2026年9月，OpenAtom openEuler（简称“openEuler”或“开源欧拉”）社区持续推进技术创新与生态建设协同发展，社区规模和活跃度稳步提升。截至9月底，社区用户累计超过1000万，开发者超过2.9万名，单位成员达2199家，SIG组112个，社区贡献持续积累。

在社区运营与生态建设方面，openEuler 26.09 创新版本正式发布，进一步深化全场景创新；openEuler 24.03 LTS SP4 RISC-V 发布，持续完善 RVA23 服务器生态支持；社区举办 openEuler Meetup 成都站，并深度参与华为全联接大会2026等活动，持续拓展产业合作与开源生态连接。

在技术方面，社区持续深化AI与操作系统融合，围绕智能运维、Agent 开发与治理、AI 推理、算力优化及具身智能等方向推进技术创新，SkillHub、KPBot 等项目持续丰富社区 AI 技术生态，推动操作系统智能化能力与应用实践不断发展。

整体来看，openEuler 社区持续推进版本演进与技术实践，积极开展开源交流与产业合作，社区技术创新与生态建设稳步推进。

（本月报阅读时长约8分钟）

截至2026年9月30日，openEuler 社区用户累计超过1000万，超过2.9万名开发者在社区持续贡献。社区单位成员达2199家，SIG组112个，累计产生340.8K个PR、167.5K条Issue、6225.4K条Comment。

社区贡献看板（截至2026/09/30）

➣openEuler 26.09 创新版本发布，深化全场景创新

9月30日， openEuler 26.09 创新版本正式发布。作为汇聚全球开发者的创新平台，openEuler 持续在多样性算力、基础技术、全场景覆盖及生态服务等领域深耕。本次发布 6.6 与 6.18 双内核创新版本，AI 场景新增 Agent 可观测、SkillHub、上下文管理、KV Cache 协同加速、模型加载优化等特性；面向开发者和用户，增强 DevStation 智能开发者工作站开箱即用的能力，为开发者和用户带来全新体验。

➣2026 openEuler Meetup 成都站圆满举办

9 月 26 日，由 openEuler 社区主办，成都菁蓉联创科技有限公司、四川大学电子信息学院协办的 2026 openEuler Meetup 成都站活动于四川大学望江校区顺利举办。本次活动以太空计算与操作系统为核心主题，汇聚相关主管部门代表、行业专家、高校学者、产业伙伴，围绕太空新基建、智能算力底座、星载操作系统、生态协同等关键方向开展深度交流研讨，共同探索操作系统在商业航天、太空计算领域的创新落地路径。

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➣openEuler 深度参与华为全联接大会 2026，以开源力量推动产业深度融合

9 月 17-19 日，华为全联接大会 2026（HUAWEI CONNECT 2026）在上海举行。openEuler 作为开源操作系统领域的关键力量深度参与其中。高层演讲、技术实践、生态成果与合作案例，展现开源操作系统如何打破行业壁垒，从算力基础设施协同到多产业场景适配，openEuler 正联接起软硬件厂商、企业用户与开发者，用开放协作推动产业资源深度整合，为各领域融合发展提供新路径。  

华为副董事长、轮值董事长汪涛在主题演讲中表示，openEuler 历经七年发展，已赋能万千企业应用，服务全球多个国家和地区，推动构建全球开源新生态，开创了中国开源发展的新范式。openEuler 装机量也已超过2000万套，成为中国服务器操作系统第一份额。

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➣openEuler社区参与第二十届中国社区卫生服务发展论坛

9月17日，由中国社区卫生协会主办、致公党中央社会服务部指导的第二十届中国社区卫生服务发展论坛在辽宁大连召开。 openEuler 用户委员会主席、软通动力助理副总裁王军，作为 openEuler 项目群代表出席"协同共建健康社区"专题会议，并发表"开源聚力·AI原生，openEuler 驱动医疗数智化创新"主题报告，分享openEuler 在基层医疗、社区健康服务领域的创新实践。

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➣南网数字亮相中国—东盟博览会 AI赋能能源数智金融新范式

9月17日-21日，第23届中国—东盟博览会在南宁国际会展中心举办，金融展区以“AI赋能金融合作，AI 助力安全治理”为主题设置四大特色展区。作为能源央企代表，南网数字携手 openEuler 社区，深度参与东盟博览会金融展区，与五大国有商业银行以及头部全国股份制商业银行同台展出，携南方能源行业可信数据空间、EgenCo·萃智平台等创新成果参展。展台前人头攒动，观展客商直观感受电力数据如何经由AI智能体协同，转化为可信赖的风控决策依据。

