阿里云《AI应用（AI Agent）开发新范式》免费PDF资料

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阿里云原生应用平台推出的《AI应用（AI Agent）开发新范式》为AI应用开发提供了系统性的指导，重点阐述AI Agent（智能代理）的开发模式、架构设计、核心组件及与大语言模型（LLM）的深度融合。文档强调，AI Agent正从传统的工具型应用向具备环境交互、意图理解和自我优化能力的“智能伙伴”演进。通过结合LLM的推理能力与工具调用机制，AI Agent能实现复杂任务的自动化处理。文档深入探讨企业级MCP服务的构建方法、AI应用开发的路径选择及云原生技术在AI领域的应用，为企业开发者在技术选型和业务智能化转型方面提供重要参考。

AI应用概述

从工具到智能伙伴的演进：AI应用不再局限于被动执行指令，是逐步发展为能与环境互动、理解用户意图、持续自我优化的智能系统。
双引擎驱动模式：LLM充当“大脑”负责推理与决策，AI Agent作为“手脚”执行具体操作，二者协同形成高效的任务处理机制。
企业级MCP服务：MCP服务通过规范多方协同关系，解决AI Agent技能系统构建中的核心痛点，实现各类能力的快速集成与对接。
两种开发路径：企业能根据实际需求选择全新开发或存量改造。前者适用颠覆性业务创新，后者侧重于在现有业务中嵌入AI能力。

AI Agent 概述

AI Agent定义：AI Agent是能通过大语言模型进行推理、执行具体行动，在过程中不断自省与纠错的智能系统，旨在解决复杂问题。
核心构成组件：核心由LLM推理引擎、工具执行模块及自省循环机制三部分构成，赋予其处理复杂问题的能力。
ReAct推理模式：该模式指导AI Agent通过“推理-行动-观察-自省”的循环步骤逐步推进，最终完成任务。
构建模式与类型划分：构建模式主要分为编码式和低代码式；类型大致划分为辅助基模、独立产品形态及对现有业务进行增强的代理。
构建的核心挑战：如何构建一套高效的企业级MCP管理体系及如何选择合适的运行时环境，是当前面临的主要问题。

函数计算FC概述

函数计算FC定义：函数计算是事件驱动的全托管计算服务，用户无需关心底层基础设施，只需按实际使用量付费。
云产品连接器：通过事件驱动模型，函数计算能有效连接多种云产品，构建自动化的工作流。
触发器类型：支持双向集成、单向集成及云产品事件等多种类型的触发器，满足不同业务场景的集成需求。
云产品间的粘合剂：函数计算提供丰富的云产品原生触发器，帮助用户快速构建起云产品之间的联动流程。
客户案例与应用场景：文档展示函数计算在HTTP应用、内容处理、大数据分析、游戏及AI等多种业务场景中的具体应用案例。

函数计算FC作为AI Agent运行时

方案拓扑结构：展示函数计算作为AI Agent运行时，整体系统的架构拓扑图。
编码式运行：函数计算为AI Agent提供高弹性、强安全性的运行环境，支持多种编程语言和开发框架。
两种主要类型：运行在函数计算上的AI Agent主要包括用户完全自定义开发和基于现有框架开发的两种类型。
核心优势与特点：函数计算具备灵活的触发器机制、按请求自动扩缩容、动态挂载存储等能力，显著提升资源利用率和开发灵活性。
构建Chat AI Agent：有效解决执行环境交互、依赖包管理及文件信息路径不确定性等常见问题。
FC + CloudFlow可视化构建：通过可视化工具，开发者能快速编排和构建AI Agent，支持多种任务调度方案。
AIStudio控制台：提供一个可视化的AI Agent构建平台，支持项目管理和流程编排等功能。

函数计算FC作为AI Agent Sandbox

沙盒应用场景：介绍代码沙盒、浏览器使用沙盒、强化学习沙盒和仿真沙盒等不同应用场景。
代码沙盒：主要用于协助训练基模的编码能力，支持实时运行、展示用户的编码类任务结果。
FC代码沙盒优势：支持多种编程语言的运行环境，提供硬件资源指标监控和多线程执行能力。
浏览器使用沙盒：用于实现联网搜索和辅助数据采集等功能，支持Session/Cookie亲和性与基于内存的弹性扩容。
FC浏览器沙盒优势：通过会话亲和性优化冷启动问题，有效降低操作时延。
强化学习沙盒：为LLM或AI Agent算法提供定向的强化训练环境。
FC强化学习沙盒优势：提供安全的隔离环境、高效率与可复现的实验条件，支持GPU计算资源。
仿真沙盒：应用于具身智能领域的仿真训练，支持多种型号的GPU。
FC仿真沙盒优势：支持Isaac Sim/Isaac Lab等专业仿真环境，具备异步任务管理和大规模的仿真训练能力。

云原生API网关&AI网关介绍

云原生API网关简介：一种集成多种网关功能的统一平台，支持对东西向和南北向流量的统一管理。
在架构中的核心作用——链接生态：作为流量网关和API网关，是连接内外部分应用与服务生态的核心枢纽。
流量网关功能：提供包括安全防护、流量控制、服务治理等在内的能力，保障入口流量的稳定与安全。
API网关功能：支持API First开发模式，提供API生命周期管理、防护、货币化等功能。
内部实践案例：分享该网关在阿里集团内部的大规模实践案例，证明其稳定性和高性能。

