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告别繁琐部署，PolarClaw SaaS 让 AI 应用管理触手可及
在企业落地 AI 应用的过程中，团队往往面临一个尴尬的现实：AI 模型和能力已经就绪，但从"能用"到"团队都能用"之间，还横亘着一道部署与管理的鸿沟。每个成员想跑一个 AI 应用，都得理解底层资源配置、网络拓扑、权限体系，这显然不是高效的协作方式。阿里云 PolarDB 推出的 PolarClaw 企业级 SaaS 服务，正是为解决这一问题而来。它将 AI
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给你的AI 配一个专属"数据厨师"，DataBridge Agent 让多源数据“可用、好用、易用”
引言：数据是AI的"粮草"，但喂起来真费劲2025年，大模型越来越聪明，但很多企业发现：模型再牛，没有好数据也是"巧妇难为无米之炊"。看看这些场景，你是不是也中招了？🤯 场景一：数据散落在"天涯海角"想训练一个行业模型，数据却在MySQL、Oracle、各种Excel、PDF里"各自为政"。你得先当半个月&q
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PolarDB分布式版 AI 助手正式上线：你的“数字DBA”已入职
PolarDB-X AI 助手正式上线：分布式数据库运维迈入AI时代今天，我们正式推出 PolarDB-X AI 助手（PolarDB-X AI Agent） —— 一款专为分布式数据库打造的智能运维助理。面对跨分片 SQL 优化、分布式事务诊断、多节点扩缩容等复杂运维挑战，企业常受限于 DBA 资源稀缺、排查链路冗长和人为误判风险。PolarDB-X AI 助手深度集成于 P
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当龙虾退烧，我们终于可以聊聊真实生产的事儿了
标题：当龙虾退烧，我们终于可以聊聊真实生产的事儿了有人说 OpenClaw 只是极客的玩具，新鲜劲一过就该撤火了。而外界在谈论它是否过时，我们正忙着帮它撕掉“玩具”的标签，把这只“虾”直接送进企业的生产线。4月11日，北京。我们带来 OpenClaw 的一次硬核“物种进化”。潮水退去后过去两场线下活动，大家玩得尽兴，但也留下了不少灵魂拷问：“Demo 跑得欢，真要把生产数据库交给它，安全谁负责？”
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千问背后的记忆引擎：PolarDB-X Mem0
流量暴涨100倍，PolarDB-X 稳如磐石。夸克与千问"长记忆"背后的存储底座，峰值20万TPS，从容应对。20万TPS，100倍流量洪峰，0次抖动。千问大模型的记忆，交给 PolarDB-X。在大模型服务与智能体全面普及的今天，记忆已不再是锦上添花的功能，而是赋予 AI 真正智能、个性化体验与连续交互能力的核心基石。处理海量记忆数据时，高并发写入、多维
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基于PolarDB Mem0 为 OpenClaw 构建高效记忆系统（阿里云开发者）
1.为什么你的龙虾需要记忆记忆是区分 Agent是"玩具"还是"生产力工具"的分水岭。没有记忆，Agent 每次对话都从零开始——你周一告诉它"我正在学 Rust"，周三它就忘了。有了记忆，Agent 能持续积累对用户的理解：偏好、决策历史、项目上下文，越用越"懂你"。企业场景中记忆的价值更加显著：智能客服记住客户历史
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Tair 短期记忆架构实践：淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
引言当你对千问说一句"帮我点杯霸王茶姬的伯牙绝弦，少糖去冰，送到公司"，背后的 AI Agent 需要在数秒内完成意图识别、地址解析、商品搜索、规格匹配、加购下单等一系列操作。整个过程涉及多轮对话、多次工具调用，每一步都依赖对"之前发生了什么"的准确记忆。这就是 AI Agent 的短期记忆问题。在淘宝闪购与千问合作的"一句话点外卖"项目
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OpenClaw-Observability：基于 DuckDB 构建 OpenClaw 的全链路可观测体系
如果你也曾盯着 OpenClaw 回复的一句"Done"，不知道它到底做了什么——你并不孤单，我们也曾经历过。于是我们基于DuckDB为 OpenClaw 构建了一套可观测插件，把原本不可见的 Agent 执行过程结构化记录下来，让每一次对话从黑盒运行变成链路透明。故事从一次真实的排障经历说起。一、起源：从一个只有“Done”的回复说起故事发生在我们部门内部的一个自动化场景中。
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MySQL复制延迟很头疼？从AI诊断到内核优化，AliSQL为您保驾护航。
复制延迟问题对于MySQL数据库来说，搭建主备架构增强可用性，搭建只读实例增强扩展性，都是刚需中的刚需；这二者都依赖于 MySQL 基于 Binlog 的逻辑复制。在MySQL中，主库会以事务维度，将被修改的所有数据记录到 Binlog 中，并传输到从库；从库收到 Binlog 后，将修改应用到自己的表上。正常情况下，从主库提交事务到从库应用完成的时间差要很短，以保证从库的数据的时效性；但是在一些
