作者：盈楹、望宸

近日，阿里云AI原生应用开发实战营 · 北京站&上海站圆满落幕。继深圳、杭州、成都等城市之后，这两场活动吸引了250+名技术从业者深度参与。

活动聚焦 AI Agent 领域的前沿技术与落地实践，深度分享AI Agent 架构趋势和演进、AI 开放平台、AI应用运行时、AI应用托管、大模型可观测&AIOps、异步化的Agent事件驱动等热门技术议题，并设置了动手实操环节。

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精彩回顾 | 北京站

议题一

构建 AI 原生应用的 11 个关键要素  |   王晨(望宸) 阿里云智能云原生高级技术运营专家

深度分享了AI 云原生应用架构新范式，已从数字化范式演进为智能化范式，基于模型、Agent驱动，以数据为中心，整合工具链，形成AI原生应用架构。AI原生应用将具备意识、自主性、确定性、一致性。企业可以找到核心提效场景，通过AI原生应用架构，构建高质量数据壁垒，借助大模型大势快速迭代，同时，让数据可沉淀，行业数据可演进，评估数据可量化，反馈数据可持续。

议题二

从传统应用到 AI 应用的一站式托管   |   赵庆杰(卢令) 阿里云智能云原生高级技术专家

首先分享了传统应用运维的‘简、稳、省’优化之道，迈向智能运维时代，SAE智能助手的核心引擎从基础问答到故障诊断，AI能力重构云原生运维流程。企业可借助函数计算 AgentRun、AgentRun 网关、AgentRun 可观测的产品能力，跨越 Agent 生产力鸿沟，构建智能体核心基础设施，全面打通 AI 应用落地最后一公里，加速AI创新。

议题三

Higress AI 开放平台：构建企业私有化 MCP/Agent 市场的实践   |  刘帅(友瑾)Higress Maintainer

从传统网关迈向AI网关，Higress流量网关、API网关、 大模型代理、MCP代理能力打造了AI网关新范式。深入分享了Higress x HiMarket 核心原理，企业可以通过 Higress x HiMarket，实现MCP Server 集中化治理，API 货币化等， 快速构建企业级AI市场，同时也分享了Higress x HiMarket 未来规划，欢迎更多用户了解 Higress x HiMarket 项目 roadmap，参与开源贡献。

议题四

大模型驱动的可观测与 AIOps 新范式  |  温希道(朴象)阿里云智能云原生高级技术专家

大模型时代带来全新的应用形态和运维模式，面临数据和认知两大难题，可观测数据平台借助统一接入、加工、存储能力，以及通用算子× 可观测数据算子，来降低海量数据的分析难度，轻松驾驭驾驭海量、异构、实时的可观测数据。此外，通过引入统一模型（UModel），基于统一模型（UModel）重构可观测数据，打破通用大模型与运维领域知识的鸿沟，打造大模型驱动的可观测与 AIOps 新范式。

议题五

Apache RocketMQ x AI：面向异步化 Agent 的事件驱动架构  |  周礼(不铭)阿里云智能云原生高级技术专家

AI进入 Agentic AI阶段，AgenticAI 应用将成为主流方向，讲师分享了实现异步化Multi-Agent的关键点，以及基于 Apache

RocketMQ 的 Multi-Agent 架构。通过语义化的Topic以及LiteTopic两个方案，可以解决通信意图不透明、调度逻辑静态固化、响应路径缺失等问题。现场详细介绍了带语义的Topic路由、LiteTopic 在 AI 场景中的应用及实现方案、分级消费策略等产品核心竞争力。

议题六

动手实操环节：AIOps 故障定位挑战赛  |  温希道(朴象)阿里云智能云原生高级技术专家

云计算、AIGC 与数字经济的共同推动，带来软件系统数量与复杂度的持续攀升，AIOps 已成为应对这一趋势、保障智能化与可持续发展的关键方向。2025 AI 原生编程挑战赛聚焦 AIOps 故障定位领域，欢迎选手打造智能运维Agent，让天下没有难查的故障。现场讲师详细介绍了赛题、解题思路，并带领用户现场动手实操，互动交流热烈。欢迎大家报名参赛！

