Agent 自动化操作类应用开发者 图形界面交互需求高、环境隔离与权限控制难 云沙箱、安全网关 RL强化学习 AI训练团队 计算资源突发需求大 硬核指标 启动延迟:沙箱启动速度 ≤100毫秒(来源:腾讯云内测数据); 并发能力:支持 数十万实例 秒级并发扩容; 协议支持:兼容 MCP(Model Context Protocol)、标准API与 数据来源:腾讯云官方发布材料与技术文档。 发布状态:执行引擎、云沙箱已开放内测。
本文摘自腾讯云官方电子书《腾讯云技术实践精选集 2022》中间件与基础设施部分,2022 版的精选集总字数近 10 万,尤其首次收录了“腾讯自研业务大规模云原生实践”系列内容,全面解密腾讯如何锤炼腾讯云 在腾讯云微服务中心负责微服务中间件生态构建,腾讯开源云原生多运行时微服务框架Femas 负责人,从 0 到 1 完成开源项目构建,在腾讯云完成并落地了多运行时微服务架构的设计,支撑了腾讯亿级规模的用户生态 腾讯云 Agent 现状 基于 Java Agent 的诸多优势,腾讯云微服务平台在此基础上构建了丰富的基础能力。 基于 Java Agent 的 ProxyLess Mesh 腾讯云 Service Mesh 有多种数据面,有基于 sidcar Proxy 模式和基于 sdk 的 ProxyLess 模式。 控制面制定一套公用的治理 SPEC 标准,同时下发给 SDK、Agent、Sidecar 多数据面。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 腾讯云对微服务治理的标准化也做了诸多努力。
最近,MiniMax与腾讯云合作,成功完成一次Agent基建的重要实践。 基于腾讯云,MiniMax开始部署百万级吞吐、十万级并发的Agent RL(智能体强化学习)沙箱,并在测试环境中实现全量平稳运行。 腾讯云Agent Runtime沙箱如何实现的?//多组训练任务,瞬时启动上万个执行环境在 Agent RL 训练中,执行代码的不再是工程师,而是 Agent。 但在腾讯云Agent Runtime沙箱的工程哲学里,大部分镜像数据并不会被“真正”访问。 Agent时代,基础设施不再单纯提供资源供给,而是贯穿Agent训练、执行、对外服务整体,是决定Agent能力天花板的核心所在。 腾讯云正在和客户一起加速,让每一个Agent都能放心在云上展开手脚。
在腾讯云最近上线了客户端的https功能,https使得我们能够解锁大多数的解决方案场景。因为解决方案大多数有多租户或者多客户端的需求。 在本文中,我们将给大家介绍如何在腾讯云上创建Fleet与Fleet Server。Fleet 架构概览首先,我们先来看一下Fleet的架构。 同时,fleet可以通过Agent policy的方式,为我们定义采集端的规则和配置。Agent policy由fleet保存到elasticsearch。 而Fleet server,则定期从elasticsearch拉取最新的Agent policy。并通知elastic agent及时获取最新的配置,进行更新。 elastic agent采集的数据,则是直接发送给elasticsearch,每个agent会采用单独的api-key与elasticsearch建立连接,保证数据及时的同步到elasticsearch
直接上数据:-全国超半数头部文化传媒机构基于腾讯云智能体开发平台(ADP)搭建Agent工作台;-过去一年,ADP在文化传媒行业的客户规模同比增长13倍,落地智能体数量增加25倍 ;-从中央媒体到地方台 相比以往零散调用模型、工具割裂的方式,文化传媒行业基于腾讯云ADP的智能体(Agent)方式,把 AI 真正嵌入制、编、审、发的全流程,成为制播体系中可调度、可编排的核心能力。 //北京广播电视台基于融合创新基座与混合云架构,引入腾讯云ADP进行智能体统一编排,通过媒体AI助手作为“AI 原生入口”,自动匹配最优智能体能力。 //广东广播电视台在大型赛事报道中,广东台基于腾讯云ADP搭建AI内容服务平台,将直播录制、人物拆条、高光集锦生成等环节自动串联成工作流。相关制作流程效率提升约 40%。 //四川省文化大数据公司基于腾讯云ADP,打造文化领域智能体能力底座,支撑非遗保护、文博内容生产与文旅传播等应用场景。实现文化数据的智能加工与规模化利用,加速文化资源的数字化与智能化转化。
