/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
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
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。
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
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
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。
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。
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。
第一章:报告基础信息 报告标题:AI Agent安全实践指引——企业看得清、用户用得稳、风险可追溯 发布机构:腾讯云计算(北京)有限责任公司、中国信息通信研究院人工智能研究所 发布时间:报告原件未显式标注印发年份 Agent安全网关, #iOA, #威胁情报能力, #云安全, #零信任 第二章:报告背景和目标 随着 AI Agent 在企业环境中的规模化部署,传统基于“人”与“应用”构建的安全体系面临根本性挑战。 第三章:报告目录 一、AI Agent 的五类高发风险 二、AI Agent 安全使用原则:「六要六不要」 三、从“能用”到“可控”:AI Agent 安全实践「三步走」 总结 第四章:方法论说明 定性分析 第六章:为什么选择腾讯云 开箱即用的技术先进性:腾讯云安全针对智能体场景率先推出 AI Agent 安全中心 与 AI Agent 安全网关,代表了云原生安全技术在人工智能领域的强劲表现。 全链路纵深防护能力:结合行业领先的 iOA 与 威胁情报能力,腾讯云为企业提供资产盘点、行为管控、秘钥凭据保护及深度审计溯源的完整闭环。
黄贝洋,腾讯云高级产品经理,多年B端产品经验,主要负责云原生AI Infra、Agent Infra 产品工作。 9月16日,腾讯全球数字生态大会重磅发布 Agent Runtime 解决方案,通过集成执行引擎、云沙箱和安全可观测等五大能力,提供稳定可靠的运行环境。 其中 Agent Runtime 执行引擎由腾讯云 Serverless AI 运行时提供支持,以 “AI Agent 专属引擎” 为定位,通过自研技术打破 “安全与弹性不可兼得” 的行业困局 —— 既提供虚拟机级的强隔离安全 KVM底座、沙箱快照、容器管控等多项技术进行深度优化,可支持每分钟扩容100000+个实例,从容应对突发流量,业务高峰下依然流畅稳定,无需为闲置资源付费,确保服务永远在线; ● 全球化资源覆盖:依托于腾讯云百万核级别资源池 内测链接: https://cloud.tencent.com/apply/p/uik82ruqyem 如需定制方案:联系腾讯云解决方案专家,获取 1 对 1 咨询支持。
李佳南,腾讯云高级产品经理,多年B端产品经验,主要负责云原生AI Infra、Agent Infra 产品工作。 张佳杰,腾讯云产品经理,主要负责 AI Infra、Agent Infra 相关工作。 2.腾讯云发布安全隔离、极速启动的 Agent 沙箱服务 9月16日,腾讯全球数字生态大会重磅发布 Agent 沙箱服务,支持毫秒级启动与数万实例并发,提供了 Code、Browser、Computer 产品依托腾讯云强大的底层算力与调度能力,提供超大规模的弹性资源供给,保障Agent在生产环境的稳定可用。 携手共创智能体新未来 腾讯云 Agent Runtime 云沙箱现已开放内测申请,为企业和开发者提供安全可靠的 AI Agent 执行环境。
文章摘要本文将探讨腾讯云 AI 代码助手在聚焦产品开发领域的同时基于扩展性能力集成接入用户业务需要 AI Agent 智能体应用完成 SDLC 全过程的衔接完成新一代研发范式落地的解决方案。 智能体进赋能自身业务、科技等领域进行加速推进创新, AI Agent 智能体以其自主性、智能性和协作性,为企业带来了全新应用场景,从科技领域而言企业研发模式正经历着一场革命性的变革,腾讯云 AI 代码助手是基于腾讯混元代码大模型作为大脑中枢建立的 腾讯云 AI 代码助手 Extensions 腾讯云 AI 代码助手 Extension 是一个标准扩展的机制,通过 SDK 和标准接入规范按照自身的场景诉求进行扩展其他的能力, Extensions AI Agent 在 DevOps 场景的应用腾讯云 AI 代码助手内置 Extension 标准扩展的机制,通过该机制规范可以进行特性业务场景诉求的扩展和智能化能力聚合, Extension 扩展能力的业务承载表现就是与对话进行交互通过快捷指令的方式进行落地包含类似 总结AI Agent 智能体的发展为企业研发带来了新的机遇。腾讯云 AI 代码助手 Extension 正是这一技术发展的产物,它不仅提升了研发团队的生产力,也为企业创新提供了强有力的支持。
在 Agentic AI Summit 2026 超级智能体系统架构峰会中,腾讯云存储解决方案总监温涛对上述挑战进行了深度剖析,并分享了腾讯云基于自身 Data Platform 技术底座,构建的 Agent 腾讯云 Data Platform: 构建 Agent Memory Lake 的基础底座 腾讯云提出了以 Data Platform 为基础的解决方案来构建“记忆湖”。 腾讯云 Data Platform Agent Memory Lake 解决方案 完整解决方案流程图的核心流程包括 Agent 行为数据(Episode)通过摄入、元数据提取(MetaInsight)进入存储 腾讯云存储服务千行万业 腾讯云存储服务已应用于电商、金融、汽车、AI、物联网、生物医疗、游戏、政务等广泛行业。 目前作为腾讯首席云存储技术专家,负责腾讯云存储的解决方案规划、设计和商业化工作。
最近,腾讯云也坐不住了。 腾讯云智能体开发平台的Agent可以一键发布到企业微信(机器人或者应用) 这也是腾讯生态独有的优势,目前应该很少有智能体平台这么全面、丝滑的支持发布到企微应用和机器人。 ,我感觉腾讯云智能体开发平台的多Agent模式,确实值得一试,延续了多工具调用的优势,多Agent也能非常稳定的执行。 追求高稳定,但是场景、功能都不复杂,可以上腾讯云这个多Agent来处理。 但腾讯云智能体开发平台的工作流,还真有点不太一样。 我把腾讯云智能体开发平台的工作流和n8n做了个简单对比。