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如何避免🦞烧光Token还出错？OpenClaw日志 x AnalyticDB Trace诊断实战
据 Gartner 预测，未来几年将有超过 40% 的 Agentic AI 项目因无法达成商业目标而被取消。核心原因之一：团队构建了错位的评估体系——过度依赖“幻觉率”等通用指标，无法捕获真正导致 Agent 表现失控的根因。而成功交付生产级 Agent 的研发团队做法恰恰相反：大家选择深入剖析底层 Traces，从真实数据中推演出专属评估指标。 在 OpenClaw 时代，Agent
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阿里云RDSClaw：给OpenClaw装上超级记忆和超级大脑，会怎样？
RDSClaw 喊你领取免费试用了！点击下方训练营，可领取免费试用，跟随训练营中的课程可轻松部署你的专属小龙虾！训练营报名链接：养虾训练营- RDSClaw_阿里云培训中心-阿里云参营福利：完成 RDSClaw 实操部署，用钉钉搜索群号【169290007216】加入“RDSClaw 训练营”群，在群内反馈您的部署体验（图+文形式），被产品方点赞的优质反馈者将会获得专属小奖品！（杯子雨伞套装、魔方
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PolarClaw实战训练营，手把手带你免费部署自己的龙虾
🔴 直播预告时间：3月30日（周一） 17:00 - 17:30加入教学：https://live.dingtalk.com/r/XTpveyTDx7🎁 前10名完成实训跟练可获定制权益！实战直播 | 电商场景下的小龙虾生产力全开！本次实战以电商场景为例，带你放大小龙虾生产力！🦞 带你免费配置PolarClaw 📊 与PolarDB实例打通（新用户可领取免费试用） 🛍 进入电商场景实战PolarC
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年增50%门店，资源降本35%：收钱吧·全来店如何基于阿里云SelectDB重构餐饮数据底座？
全来店是收钱吧旗下数字化门店服务商，专注连锁餐饮SaaS。面对年增50%的万店规模挑战，其通过阿里云SelectDB Serverless重构数据底座，实现负载隔离与弹性伸缩，查询性能提升80%，成本降低35%，支撑全域实时经营监控与供应链精准核算。
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OpenClaw Skill × DuckDB：一个会自动进化的电商销售分析预测是怎么炼成的
一、OpenClaw的操作手册——Skill 系统是什么？先说一个反直觉的事实：AI 什么都懂，但什么都"不会做"。你问 ChatGPT"北京明天天气怎么样？"，它答不上来。不是它笨，而是它没法联网查实时数据。它的知识停留在训练数据截止的那一刻。它就像一个博学多才但被关在图书馆里的学者，读了很多书，但看不到窗外是晴天还是下雨。不只是天气。你让 AI 帮你关灯
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200+开发者“钳”聚燃爆杭州，第二期OpenClaw「虾搞」数据库活动上海站来啦！
第二期OpenClaw「虾搞」数据库活动——上海站，来啦！
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懂镜头的AI编剧助手来了！阿里云AnalyticDB让大模型学会“导演思维”
阿里云瑶池AnalyticDB PostgreSQL版推出AI短剧编剧助手，基于GraphRAG与长记忆技术，构建角色一致、剧情连贯、懂镜头语言的智能创作系统，覆盖小说改编、剧本生成到分镜落地全流程，破解短剧创作高成本、低效率痛点。
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“拆墙”现场：阿里云 Tair KVCache 携手 SGLang、千问与 NVIDIA 共话大模型推理优化
3月7日，阿里云数据库 Tair 携手 SGLang、千问 App 和 NVIDIA 开发者社区，聚焦于“大模型推理 × 数据库”前沿技术的 Meetup 于上海圆满举行。
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OpenClaw「虾搞数据库」首场活动，明日杭州开搞
3月14日，OpenClaw「虾搞」数据库首场线下活动将在杭州阿里巴巴西溪园区正式拉开帷幕。
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告别“鱼的记忆”：PolarDB Mem0 赋予 AI Agent “长期记忆”
PolarDB MySQL版推出 Mem0 托管服务，融合内核级向量库与图引擎，100% 兼容开源生态，并将记忆精炼与存储成本降低 30% 以上，帮助 Agent 持续学习进化，实现“千人千面”的智能化体验。
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告别救火式运维！DAS Agent 助力企业迈入AI-Native数据库运维时代
长期以来，数据库运维始终难以摆脱“被动救火”模式——当 CPU 飙升、死锁频发或慢查询拖垮业务时，DBA 往往处于被动响应状态，这已成为无数技术团队的真实痛点写照。拒绝被动响应，告别“救火模式”线上数据库CPU突然飙到99.76%，你会怎么做？打开监控、翻慢查询日志、找问题SQL、评估影响、执行限流……这套流程在逻辑上严密，但在时间窗口面前却显得笨重——少则十几分钟，多则数小时，而业务损失往往就发