AI网关代理LLM最佳实践

LLM生产项目常见挑战：客户在实际部署LLM生产项目时，普遍会遇到硬件成本高昂、模型幻觉、单一模型依赖风险、合规审计复杂、性能瓶颈及API Key配额限制等多方面问题。
AI网关代理LLMs方案：通过AI网关可以实现对多个LLM的路由、灵活切换、限流降级等统一管理功能。
核心方案收益：有效解决成本与性能的平衡、模型幻觉的缓解、多模型平滑切换等核心痛点。
具体最佳实践：提供包括消费者管理、模型服务高可用保障、对闭源模型进行QPS/Token级限制等问题的解决方案。

MCP概述

MCP定义：MCP是标准化的协议，用在规范LLM与外部数据源及工具之间的连接方式。
标准化价值：通过统一LLM访问外部数据的方式，极大简化不同数据源和工具的集成过程。
模块化设计：促进系统的模块化设计，支持各个组件独立进行开发、升级和维护。
可扩展性：使添加新的数据源或工具变得简单快捷，无需对现有系统进行大规模重构。
安全性保障：提供结构化的访问控制模式，确保数据交互过程的安全性与可控性。
协议运作机制：详细描述从用户输入、LLM推理，到Client/Agent调用MCP Server的完整过程。
与Function Calling的区别：MCP是通用的协议层标准，Function Calling是特定大模型厂商提供的专有能力。
本质与面临挑战：MCP的本质是系统提示词与协同关系的结合体，发展面临着系统提示词的有效管理、安全性保障及如何将现存业务平滑转换为MCP服务等挑战。

AI网关代理MCP服务最佳实践

AI网关的MCP功能架构：介绍AI网关内部集成的MCP功能架构，包括内置MCP Server、第三方服务集成以及企业自有服务的管理。
传统业务零代码转换MCP Server（场景一）：通过AI网关的能力，将传统的业务接口无需修改代码即可转换为符合MCP协议的服务，实现快速的协议适配。
客户痛点解决：直接解决开发者在开发AI应用或对现有业务进行AI增强时面临的主要痛点。
快速协议转换实现：通过网关将已在Nacos中注册的传统服务，快速转换为MCP服务，支持多语言和多种服务类型。
MCP Registry定义与特性：MCP Registry提供基于RESTful API的服务注册与发现，具备健康检查、环境配置支持等特性。
MSE Nacos作为MCP Registry的增量价值：MSE Nacos在此基础上提供增强的安全管理、多种服务发布方式、多版本管理等高阶功能。
传统业务零代码转换MCP Server（场景二）：通过MSE Nacos实现服务的动态发现与注册，完成传统业务向MCP服务的另一路径转换。
SSE协议转换：将MCP范式下的Server-Sent Events协议转换为更灵活、兼容性更好的Streamable HTTP协议。
身份认证与权限管控：通过插件机制提供了多种认证方式，能灵活地管理和控制Client的身份认证以及对MCP服务的使用权限。
灵活的代理策略：通过插件机制支持灵活设置MCP服务的代理策略，例如并发控制、流量控制等。

MSE Nacos MCP Registry最佳实践

Nacos开源社区发展：Nacos自2018年开源以来，获得社区的广泛关注和应用，已成为国内首选的服务注册与配置中心，被众多头部企业采用。
MSE Nacos适用场景：适用场景广泛，包括服务管理、流量调度、白名单控制、应用容灾等，并支持微服务、高可用架构、前端生态、数据库领域以及AI领域中的MCP Server统一管控。
AI配置实践：通过MSE Nacos实现AI应用中提示词等配置数据的动态更新，支持多种AI框架和编程语言，满足变化的业务需求。
MSE Nacos 3.0 – MCP Register：MSE Nacos 3.0提供企业级的MCP Registry服务，支持服务注册、发现、健康检查、安全管控等全套功能，能与云原生API网关结合实现MCP协议转换。
构建企业级MCP Registry：MSE Nacos 3.0作为官方MCP Registry的超集，提供私有化部署、高级检索、增强的安全管控等功能，有效解决多MCP服务检索困难和token消耗等问题。
MCP安全性保障（规划中）：在规划中，将提供MCP市场代理、MCP交互过程、MCP Server本身的安全性保障，确保整个MCP生态的安全可靠。
MCP效果验证体系（规划中）：规划构建一套MCP Server效果验证体系，实现对Agent触发MCP工具效果的精准验证，提供效果展示视图和动态调整策略建议。

基于函数计算FC构建Agent的最佳实践

MCP Server on FC复用高性能能力：部署在函数计算上的MCP Server复用云原生API网关的高性能与高并发能力，支持低延迟响应。
MCP Server on FC可观测体系：通过集成链路追踪、日志服务等，建立完善的函数计算可观测体系。
阿里Agent实践——百炼集成：展示如何将阿里云百炼平台与函数计算集成，实现高效的模型调用与任务执行。
阿里Agent实践——库存盘点智能体：介绍用于库存盘点的智能体的架构设计和工作流程。
阿里Agent实践——视频内容识别及问答智能体：展示能进行视频内容识别与智能问答的智能体架构与功能实现。
AWS Agent最佳实践：AWS Bedrock Agent负责将复杂任务拆解为子任务，用Lambda函数作为外部工具分步解决问题；同时，通过Bedrock + Lambda实现Agent的租户隔离，Lambda充当Agent的BFF和Function Calling的执行环境。
Azure Agent最佳实践：Azure通过OpenAI + Functions提供LLM应用Function Calling的最佳实践；同时用Durable Functions进行工作流编排，实现Multi-Agent协作，构建基于Functions的Agent/Function Calling典范。