今天分享的是：2025年阿里云AI原生架构与企业实践专场分享材料

报告共计：92页

阿里云AI原生架构与企业实践专场分享总结

本次阿里云AI TECH DAY专场分享，围绕AI原生架构与AI Agent应用落地展开，深入解析AI应用开发新范式及关键技术实践，覆盖核心组件、开发模式、落地案例及配套支撑体系。

在AI原生发展趋势上，AI Agent已成为下一代应用核心驱动力，其从被动工具进化为“智能伙伴”，区别于Chatbot，能解决复合、复杂、多步骤问题，通过“思考-执行-自省-纠错”循环实现持续优化。AI原生应用以数据为中心、Agent驱动，整合工具链，与传统云原生架构相比，核心组件从微服务转为AI Agent，依赖向量数据库、大模型等技术，且Serverless和按量付费成主流，Data+AI能力通过低代码等方式普及，可观测性成为稳定运行关键。

AI Agent核心构成清晰，“大脑”为大语言模型（LLM），负责自然语言识别与决策，需依场景选适配模型；“记忆”靠NoSQL或向量数据库实现，分长短时记忆；“手”即MCP Server，提供外部业务与数据服务；“指令”由系统提示词定义目标行为。开发模式分编码式（如LangChain、Spring AI Alibaba）与低代码式（如阿里云Fun Studio、百炼），应用类型含辅助基模、独立产品、辅助现存业务三类，其中辅助业务类与企业耦合紧密，低代码构建为主，典型案例如义乌小商品城“世界义乌”APP，通过多层架构实现找商找品、AI玩具等功能。

落地实践中，关键支撑技术明确。MCP作为模型上下文协议，标准化LLM与外部工具连接，Function AI提供MCP市场服务，支持多方式部署与调用。AI网关是流量中枢，解决多模型统一接入、用户管理、配额限制、高可用及安全合规问题，还支持联网搜索优化模型幻觉与RAG能力扩展，已在汽车座舱、智慧停车等场景落地。RocketMQ针对AI场景推出Lite-Topic与优先级Topic，解决长响应、高资源成本等问题，支撑会话续传等场景。可观测性方面，云监控2.0构建全栈智能平台，实现AI应用全链路监控，结合LLM提升运维效率，覆盖模型训练、推理等全环节。

此外，Serverless架构如函数计算FC，助力企业聚焦业务，提供高弹性与成本优化；Spring AI Alibaba等框架实现低代码转高代码，提升性能，为企业AI应用开发与落地提供多元选择与稳定保障。

以下为报告节选内容