从构建、部署到规模化运行 加速企业Agent工程化

Agent在企业落地趋势

• 市场规模与增长：预计2026年全球Agentic AI支出将达到2,019亿，同比增长141%。70%的企业将在生产环境中运行AI Agents，40%的企业应用将在2026年底嵌入AI Agent（2025年仅不到5%）。
• 企业构建Agent的挑战：
  • 开发与部署：发现慢，修复难；如何快速构建部署；运行稳定且成本可控；弹性高但依赖多，成本不可控。
  • 持续优化：如何洞察运行状态，及时发现问题；黑盒效果评估难，不知道如何优化；如何用智能化的方式保证新兴智能业务的延续性。
  • 治理与协作：如何进行统一的治理及管控；提高多人多智能体协同效率。
• 阿里云AgentInfra解决方案：
  • 覆盖全周期：智能体开发构建-运行-治理-运维-优化全周期。
  • 核心组件：
    • 函数计算AgentRun：开源开放的开发模式，服务化API支持代码，浏览器沙箱。
    • AgentTeams：多智能体治理与协作平台（邀测中），多人多智能体协作提升效率，多种协作模式，面向Agent的群聊设计，自带IM+钉钉等IM集成，LLM调用统一管控，Skill/MCP/凭证安全统一管控，可观测可审计可度量，管理层实现基于开源项目HiClaw。
    • AgentLoop：Agent观测及持续优化，Agent可观测，多维度性能剖析，智能诊断瓶颈与异常，持续评估保障线上效果，Agent实验多版本效果对比，多种内置Agentic评估器，Prompt优化及动态注入，Skill评估及优化，动态轨迹分析及自进化。
    • STAROps：全域智能运维平台，为Agentic Ops奠定产业底座，从语义统一到能力度量，开源根因分析(RCA)评测基准集&白皮书，开源UModel&通用语义标准倡议（USS）。
• 核心观点与结论：
  • AI时代效果为王，Agent Infra助力企业聚焦效果，决胜智能时代的新一轮增长。
  • 多人多智能体协作模式（Leader-Worker智能调度）提升效率，过程透明可控。
  • 数据驱动优化，构建数据飞轮，智能体越用越聪明。
  • 无侵入快速接入，采集高价值数据辅助Agent迭代进化。
  • 上下文智能注入，Agent自主积累经验，观测→评估→调优→部署闭环飞轮。