G阿里云AL应用正当时,详解AI应用开发新范式洛浩云原生-解决方案架构师2025/08/29
G阿里云CONTENT01AI原生、Agent驱动目录02AlAgent应用落地实践Agent开发模式Agent的大脑LLMAgent的手和脚MCPServer>Agent流量中枢Al网关>Agent观测能力建设
G-阿里云AI原生、Agent驱动AlAgent正成为下一代应用的核心驱动力AI原牛应用与AgenticA的崛起:AL不再仅仅是数据分析的辅助工具,而是逐步成为业务流程和应用的核心驱动力。成本效益与可持续件:随着数据量和A工作负载的爆炸式增长,成本控制和瓷源优化将成为企业选择平台的关键因素。无服务器和按量付费模式将成为主流,同时,平台将提供更精细的成本管理和优化工具,以确保长期运营的可持续性, Data+AI能力的普及化:行业致力于通过自然语言交互、无代码/低代码工具等方式,将数据洞察和AI能力赋能给更广泛的非技术业务用户,加速AI在企业内部的普及和应用可观测性成为核心意争力:随着现代系统复杂件的不断增加,高效甘经济地外理海量日志，指标和准踪数据变得至关重要。可观测性能力正与实时分析紧密结合,成为确保AI应用和数据平台稳定运行的关键组成部分。
G-阿里云Agent从"工具"到"智能伙伴"的进化被动的命令处理工具智能伙伴
G-阿里云什么是AIAgentAl大语言模型(LLM）AIAgent是一个系统一个AlAgent其实是一个系统,包括以下三个核心内容:>使用大语南模型（LLM）来推理》可以通过工具执行各类行动。AIAgent通过工具执行行动MCP服务作为技能池>执行思考(Think)->执行(Action)->自省(Observe)>纠错（既重复思考到自省的持续改进)这样一个循环。AIAgent和Chatbot的最大区别是前者可以解决需要通过不同领域的知识和能力协同才可以解决的问题,通俗的说就执行思考(Think)->是复合的、复杂的、多步骤的问题。执行(Action》->像人一样的思考机制自省(Observe)->纠错
G-阿里云AIAgent的核心组件大脑,既大语言模型(LLM)》作用:识别自然语言,然后进行推理并做出决策》原则:选择最合适的大语言模型。(不同的大语言模型有自己擅长的领域和业务场景)记忆,既存储服务(NoSQL或向量数据库实现）作用:让Agent记得目标、偏好，以及过往的交互信息，从而实现多步骤执行,自省等能力。记忆里也分长期记忆和短期记忆。手,既各类工具(MCPServer)>作用:为Agent提供外部能力，各类业务服务，数据库服务，存储服务等等，既执行LLM做出的决策，SYSTEM指令,既系统提示调(SystemPrompt),或上下文工程(Context Engineering)PROMPT》作用:定义Agent的目标和行为。
G-阿里云AIAgent的构建模式与AIAgent类型编码式低代码式>ManualCoding>LangChain>SpringAlAlibaba>阿里云Fun Studio>LangGraph>阿里云百炼>OpenAlAgentsSDK>Dify>VertexAlAgents>N8N>CrewAl01K>PydanticAlLLM辅助基模（基础大语言模型)的AIAgent作为独立产品的AIAgent(通用AIAgent)辅助现存业务的AIAgent当今基板的联网投索、深度研究(DeepSearch)、编码能力都是这类AIAgent大都还是基于主流的Chat模式,帮用户解答问题,规这类AIAgent就是目的广大互联网客户、泛企业客户期望构建成正需要AIAgent辅动的,这类AIAgent并不直接对用户透出。划任务等。我们的卖线中像智错ZALOpernManus. MiniMx在中验中的A1Agent,和客户自身的业务精合比较紧密,以低代码Agent,昆仑万他等都脚于这一类，以编阳方式构建为主。构建方式为主。
G-阿里云业务型Agent案例分享——义乌小商品城"世界义乌”APP整体架构图小商AI架构Al翻译AI一键内容发布Al营销图设计AI产品设计AI找商找品AI经营助手Al玩具应用层智能体构建模型评测数据管理横型训练调试发布模型管理门R车管理SFT/LORa青试应用应用构建能体管理CT/RLHF发布管理插件管理第三方工具数品发据平台层权限管理及日志监控交布平台ONNXRuntimeJensorRI(NVIDIA)平TensorFlowServingTorchServe(PyTorch)冷心模型层通义干间Desp5eck智遇AU百川智前MnlMex数贸微调大模型通义万相StabilityAl统一资源调度资源层计算服务CPU/GPU容器存储服务网络服务
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