阿里云专家计缘上个季度分享了一份技术报告《AI应用&AI Agent开发新范式2.0》，如下：

该技术报告系统性地阐述了AI应用，特别是AI Agent的最新发展趋势、核心架构、关键技术以及最佳实践。其核心思想是，AI Agent的开发已经从简单的工具调用，进化为一个由“大脑”（LLM）、“手”（工具/技能）和“记忆”（长期/短期记忆）构成的复杂智能系统，并且正在形成一套标准化的开发范式。

1. AI应用与AI Agent的范式演进

1）从被动工具到智能伙伴：技术报告开篇指出，AI应用正从被动的命令处理工具，演变为能够理解意图、规划任务并执行的“智能伙伴”。

2）AI Agent的核心架构：AI Agent的核心是一个双引擎模式，由LLM和AI Agent（执行者）协同工作。

• LLM（大脑）

  负责认知功能，包括理解用户意图、进行任务规划、推理和决策。

• AI Agent（执行者）

  负责行动功能，通过调用各种工具（如数据库、API、文件系统）来执行LLM规划的任务，并与环境交互，形成“思考-行动-观察-再思考”的闭环。

3）AI Agent的三大核心：技术报告强调，一个完整的AI Agent系统必须包含三个核心部分：

1. 大脑

   即LLM，负责推理。

2. 记忆

   存储服务（如NoSQL或向量数据库），用于记住目标、偏好和过往交互，支持多步骤执行和自省。

3. 手

   即各类工具（MCP Server），为Agent提供外部能力。

2. MCP协议：AI Agent的“通用接口”

• MCP的定义与价值

  MCP（Model Context Protocol）是一个开源协议，旨在为LLM提供一个标准化的接口，使其能够以一致的方式连接到各种外部数据源和工具（如文件、数据库、API）。它被比喻为AI领域的“USB-C接口”，解决了不同模型和系统之间集成的“N×M”难题，极大地简化了开发。

• MCP的核心机制

  MCP的核心并非一个固定的数据结构，而是一个通过自然语言描述的系统提示词（System Prompt）。这个提示词会告诉LLM有哪些MCP Server可用，每个Server能提供什么工具（MCP Tool），以及如何调用这些工具。LLM会根据这个描述，结合用户的问题，推理并选择最合适的工具来执行任务。

• MCP与Function Calling的区别

  Function Calling是大模型厂商提供的专有能力，将函数调用抽象为客户端-服务器架构。而MCP是一个通用的协议层标准，不绑定任何特定模型或厂商，将复杂的函数调用抽象为更通用的客户端-服务器架构，是更底层的标准化。

3. AI Agent的构建模式与类型

技术报告将AI Agent的构建模式分为两大类：

• 编码式构建

  开发者使用代码（如LangChain, LangGraph, Spring AI等）来构建Agent，灵活性高，但开发成本和复杂度也高。

• 低代码式构建

  通过可视化工具（如阿里云的AIStudio、百炼、Dify等）拖拽组件来构建Agent，降低了开发门槛，适合快速迭代和业务场景的AI增强。

同时，技术报告还根据Agent的用途将其分为三类：

1. 辅助基模的AI Agent

   帮助LLM进行编码、联网搜索等，通常由基模公司构建。

2. 作为独立产品的AI Agent

   如OpenManus、MiniMax Agent等，主要面向用户解答问题和规划任务。

3. 辅助现存业务的AI Agent

   与企业现有业务系统（如CRM、ERP）深度耦合，是目前企业客户最关心的类型，通常采用低代码方式构建。

4. AI Agent的运行时与可观测性

• 运行时（Runtime）

  技术报告重点介绍了函数计算（FC）作为AI Agent运行时的最佳实践。FC提供了事件驱动、弹性伸缩、高可用的计算环境，可以作为Agent的“运行引擎”或“沙箱环境”。

• 作为Runtime

  直接运行用户编写的Agent代码。

• 作为Sandbox

  为Agent提供一个安全的执行环境，防止其对真实世界造成意外影响。沙箱环境需要支持代码执行、文件系统隔离、进程隔离、网络隔离和资源管理。

• 可观测性（Observability）

  技术报告强调了构建可观测体系的重要性，以应对AI应用的复杂性。这包括：

• 日志（Logging）

  记录详细的调用日志。

• 指标（Metrics）

  监控性能指标，如QPS、RT、错误率、Token消耗等。

• 链路追踪（Tracing）

  实现端到端的全链路追踪，将用户请求、网关、模型服务、外部工具等所有环节串联起来，便于问题诊断。

5. 云原生API网关与AI网关

• 云原生API网关

  作为流量、服务和安全的统一入口，它集成了高性能、高可用、安全防护和灵活的插件机制。技术报告特别强调了其作为“AI网关”的能力，能够代理LLM服务、管理MCP服务、提供内容安全防护、实现多模型切换和限流降级等。

• AI网关

  是云原生API网关在AI场景下的具体应用，它为AI应用提供了统一的接入、管理和安全能力。

6. 企业级MCP管理与实践

技术报告提出了一个关键的解决方案：MSE Nacos MCP Registry。它将MSE Nacos（阿里云的注册中心）与MCP协议相结合，为企业提供了一个企业级的MCP服务统一管理平台。其核心优势在于：

1. 零代码改造

   通过在Nacos中配置[Server Name]-mcp-tools.json文件，可以将现有的传统服务（如SpringCloud、Dubbo服务）快速、零代码地转换为MCP服务。

2. 统一管理

   在MCP Registry中统一管理所有MCP服务的元数据、配置和能力。

3. 安全与治理

   提供基于消费者的身份认证、权限管控、数据权限管理和安全审计等能力。

7. 个人见解

读完报告，我有几点看法：

1. MCP是AI Agent生态的“操作系统”：MCP它不仅是一个技术协议，更是一种生态范式。它通过标准化，极大地降低了LLM与外部世界交互的复杂性，使得开发者可以像搭积木一样，快速组合和复用各种工具和数据源，从而加速了AI Agent的创新和落地。未来，MCP可能会像操作系统一样，成为AI Agent的基础设施。
2. “MCP Registry”是解决企业落地难题的关键：技术报告中提到的“MSE Nacos MCP Registry”方案，是解决AI Agent落地“最后一公里”问题的绝佳实践。它巧妙地利用了企业已有的服务注册中心（Nacos），通过简单的配置文件，就能将海量的、分散的、非标准的业务系统，无缝集成到AI Agent的技能池中。这极大地降低了企业拥抱AI的门槛，避免了昂贵的重构成本，是推动AI从概念走向大规模商业应用的关键一步。
3. AI Agent的“熵增”问题与可观测性：技术报告敏锐地指出了随着AI Agent与更多系统集成，会产生“熵增”（复杂性增加）的问题。这与传统IT系统面临的挑战类似。因此，构建强大的可观测性体系，不仅仅是监控工具，更是管理和控制AI Agent复杂性的核心手段。通过日志、指标和链路追踪，企业可以清晰地了解Agent的“思考”和“行动”，及时发现和解决问题，保障服务的稳定性和可靠性。
4. 函数计算（FC）是AI Agent的“最佳搭档”：技术报告将函数计算（FC）定位为AI Agent的“最佳搭档”，这非常有见地。FC的事件驱动、按需付费、毫秒级冷启动等特性，完美契合了AI Agent“按需执行”的特点。它既能作为Agent的“运行引擎”，也能作为其“安全沙箱”，提供了一个高性能、低成本、高安全的运行环境。这种“计算即服务”的模式，是未来AI应用发展的必然趋势。

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