《AI原生应用架构白皮书》解读

AI原生应用的关键要素与架构解析

AI领域的四大核心赛道与AI原生应用架构

AI应用领域主要分为四大核心赛道，其中AI应用是重点。将应用运行相关要素抽象为可表达、可传播、可共识的概念，形成AI原生应用架构。AI原生应用架构的新范式是基于模型、Agent驱动，以数据为中心，整合工具链，实现云原生与AI原生的双轮驱动。AI原生应用的核心特征包括意识、自主性、确定性和一致性。

AI原生应用架构定义与数据飞轮

AI原生应用架构定义强调基于模型、Agent驱动，以数据为中心，整合工具链。其核心要素包括数据飞轮，大小飞轮共同打磨垂类场景模型的输出能力。

传统应用到AI应用的托管与加速

传统应用运维通过Serverless App Engine（SAE）实现“简、稳、省”优化。SAE作为一站式容器托管平台，简化运维负担，保障线上稳定运行，并通过极致资源利用率降低成本。SAE智能助手利用AI重构云原生运维流程，实现高覆盖率的智能诊断和平台侧问题预警与自愈。

AI创新加速：从探索到落地

AgentRun产品跨越Agent生产力鸿沟，构建智能体核心基础设施，打通AI应用落地最后一公里。函数计算AgentRun作为AgenticAI应用基础设施，提供开箱即用的开发、部署与运维服务。AgentRun智能体运行时与云沙箱具备轻量灵活、安全隔离、极致弹性和精益成本的特点，支持百万级函数与会话规模。AgentRun网关通过高可用、零信任和高性能设计，提升模型稳定性与安全性。

企业私有化MCP/Agent市场的构建

Higress x HiMarket助力企业构建私有化MCP/Agent市场。Higress作为AI时代的演进之路，从传统网关迈向AI网关，提供AI辅助API设计、AI Mock数据等功能。Higress x HiMarket通过零代码转换为MCPServer、全生命周期的MCPRegistry管理和开源HiMarketAI开放平台，帮助企业构建AI开发者门户。HiMarket支持多种网关接入方式，一键创建门户网站并绑定域名，实现APIProduct的关联与发布。

大模型驱动的可观测与AIOps新范式

大模型时代带来全新的应用形态和运维模式，可观测与AI的结合引发新一轮可观测变革。大模型时代的AIOps面临数据与认知两大难题，通过引入统一模型（UModel）重构可观测数据，实现智能运维助手升级和智能运维能力开放。可观测MCP工具面向不同场景，提供Agent层、UModel工具层和基础查询层功能。

异步化Multi-Agent架构与Apache RocketMQ

Agentic AI应用架构与传统互联网应用存在显著差异，采用SupervisorAgent和SubAgent模式实现异步化的Multi-Agent。Apache RocketMQ作为解决方案，通过带语义的Topic路由、Lite-Topic和分级消费策略，解决通信意图不透明、调度逻辑静态固化等问题。基于RocketMQ的Multi-Agent分布式架构实现，通过业务Topic、Lite-Topic和分级消费策略，实现高效的任务分发与结果聚合。