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➣openEuler 24.03 LTS SP4 RISC-V 发布，持续完善 RVA23 服务器生态支持

openEuler 社区正式发布 openEuler 24.03 LTS SP4 RISC-V RVA23 版本。作为 openEuler 24.03 系列第二个面向 RVA23 标准的长期支持 SP 版本，SP4 进一步完善了 RISC-V Server Platform 相关规范特性支持，并新增对进迭时空 V100、蓝芯算力 LX500 等服务器平台的基础支持。

本次版本围绕 RVA23 软件栈、RVCK 内核同源和标准服务器平台适配持续推进。用户态方面，x264、OpenSSL 3.5、Snappy 等关键组件进一步引入 RVV、Zbb、Zicond、Zvk 等指令扩展优化；内核与硬件方面，RVCK 继续完善指令集扩展、向量加密、KVM 虚拟化、IOMMU、RAS、ACPI、标准化外设及硬件平台支持等 RISC-V 服务器基础能力，并新增进迭时空 V100、蓝芯算力 LX500 平台基础支持，完善 K1 系列、超睿科技 DP1000、TH1520、SG2042 等平台适配。

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➣openEuler Witty走进华东区高校，共探超节点OS的智能自治之路

9月12日，鲲鹏昇腾开源技术高校行·华东站在上海成功举办。近200名高校学子与来自各开源社区的技术专家齐聚一堂，围绕 AI 时代的技术创新与开源实践展开交流，共同探索算力基础设施与操作系统技术发展的新方向。

openEuler 社区携面向超节点 OS 的系统智能自治解决方案 Witty 亮相，通过议题分享与 Workshop 实操，让同学们从“听懂”到“上手”，近距离感受AI时代操作系统运维的范式变革。

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➣在 openEuler 24.03 上实践 Agent Router：正确性提升约 5%

在双卡推理场景中，同时承载「对话」与「编程」两个模型时，如何让业务侧以一个统一入口访问不同模型，往往并不简单。通常有两种做法：要么维护两套模型地址，增加接入和运维成本；要么将所有请求交给同一个模型处理，但这样又容易出现能力偏科——通识任务表现不错，代码能力却有所欠缺，反之亦然。

针对这一问题，基于 openEuler 24.03实践搭建了一个 Agent Router：对外提供统一的 OpenAI 兼容接口，再根据请求意图，将流量自动路由至 Chat 专家模型或 Coder 专家模型，openEuler 24.03 在这里主要作为稳定的运行底座。文章重点围绕路由策略、部署过程以及评测方法展开，进一步验证自动路由能否真正带来可量化的效果提升。

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➣openEuler Ops Agent：SkillHub 中的可对话运维助手

openEuler Ops Agent 是面向 openEuler 的智能运维助手。用户无需提前选择具体菜单或运维场景，只需要使用自然语言描述当前遇到的问题，即可触发相应的处理流程。

目前，它覆盖 16 类常见工作：故障排查、日常巡检、CVE 漏洞修复、安全加固、性能调优、存储管理、网络管理、内核维护、高可用与集群、容器与虚拟化、系统升级回滚、备份恢复、账号权限、服务进程、日志审计，以及知识沉淀。

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➣KPBot：让鲲鹏性能优化从“专家经验”走向智能化

在鲲鹏处理器生态的应用开发场景中，应用性能调优往往依赖专家经验，代码优化门槛高，一直是开发者面临的痛点。为解决这一难题，基于鲲鹏处理器生态打造的性能优化智能体 KPBot 正式开源，项目托管于 openEuler，为开发者带来自动化的性能调优与代码优化能力。

KPBot 聚焦鲲鹏架构下的应用性能优化，核心目标是提升应用调优与代码开发效率。通过 Skills 模块，将通用计算场景中的性能调优方法和专家经验进行沉淀，形成可复用、可调用的能力模块；同时结合鲲鹏架构特性，支持生成适配鲲鹏平台的优化代码，让原本依赖人工经验的性能调优流程逐步走向自动化。

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➣openEuler witty-agent-factory ：高效开发和管理Agent

