AI原生应用开发最佳实践
现状与挑战
- 各行各业都在探索落地AI应用，包括内部提效（AICoding、AIOps）、内部工具、汽车出行、具身智能、互娱游戏、教育、互联网工具、零售、泛企业、医疗健康、生物医药、法律咨询、物流等。
- AI原生应用架构定义：基于模型，Agent驱动，以数据为中心，整合工具链。
- AI Agent的核心组件：大脑（大语言模型LLM）、记忆（知识库）、工具（MCP Server、Skills、沙箱Sandbox）、上下文工程。
- 开发Agent时的挑战/痛点：模型和工具服务稳定性差、执行环境难构建、码/低代码/高代码多种开发模式，同时期望能够持续演进。
- AI应用架构演进趋势：从AI原生应用架构，演进到AIAgent构建平台。
- AI应用架构落地难点：智能体开发、AI应用稳定、安全的运行、AI时代开发者关注业务创新而非基础设施。
AI原生应用架构与解决方案
- AI云原生应用架构定义：基于模型，Agent驱动，以数据为中心，整合工具链。
- AI Agent的核心组件：大脑（大语言模型LLM）、记忆（知识库）、工具（MCP Server、Skills、沙箱Sandbox）、上下文工程。
- AI应用架构演进趋势：从AI原生应用架构，演进到AIAgent构建平台。
- AI全栈统一监控：基于Prometheus构建AI全栈监控大盘，基于OpenTelemetry Trace实现全链路追踪，构建统一日志分析平台。
- 为AI而进化的基础设施：AI网关、AgentFramework、AI应用运行时、AI工具、上下文工程、AI观测、AI评估、AI安全。
AI网关与AgentRun
- 每个企业都需要一个AI网关，阿里云提供DifyonSAE和AgentScope等解决方案。
- 函数计算AgentRun：一站式AIAgent构建平台，以高代码为核心，开放生态、灵活组装，提供开发、部署与运维全生命周期管理。
- AgentRun的四大优势：Serverless基础设施、企业级Runtime与安全隔离、开源开放、可观测与评估。
- 函数计算AgentRun案例：z.ai、Qwen Coder、FunctionQ、A2A协议演示、浏览器沙箱、AICoding案例。
AIGC应用与FunArt
- AIGC在设计领域的渗透曲线：萌芽、探索、爆发、多类技术大融合。
- FunArt：从创意到上线的一站式解决方案，支持一键托管主流生图工具，调试完成后即可发布为高性能API。
- FunArt案例：杭州亚运会长卷设计、AIGC风格化海报、AIGC试衣、可口可乐AI共创年画、故宫AI春联、人脸迁移。
AI网关搭建与落地实践
- AI应用落地的核心挑战：用户管理失控、安全合规、模型幻觉、同一域名/API访问不同模型、百炼DS R1 QPM/Token限制、模型服务高可用、LLM可观测、0代码转换MCPServer、MCPserver的统一代理和鉴权、AIagent代理、鉴权、观测。
- AI网关产品核心能力：企业访问大模型、MCP工具和Agent的统一入口，提供全方位的治理和优化能力，构建企业级AI智能流量中枢。
- AI网关落地实践案例：解决用户管理失控问题、解决安全合规的问题、解决联网搜索降低模型幻觉问题、解决同一域名/API访问不同模型的问题、解决百炼DS R1 QPM/Token限制的问题、解决模型服务高可用的问题、LLM可观测最佳实践&货币化、0代码转换MCPServer、MCPserver的统一代理和鉴权、AIagent代理、鉴权、观测。
- AI网关应用场景及案例：在FC/PAI/ECS上自建大模型服务、使用多家大模型服务、通过AI网关建设企业自有MCPServer、agent市场。
