用杠杆炒股二者形成“思考-行动-观察-再思考”闭环

阿里云《2025年AI应用与AI Agent架构新范式报告》系统阐述了AI应用从工具向智能伙伴的演进，核心内容如下：

AI应用与AI Agent概述

AI应用已进入“AI Agent + LLM双引擎”时代。LLM作为“大脑”负责理解意图、规划任务，AI Agent作为“执行者”实现工具调用、任务编排及环境交互，二者形成“思考-行动-观察-再思考”闭环。MCP服务是关键支撑，通过标准化协议连接AI Agent与企业后端系统（如财务、CRM），解决多者协同与快速对接问题。

AI应用构建有两条路径：全新开发适用于颠覆性场景（如金融AI分析师），存量改造则聚焦在ERP、CRM等现有系统中嵌入AI能力。AI Agent与传统Chatbot的核心差异在于能解决复合、复杂、多步骤问题，其核心组件包括LLM（推理决策）、记忆存储（长期/短期记忆）、工具集（MCP Server）及系统提示词（行为定义）。

核心组件与架构

- 函数计算FC：作为AI Agent运行时，提供从0.05C到16C的CPU实例及多种GPU实例，支持百毫秒级弹性伸缩，具备高可用、低成本特性，适配编码式与低代码式Agent构建。

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- AI Studio：可视化构建平台，兼容Dify设计语言，提供拖拽式编辑器，支持流程引擎与函数计算节点集成，性能较开源工具提升10倍以上。

- AI网关：作为中枢枢纽，支持多模型代理、MCP服务管理、流量防护、内容审核等，实现统一接入与权限管控，解决API-KEY泄露、模型幻觉等问题。

架构新范式以AI网关为核心，联动MSE Nacos实现服务注册与发现，通过函数计算FC支撑Agent运行时与沙箱环境，结合AIStudio低代码工具，形成“端-边-云”协同的全链路体系。

实践与案例

在算力供给方面，函数计算FC的Serverless GPU通过虚拟化技术实现细粒度资源调度，支持秒级弹性与快照启动，成本优化30%以上。FunAI平台提供模型托管、图像生成、MCP服务市场等一站式能力，已服务电商、汽车、文旅等多领域客户。

企业落地案例显示，通过AI Agent与MCP服务结合，可实现智能选品、语音交互、代码生成等场景提效。例如，酷开AI绘本借助FC GPU加速出图流程，森马通过ComfyUI提升设计效率78%。

报告指出，AI原生应用正成为主流，Serverless架构、MCP标准化、多Agent协同将是未来核心趋势，助力企业平衡创新与成本，实现AI规模化落地。

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发布于：广东省