近期，阿里云发布了一份详尽的电子书，该电子书源自2025年AI原生应用开源开发者沙龙·上海站的活动内容。这份名为《2025年AI原生应用开源开发者沙龙·上海站电子书-阿里云.pdf》的资料，深入探讨了AI原生应用开发的多个关键技术和实践案例，全书共计126页。
电子书的核心内容涵盖了智能体（Agent）开发、分布式架构、可观测性及其生态工具等多个方面。在智能体开发模式上，书中不仅介绍了Single Agent、Workflow、Multi-Agent等主流开发范式，还深入剖析了单Agent在处理复杂任务时的局限性，例如工具选择决策困难、上下文窗口受限等问题。同时，Workflow模式中的Chain（串行）和Routing（路由）流程，以及Multi-Agent模式通过Supervisor进行多智能体分工协调的机制也被详细阐述。
书中特别强调了Spring AI Alibaba Graph框架的应用，该框架支持ReactAgent、FlowAgent（包括Sequential、Parallel、Loop类型）以及MultiAgent等多种智能体类型，并能够通过Graph API实现灵活的流程编排。框架还提供了Node（调用模型/工具）、Edge（连接节点）、State（上下文传递）的定义，以及Streaming流式响应、Human-in-the-loop人工干预、Memory记忆管理等能力。
在分布式智能体方面，电子书探讨了基于A2A协议实现远程智能体通信的方法，结合Nacos服务发现功能，可以实现远程智能体的自动注册与调用，并支持版本管理。这为实现分布式智能体架构提供了可能，例如通过A2aRemoteAgent调用远程服务并融入本地工作流。
关于可观测性，书中提到Spring AI Alibaba兼容OpenTelemetry协议，支持多种方式的数据导出，并与阿里云ARMS服务深度集成，提供了全链路追踪、Token消耗监控、根因定位等能力。LoongSuite采集套件支持Java/Go/Python等多语言无侵入观测，相较于开源探针，其埋点更为丰富，适用于LLM场景的关键指标（如TTFT、TPOT）以及协程/多进程场景。书中还通过实际案例展示了多智能体链路追踪、vLLM模型问题定位、系统评估与意图识别等实践应用。
电子书还介绍了Nacos 3.0在AI场景下的升级功能，包括MCP Registry（工具管理）、A2A Registry（智能体注册发现）、动态Prompt管理等，这些功能有助于与Spring AI Alibaba结合，快速开发AI智能体。同时，书中还提及了Higress AI网关在LLM场景中的应用，如计量限流、动态路由、成本优化等问题，以及Apache RocketMQ通过Lite-Topic（轻量级通信）、优先级Topic（分级消费）等方式适配AI场景的长响应、高算力成本等需求。
这份电子书为AI原生应用开发者提供了全栈的技术支撑和实践指南，从智能体开发到分布式架构，再到可观测性和生态工具的应用，都进行了详尽的介绍和讨论，为开发者在实际项目中应用AI原生技术提供了宝贵的参考。