2025 AI 原生编程挑战赛—AIOps故障定位挑战赛_算法大赛_天池大赛-阿里云天池的赛制

现场精彩瞬间

精彩回顾 | 上海站

议题一

AI 原生应用架构趋势与实践 | 肖京(亦盏) 阿里云智能云原生高级技术专家

当前大模型已迈过技术拐点，Agentic AI进入规模化落地阶段。AI原生应用以模型为基础、Agent为驱动、数据为中心，推动系统从“机器执行”向“机器思考+执行”演进。框架选型需平衡 Agentic 自主性与业务确定性，Agent 面临开发效率、业务效果，以及稳定、性能、成本、安全的挑战。实践上建议构建以数据为核心的Agent平台，结合MCP/A2A标准与Serverless架构，通过AI网关、消息队列、可观测等提升安全性、稳定性与可维护性，实现智能化人机协作新范式。

议题二

Serverless AI 应用运行时：从函数计算到函数智能 | 史明伟(世如)阿里云智能云原生高级技术专家

随着大语言模型与AI Agent 快速发展，阿里云函数计算（FC）通过持续架构演进，从“无状态、极致弹性、按需付费” 到 “会话管理、安全隔离、忙闲计费” ，成为构建AI 应用原生架构核心载体。依托于函数计算FC毫秒级弹性，原生架构3AZ容灾高可用，会话隔离，多语言运行时，CPU/GPU异构算力等 Serverless Infra核心优势，够建FunctionAI开发平台，提供模型托管（FunModel）、AIGC生图（FunArt）、智能体开发（AgentRun）和工具/MCP开发能力，结合魔搭、百炼生态、电商和教育等场景落地经验，助力企业高效构建可扩展的AI应用体系。

议题三

MCP 网关的企业级最佳实践 | 张添翼(澄潭)阿里云智能云原生技术专家

随着大模型与AI Agent广泛应用，模型上下文协议（MCP）成为连接AI与外部服务的关键。 阿里云 AI 网关（Higress企业版）通过“基础连接—进阶优化—大规模治理”三阶段演进，支持REST-to-MCP转换、统一代理与协议卸载，实现异构服务无缝接入；并通过认证控制、最小权限管理保障安全；在大规模场景下，提供虚拟服务组装、语义化检索与智能工具精选，缓解LLM上下文压力，提升调用准确率与系统性能，助力企业构建高效、安全、可扩展的AI集成体系。

议题四

可见、可管、可控：阿里云 AI 应用可观测能力建设 | 曹炜怿(顾思)阿里云智能云原生解决方案架构师

阿里云大模型可观测方案通过"全栈监控-链路诊断-结果评估"三阶段演进，构建AI应用全生命周期观测体系。基于Prometheus+ARMS+SLS技术栈，实现模型性能分析、GPU资源监控、Token成本追踪等全栈指标采集；通过OpenTelemetry协议支持LLM调用链路追踪（TTFT/TPOT分析）及RAG混合检索优化；创新LLM-as-Judge评估框架，内置10+语义检测模板（合规/幻觉/相关性），结合向量索引与自定义评估，降低AI应用调试成本50%。方案已在vLLM引擎优化、Token黑洞定位等场景验证，助力企业实现推理效率和资源利用率的大幅提升。

议题五

Apache RocketMQ for AI：全面拥抱企业级 AI 应用，引领 AI MQ 新时代 | 杨文婷(文婷)阿里云智能云原生产品专家

阿里云Apache RocketMQ推出面向AI应用的全新LiteTopic模型，支持百万级轻量主题，具备自动生命周期管理、排他消费与顺序消息能力，有效解决AI场景中的异步通信、流量治理与定速消费难题。该模型在Multi-Agent通信、分布式会话管理与算力调度中发挥关键作用，保障高并发、低延迟与系统可扩展性。RocketMQ正战略升级为专为AI时代打造的AIMQ，集成主流AI框架，并计划将LiteTopic开源，致力于构建企业级AI异步通信基础设施。

议题六

动手实操环节：AIOps 故障定位挑战赛 | 刘进步(石季) 阿里云智能云原生算法专家

2025年云原生编程挑战赛聚焦智能运维（AIOps）发展，应对云计算与AIGC浪潮下系统复杂度提升带来的故障定位难、运维成本高等挑战。大赛倡导融合可观测数据、开源标准与大模型技术，推动运维智能化。参赛者可通过云监控2.0“看”根因、SPL脚本“算”根因，或构建大模型Agent实现智能诊断，比赛提供完整脚手架与教程，覆盖从入门到高阶的智能运维演进路径，助力打造高效运维解决方案。

现场精彩瞬间

下一站预告

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