阿里云近期发布了一份深度报告，详细阐述了2025年AI应用领域的创新趋势，特别是AI Agent架构的新范式。这份110页的报告，深入探讨了AI技术如何从简单的命令响应工具，逐步进化为能够主动交互、理解意图并高效执行任务的“智能伙伴”。
报告中，阿里云提出了一种创新的双引擎模式，结合了AI Agent与LLM（大型语言模型）的协同工作。LLM作为智能系统的“大脑”，负责理解用户的意图、规划任务流程；而AI Agent则充当“执行者”的角色，通过调用各种工具、执行任务并与环境进行交互，将LLM的规划转化为实际行动，形成闭环的智能交互系统。
报告强调，MCP（多角色协同平台）服务是企业构建AI应用的关键基石。它不仅规范了AI Agent与后端服务之间的协同关系，还实现了快速对接，使得企业能够将原本零散的IT资产转化为标准化的服务能力。这一转变，极大地提升了企业的运营效率与智能化水平。
在构建AI应用的路径上，报告指出，企业面临两种选择：全新开发与存量改造。全新开发适合那些追求颠覆性创新的企业，而存量改造则成为大多数企业的首选，因为它们可以在现有核心业务系统中嵌入AI Agent能力，实现智能化升级。
AI Agent系统的核心组件包括作为“大脑”的LLM、作为“记忆”的存储服务、以及各类作为“执行工具”的应用。系统提示词在定义AI Agent的目标和行为中发挥着关键作用。AI Agent的推理模式采用了ReAct模式，这一模式使得AI Agent能够更高效地处理复杂任务。
函数计算FC作为AI应用的重要运行时环境，提供了多种规格的实例，支持快速弹性伸缩，具有高可靠性、高可用性和高性价比的特点。在AI Agent的运行和沙箱环境方面，函数计算FC发挥着不可或缺的作用。
AI网关作为整个智能系统的中枢，具备多种功能，如LLM缓存、内容审核和Token限流等。它在统一接入代理、安全管理和高可用保障等方面发挥着关键作用，确保了智能系统的稳定运行。
报告还介绍了SAE（Serverless应用引擎）在AI应用时代的定位及解决方案。SAE以其简单易用、低成本和安全保障等优势，为企业提供了全新的选择。同时，报告还分享了AI网关的落地实践和应用场景，展示了阿里云在AI应用及AI Agent架构方面的技术实力与实践成果。
报告中还包含了多个生动的案例和详细的数据分析，进一步阐释了AI Agent架构在实际应用中的优势与挑战。这些案例不仅展示了AI技术在不同行业中的应用潜力，也为企业提供了宝贵的参考和启示。
阿里云此次发布的报告，不仅揭示了AI应用领域的最新趋势，也为企业提供了构建智能化系统的实践指导。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的智能系统将更加高效、智能和人性化，为我们的生活和工作带来更多便利。