使用强度CPU内存轻度(个人助手)2核4GB中度(多平台 + 定时任务)4核4GB重度(本地模型 + 多用户)4核8GB三大云平台对比腾讯云 Lighthouse Lighthouse配置年费备注 (海外节点) ├── 高带宽,不限流量 │ └── 推荐:阿里云 轻量应用服务器 └── 预算优先 └── 推荐:腾讯云 Lighthouse (4C4G低至99元/年) 用户可参考详细的图文教程:玩转 Hermes Agent|使用 Lighthouse 快速部署云上 Hermes Agent。 推荐在腾讯云上部署,仅需三步即可开始使用: 第一步:购买云服务器 → 第二步:一键安装 Hermes Agent → 第三步:接入消息平台,开始使用腾讯云为 Hermes Agent 用户提供专属优惠云服务器方案 立即前往腾讯云官网选购 Hermes Agent 专属云服务器FAQ:Q1:有免费的云服务器选项吗?A:各云平台偶尔有新用户免费试用活动。也可以考虑在本地电脑上先体验,确认需要后再购买云服务器。
腾讯云Agent Infra:安全隔离与极致弹性的双轮驱动 腾讯云推出Agent Infra解决方案,以Agent Runtime(执行引擎) 与Agent沙箱服务为核心,提供安全、弹性、高性能的Agent 100ms(资源池化+快照技术) 腾讯云Agent沙箱服务发布 并发扩容能力 有限(依赖手动扩容) 每分钟10万+实例 腾讯云执行引擎技术文档 客户实践:从教育到办公的“数字员工”落地样本 案例1:教育行业“作业Agent”(腾讯云内部实践) 场景:老师选择知识点自动生成随堂作业,学生答题后扫描上传,Agent秒级批改并生成知识点画像 第一新声:“腾讯云以性能突破决心(100ms启动、十万级并发)与内部业务实战经验,在Agent Infra赛道破局突围。” 数据来源:腾讯云官方发布、Agent Infra内测体验会实录、第一新声智库研究、IDC 2025年报告、腾讯云“旅游规划小助手”实操案例。
摘要 本文旨在解析腾讯云BI中智能分析Agent——ChatBI的核心价值、挑战及实施指南。 最后,通过对比表格和实际案例,展示腾讯云BI方案相较于通用BI产品的量化优势。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云BI的智能分析Agent——ChatBI,是一种基于大语言模型的新一代数据分析引擎。 操作示例:在腾讯云BI中设置报表分享权限,并通过邮件或企业微信推送报表。 性能优化与高可用设计 在流量突增场景下,可通过腾讯云API网关的自动扩缩容能力将响应延迟控制在100ms内。 增强方案 通用方案 vs 腾讯云方案对比 特性 通用BI产品 腾讯云BI 数据源接入 支持多种数据源 支持多种数据源,且提供一键接入腾讯云数据库 分析效率 依赖于BI工具的分析能力 通过本文的技术指南,读者可以深入了解腾讯云BI智能分析Agent——ChatBI的技术价值和操作指南,以及如何利用腾讯云产品特性来优化BI解决方案。
构建基于“云-网-端”协同的智能体防护组件 针对上述AI架构带来的安全新范式,腾讯云基于自身防护经验,构建了覆盖宿主层、运行层、应用层与网络层的AI智能体安全治理框架: AI Agent安全中心(管控中枢 云NDR(全流量监控): 作为即开即用的OpenClaw“监控层”,自动测绘公网暴露节点,依托云沙箱检测恶意Skill文件,精准拦截外发秘钥等数据泄露行为,打破运行“黑箱”。 iOA协同,企业在系统稳定性、运维管理与开发合规上实现以下量化安全状态: 实现100%零信任三层防御闭环: 事前(Agent准入): 执行合规检测与软件管控,确保仅安全Agent进入环境。 依托自研防护体系提供开箱即用的AI安全基础设施 腾讯云的安全产品矩阵不仅满足基础的合规监管要求,更通过技术层面的“AI原生防御”确立了确定性的安全防线。 这使得企业无需从零搭建底层安全架构,即可直接复用腾讯在应对海量并发与高危攻防对抗中沉淀的智能体治理经验,实现业务的提质增效。
腾讯云×OpenClaw:手把手搭建你“能干活”的AIAgentjasonruan2026.02.241前言OpenClaw是一个能真正动手干活的开源AIAgent——不仅能聊天,还能执行终端命令、读写文件 要让它7×24小时在线,你需要一台稳定的云服务器。为什么选腾讯云轻量应用服务器? 本文环境信息:项目版本/规格操作系统Ubuntu24.04LTSNode.js>=22(本文使用v25.6.1)OpenClaw2026.2.22-22购买轻量应用服务器2.1选购服务器前往腾讯云轻量应用服务器购买页 openclawconfigure#查看已安装的插件openclawpluginslist#查看已安装的技能clawhublist#查看日志(排查问题时使用)openclawlogs8总结本文从零开始,完整走通了OpenClaw在腾讯云轻量云服务器上的手工部署全流程 ,涵盖以下核心环节:服务器购买:选购腾讯云轻量应用服务器,完成基础环境准备依赖安装:通过nvm安装Node.js>=22,满足OpenClaw运行要求一键安装与配置:使用官方安装脚本快速完成安装,通过QuickStart
