阿里云《2025年AI应用与AI Agent架构新范式报告》系统阐述了AI应用从工具向智能伙伴的演进,核心内容如下:
AI应用与AI Agent概述
AI应用已进入“AI Agent + LLM双引擎”时代。LLM作为“大脑”负责理解意图、规划任务,AI Agent作为“执行者”实现工具调用、任务编排及环境交互,二者形成“思考-行动-观察-再思考”闭环。MCP服务是关键支撑,通过标准化协议连接AI Agent与企业后端系统(如财务、CRM),解决多者协同与快速对接问题。
AI应用构建有两条路径:全新开发适用于颠覆性场景(如金融AI分析师),存量改造则聚焦在ERP、CRM等现有系统中嵌入AI能力。AI Agent与传统Chatbot的核心差异在于能解决复合、复杂、多步骤问题,其核心组件包括LLM(推理决策)、记忆存储(长期/短期记忆)、工具集(MCP Server)及系统提示词(行为定义)。
核心组件与架构
- 函数计算FC:作为AI Agent运行时,提供从0.05C到16C的CPU实例及多种GPU实例,支持百毫秒级弹性伸缩,具备高可用、低成本特性,适配编码式与低代码式Agent构建。
- AI Studio:可视化构建平台,兼容Dify设计语言,提供拖拽式编辑器,支持流程引擎与函数计算节点集成,性能较开源工具提升10倍以上。
- AI网关:作为中枢枢纽,支持多模型代理、MCP服务管理、流量防护、内容审核等,实现统一接入与权限管控,解决API-KEY泄露、模型幻觉等问题。
架构新范式以AI网关为核心,联动MSE Nacos实现服务注册与发现,通过函数计算FC支撑Agent运行时与沙箱环境,结合AIStudio低代码工具,形成“端-边-云”协同的全链路体系。
实践与案例
在算力供给方面,函数计算FC的Serverless GPU通过虚拟化技术实现细粒度资源调度,支持秒级弹性与快照启动,成本优化30%以上。FunAI平台提供模型托管、图像生成、MCP服务市场等一站式能力,已服务电商、汽车、文旅等多领域客户。
企业落地案例显示,通过AI Agent与MCP服务结合,可实现智能选品、语音交互、代码生成等场景提效。例如,酷开AI绘本借助FC GPU加速出图流程,森马通过ComfyUI提升设计效率78%。
报告指出,AI原生应用正成为主流,Serverless架构、MCP标准化、多Agent协同将是未来核心趋势,助力企业平衡创新与成本,实现AI规模化落地。
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