随着大模型能力不断融入操作系统、云计算和开发运维场景，Agent 正在成为  openEuler生态中的一种新型软件形态。从内核数据采集、故障诊断，到智能运维、性能分析，openEuler 社区正在形成越来越丰富的 Agent 能力。与普通脚本相比，一个 Agent 通常还包含 Skill、工具、知识、运行依赖和安装配置，需要经过持续开发、构建、验证和发布，才能稳定交付给用户。

当 Agent 从一个变成一组，如何高效地开发和管理这些 Agent，就成为新的工程问题。为解决这一问题，openEuler 社区设计了witty-agent-factory。它面向本地 Agent 生态，提供统一的可视化入口，帮助开发者和项目管理员完成 Agent 的查看、构建、验证、发布和过程追踪。

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➣openEuler 24.03上跑通PP-OCR, PP-OCRv5和PP-OCRv6 Benchmark 数据出炉

当前Agent场景下，Agent 经常要处理截图、拍照、扫描件，图中文字提取仍是关键一步。和直接让多模态大模型读字相比，专用 OCR 通常更快、更省算力，纯读字也更稳，CPU就能部署，所以在检索、票据、截图问答这类日常链路里更常见；复杂版面、表格和公式，再交给文档解析或VLM。

PaddleOCR 有 PP-OCR、PP-Structure、PP-ChatOCR、 PaddleOCR-VL等产线，通用OCR：PP-OCR 先定位文字再识别，模型小，CPU 就能部署；PP-StructureV3在 OCR 之上做版面、表格、公式，适合把扫描件整理成 Markdown，硬件要求和通用 OCR 接近；PaddleOCR-VL-1.6 换成 0.9B 视觉语言模型，按页做文档理解，复杂版面更强，但推理走生成，需要 NPU 或 GPU。

本文从 PP-OCR 开始实测，在 openEuler 24.03 上，部署 PP-OCRv5 和 PP-OCRv6，使用鲲鹏CPU，在同一套进程池、同一份数据集，测试批量吞吐和单页时延，关注PP-OCRv5 和 PP-OCRv6 的性能，不涉及准确率和具体环境配置细节，具体安装流程可以参考文末附带的官方教程。

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➣openEuler 24.03 上部署 PaddleOCR-VL-1.6：昇腾 NPU 单卡整页吞吐达 2.24 req_s

PaddleOCR-VL-1.6 是一款参数量约 0.9B（9 亿）的视觉语言模型，采用「整页理解、直接生成」的自回归解码路线：输入整页图片，直接输出 Markdown 结构化文本。该方案与传统 OCR 的检测、识别分阶段流程形成互补，适用于复杂文档结构理解等场景。

openEuler为这条新产线提供了从鲲鹏 CPU 到昇腾 NPU 的异构部署基础：CPU 侧可通过 vLLM CPU 后端拉起模型，NPU 侧可借助 vLLM + vllm-ascend 在昇腾 910B4 上运行。本文重点放在 PaddleOCR-VL-1.6 的部署验证、推理过程以及性能数据上。

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➣AgentCensor：一套为 Agent 而生的治理底座

当 Agent 开始直接操作你的系统，谁来给它配套的工程约束？把生产环境的钥匙交给 Agent 的时候，我们其实没给它配套的工程约束。人类工程师写代码有 Git、Code Review、CI、回滚；轮到 Agent 干活，往往只剩下一句「请你小心一点」。

openEuler 项目 AgentCensor 要补的就是这一段：不改动 Agent 本身，也不依赖它的自我约束，而是在它与运行环境之间加一层可管控的执行面——每一次写入都要先经过隔离、留痕与判定，再决定要不要真正落地。

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➣SkillHub：面向数字基础设施的 OS-Native AI 技能枢纽平台

目前 AI Agent 的能力上限，正在从"模型本身"转向"模型 + 技能生态"。当越来越多的工程实践被封装为可被 Agent 调用的 Skill，如何让这些技能被统一发现、可信评估、便捷获取、持续贡献，成为生态能否真正跑起来的关键。

围绕这一需，openEuler社区正式推出 SkillHub——一个面向数字基础设施的 OS-Native AI 技能枢纽平台。平台汇聚来自社区 SIG、企业组织及个人开发者的可复用 AI 技能，覆盖软件研发全生命周期，并通过自动化安全审查机制对上架技能进行安全检查，为开发者提供更加规范、便捷的 Skills 获取与复用方式。

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➣IB-Robot具身智能开发框架，围绕具身智能机器人开发完成以下核心更新：