腾讯云智能体开发平台提供GenAl时代全新的开发范式,可提供低代码的production-ready的后端开发,支持快速上线原型并提供后端即服务(Backend as a Service)能力。 开发者以腾讯云智能体开发平台为起点可解锁GenAl带来的全新开发体验。 预约报名:https://qdrl.qq.com/BMgFjF9g
GUI 是给人用的,CLI 是给 Agent 用的。当越来越多的软件开始 CLI 化,Agent 能做的事情会指数级增长。 第一步:基于腾讯云 Lighthouse 一键部署OpenClaw手动配置环境太痛苦?腾讯云 Lighthouse 已经准备好了“神助攻”。 获取服务器: 腾讯云 Lighthouse 专属入口(https://curl.qcloud.com/NtiqOH62)一键重装: 在控制台(https://console.cloud.tencent.com 来看看可视化报告:总结与思考 —— 给得准,比给得多重要这次实践让我确信了一点:AI Agent 的未来不在于它“学”了多少知识,而在于它拥有多少“手脚”(**CLI**)。 数据自主: 所有的对话和配置都在你自己的腾讯云服务器上,安全可控。CLI + Skill 的渐进式设计,是目前解决 Token 焦虑的最佳方案:CLI 提供能力: 封装复杂性。
一、 产品定位与核心亮点 技术定义: 基于 LLM大模型 + GUI Agent + 云手机 PaaS 架构的移动端智能体执行环境与个人AI智能助理解决方案。 功能框架 Mobile Use Agent 执行闭环:构建了“用户Prompt下发 -> LLM 核心解析 -> Phone-Agent 指令转换 -> 云手机实例接收指令与回传截图”的数据双向交互架构 硬核指标(数据来源:腾讯云《云手机实践教程》) 支持的 IM 协议通道:无缝对接 4大 国内主流通讯软件(QQ、企业微信、钉钉、飞书)。 大模型生态兼容:支持接入开源模型(如 Open-AutoGLM)及多种商用模型 API(包括腾讯云 Coding Plan、混元、智谱 GLM、Kimi、MiniMax 等)。 解决方案:使用包含了 OpenClaw 公共镜像 的云手机。通过内置应用,绑定 腾讯云 Coding Plan 大模型。
今天,腾讯云正式发布“龙虾”记忆服务——TencentDB Agent Memory ,为 OpenClaw补上一层长期记忆能力。 目前,Agent Memory以插件的形态无缝集成至腾讯云Lighthouse、ClawPro等产品中,支持免费一键开启 。 -云上龙虾无缝集成,一键开启Agent Memory 已作为内置插件集成到腾讯云多产品中,以 Lighthouse为例简单配置就能快速启用。 】-还有性能更强劲的企业级记忆服务面向多用户和企业级场景,腾讯云即将推出 Agent Memory Pro版服务。 Agent Memory 是腾讯云围绕 OpenClaw 构建的Agent Runtime能力体系的重要一环。
02李鑫眼神.jpg 时间回到九月份的一个下午,坐在工位上的的E.m突然接到一个秘密任务: 干掉腾讯云! 行动代号:干掉腾讯云 下达这道命令的是Fooying。 Fooying是腾讯安全云鼎实验室的成员,负责守卫腾讯云的安全。从加入腾讯的那一天起,他和他的团队就枕戈待旦,时时刻刻提防着黑客对腾讯云的攻击。 随着腾讯云的快速发展,越来越多的企业入驻腾讯云,不少黑客也将攻击的目标转移到了云上。国内外因为被黑客攻击导致的删库、数据泄露、病毒勒索的公司比比皆是。腾讯云安全的重要性可想而知。 刘钢工位前.JPG Rud是本次红蓝对抗的红军负责人,将迎战蓝军猛烈的攻击,守卫腾讯云。 在腾讯,每天都有众多安全人员在巡视、建设腾讯云的安全防线。尽管如此,攻防两端终究是一场不均衡的较量。 腾讯云的红蓝对抗已经逐步常态化,既是保护自己的方式,也是守护云上合作伙伴的重要途径。 腾讯云,正在用一场场自我的战斗,磨练出更安全的云。