2025年AI应用（AI_Agent）开发新范式报告.pdf
这份文档主要介绍了如何利用阿里云的技术栈来构建和管理 AI 应用（特别是 AI Agent）。它涵盖了从 AI 应用的概念、AI Agent 的构建模式和类型，到阿里云函数计算 FC 的应用、AI 网关的使用，以及 MCP 协议的应用等方面。核心内容包括：
1. **AI 应用开发新范式：** 强调了 AI Agent + LLM 双引擎模式，将 LLM 作为认知核心，AI Agent 作为执行者，通过 MCP 服务提供技能。
2. **构建 AI Agent 的两种路径：** 全新开发和存量改造，前者适合颠覆式创新，后者更实用，直接作用于核心业务流程。
3. **函数计算 FC 的关键作用：** FC 不仅是云产品的连接器，还可作为 AI Agent 的运行时和沙箱环境，支持多种开发语言和框架，实现高弹性、细粒度的资源管理。
4. **AI 网关的重要性：** 作为 AI 应用的核心入口，AI 网关承担了流量管控、AI 安全防护、模型管理等重要职责，并支持多种模型切换和 A/B 测试。它还能够与 MSE Nacos 集成，实现服务注册与发现。
5. **MCP 协议的引入：** MCP 是一种标准化协议，旨在连接 LLM 和外部数据源、工具。 阿里云通过 MSE Nacos 提供 MCP Registry 服务，实现了 MCP 服务的注册、发现和管理。它还具有模型高可用、安全合规等优势， 帮助企业更好地构建和管理 AI 应用。
6. **可观测性的重要性：** 强调对 AI 应用进行全栈统一监控、全链路诊断和模型生成结果评估的重要性。
7. **云原生 API 网关与 AI 网关结合：** 利用云原生 API 网关底座，结合 AI 网关的能力（模型管理、安全策略等），为 AI 应用提供高性能、高可用、安全的 API 服务。
总而言之，文档旨在阐述利用阿里云云原生技术栈，能够有效地构建、部署和维护 AI 应用，降低开发成本，并实现高效稳定的 AI 服务。
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