在AICon 2025上海站的热烈氛围中，阿里云算法专家姜剑（飞樰）带来了一场关于AI Agent技术深度应用的精彩演讲。他的主题聚焦于《阿里云客户服务领域Agent在业务提效上的思考与创新实践》，详细阐述了阿里云如何通过Agent技术赋能业务，提升服务效率。
姜剑首先解释了Agent技术的本质。他指出，Agent一词在词典中原本意为代理或代理人，而在AI领域，Agent则代表使用大模型模拟人类行为，通过特定工具完成任务的能力。Agent的运作模式是从环境中感知用户需求，利用大模型进行决策和推理，最终产生行动，反馈给用户或解决任务。
目前，Agent技术主要分为两大类别：大模型自主规划类和Workflow预编排类。大模型自主规划类以manus为代表，具有高度的灵活性和容错率，适用于探索复杂问题；而Workflow预编排类则更加可控，适用于标准化、重复的任务，如阿里云的百炼和LangGraph。
姜剑进一步阐述了Agent在客户服务领域的价值。他提到，传统的业务与技术沟通存在障碍，而Agent技术使得业务人员能够低成本构建个性化Agent，从而简化复杂流程，提高交互多样性。例如，通过GUI方式展示Agent信息，可以直观地发现供应链中的问题，提高处理效率。
针对阿里云服务领域的挑战，姜剑指出，产品线的复杂性和技术难度给客户服务带来了巨大压力。Agent技术通过变革研发范式，分散研发成本，沉淀领域经验，有效解决了这些问题。例如，通过AI辅助提示词调优，提高了Agent的稳定性；通过结合大模型自主规划与Workflow预编排，实现了灵活性与可控性的平衡。
在演讲中，姜剑还分享了阿里云Agent平台的设计与落地经验。该平台聚焦云计算领域问题，通过AI辅助全链路生产，提高平台应用性和产品可用性。平台架构包括基础设施、知识管理、措施集成、规划执行等多个层次，支持多种交互模式和多模态应用。
最后，姜剑通过几个Demo展示了Agent平台的实际应用效果。其中，大模型自主规划Demo展示了如何根据需求自动寻找工具、构建Prompt、执行诊断并得出结论；Workflow编排Demo则展示了如何将Prompt转换成流程图，实现可视化编辑和运行；AI生成Artifact Demo则展示了如何通过模型自动生成图表，提高信息展示效率。
姜剑的演讲不仅展示了阿里云在AI Agent技术方面的深厚积累和创新实践，也为业界提供了宝贵的经验和启示。随着AI技术的不断发展，Agent技术将在更多领域发挥重要作用，为企业带来更高效、更智能的服务体验。
