近日，阿里云举办的“2025年AI原生应用开发实战营·北京站”圆满落幕，其分享材料为行业提供了AI原生应用开发与落地的系统性指南。这场活动聚焦AI原生应用的多维度发展，覆盖核心赛道划分、架构范式创新、工具链演进路径及关键产品技术实践，为开发者与企业提供了从理论到落地的全链路参考。
在核心赛道层面，阿里云将AI领域划分为五大类：AI应用、AI硬件、AI开发工具链、AI基础大模型及AI Infra。每个赛道下进一步细分具体方向，例如AI应用赛道包含通用智能体、具身智能等；AI开发工具链则涵盖提示词优化、RAG（检索增强生成）技术及Qwen大模型等。这种分类方式不仅明确了技术边界，还通过抽象“应用运行要素”首次提出了AI原生应用架构概念，为行业标准化提供了理论基础。
架构范式方面，AI原生应用突破了传统数字化“人主导、机器执行”的模式，转向“机器思考+执行，人监督”的智能化范式。其核心特征包括：基于模型驱动、Agent（智能体）为核心、数据为中心且整合工具链。架构模式分为单应用与多应用两类，并通过“大小数据飞轮”机制持续打磨垂类场景模型——大模型提供通用能力，小数据补充领域知识，形成动态优化的闭环。
开发工具链的演进路径被划分为四个阶段：2022-2023年，以LangChain等框架降低开发复杂度；2023-2024年，通过Function Calling等技术实现跨部门协作；2024-2025年，依赖Mem0等工具进行数据驱动优化；2025年10月后，模型中心化趋势显著，上下文工程能力逐步内化至模型侧。这一演进体现了从“工具辅助”到“模型内生”的能力跃迁，标志着AI开发向更高效、更集成的方向发展。
产品实践环节，阿里云展示了多款创新工具：Serverless App Engine（SAE）通过“简、稳、省”三大特性优化传统应用运维，简化操作流程的同时保障稳定性并降低成本；AgentRun产品构建智能体核心基础设施，覆盖开发、部署、运维全生命周期，解决AI应用落地中的技术断点；Higress网关从传统架构升级为AI网关，集成流量管理、安全防护等功能；HiMarket企业级AI市场支持多种接入与部署方式，降低AI应用分发门槛；云监控2.0引入UModel解决数据与认知脱节问题，并升级智能运维助手；Apache RocketMQ通过语义化Topic、Lite-Topic等技术，为异步化Multi-Agent架构提供高效通信支持。
分享材料还指出互联网入口正从网页向AI Agents演变，这一趋势将重塑用户交互方式。同时，报告分析了AI投入结构失衡的成因，强调技术迭代与产品创新对AI原生应用生态的推动作用。从基础框架到上层应用，从单点技术到系统架构，这场实战营的分享材料为行业描绘了一幅AI原生时代的完整技术图谱。
