通过 Sandbox 与 Serverless 的深度融合，AI Agent 不再是“黑盒”实验，而是可被企业精准掌控的生产力工具。这种架构不仅适配当前 AI Agent 的动态交互特性，更为未来多模态 Agent、跨系统协作等复杂场景提供了可复用的技术底座。若您的企业正面临 AI Agent 规模化落地的挑战，不妨从 Sandbox 架构入手，结合函数计算 FC 的能力，快速验证并构建安全、高效、可扩展的 AI 应用系统。
在云计算与人工智能深度融合的背景下，Serverless 技术作为云原生架构的集大成者，正加速向 AI 原生架构演进。阿里云函数计算（FC）率先提出并实践“Serverless AI 运行时”概念，通过技术创新与生态联动，为智能体（Agent）开发提供高效、安全、低成本的基础设施支持。本文从技术演进路径、核心能力及未来展望三方面解析 Serverless AI 的突破性价值。
在 AI 技术应用落地进程中，目前面临着五大核心挑战：开发/学习门槛过高，部署运维阶段复杂，AI 应用安全备受挑战，生态能力方面存在严重的割裂与锁定现象，同时资源成本高昂且利用率低下。这些挑战极大地阻碍了 AI 技术的广泛普及以及应用效率的有效提升。阿里云函数计算（FC）依托 Serverless AI 基础设施与全栈能力的创新突破，推出 Function AI（函数智能），精准攻克上述痛点问题，全面推动 AI 应用在开发至运维的全流程中实现降本增效。
