在最新的技术探索中，阿里云发布了一份深度报告，详细阐述了2025年AI应用及AI Agent架构的新趋势，该报告全面展开，共包含110页内容。
报告指出，AI应用正经历一场革命性的转变，从传统的被动命令处理工具进化为更加智能的伙伴。这一转变的核心在于AI Agent与LLM（大型语言模型）的双引擎模式。LLM作为智能的“大脑”，负责理解用户的意图并规划任务，而AI Agent则扮演着“执行者”的角色，通过调用工具、执行任务与编排，以及与环境进行交互，将LLM的思考转化为实际行动，形成一个完整的闭环。
在企业的AI应用生态中，MCP服务扮演着基石的角色，它规范了多方协同的关系，使得AI Agent和后端服务能够迅速对接，从而将企业内零散的IT资产转化为标准化的能力，极大地提升了企业的运营效率和智能化水平。
面对AI应用的构建，企业有两条路径可选：全新开发和存量改造。全新开发适合那些追求颠覆性创新的企业，而存量改造则是多数企业的现实选择，它允许企业在现有的核心业务系统中嵌入AI Agent的能力，实现智能化升级。
AI Agent不仅仅是一个简单的工具，而是一个复杂的系统。其核心组件包括作为“大脑”的LLM、作为“记忆”的存储服务、作为“行动者”的各类工具，以及定义目标和行为的系统提示词。AI Agent的推理模式采用了ReAct模式，这一模式使得AI Agent能够更加高效地进行决策和执行。
在AI应用的运行时环境方面，函数计算FC扮演了重要角色。FC提供了多种规格的实例，支持快速弹缩，具有高可靠、高可用和高性价比的特点。在AI Agent的运行和沙箱环境方面，FC有着广泛的应用。
AI网关作为整个系统的中枢枢纽，其功能多样，包括LLM缓存、内容审核、Token限流等。在统一接入代理、安全管理和高可用保障等方面，AI网关发挥着关键作用，确保了系统的稳定和安全。
报告还深入探讨了SAE（Serverless Application Engine）在AI应用时代的定位和解决方案。SAE以其简单易用、低成本和安全保障等优势，为AI应用的部署和运行提供了有力的支持。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架构方面的深厚技术积累和丰富实践经验。
通过这份报告，我们可以看到阿里云在AI应用及AI Agent架构方面的前沿探索和实践成果。这些技术和解决方案不仅为企业提供了更加智能、高效的运营方式，也为AI技术的未来发展指明了方向。
