收藏!阿里发布《AI Agent开发新范式》:LLM+Agent双引擎时代来了,小白到程序员必学指南
文章介绍AI应用进入"大模型思考+Agent行动"双引擎时代,LLM作为"大脑"负责思考,Agent作为"四肢"负责行动。文章详细阐述了Agent的核心构成、两种落地路线、与传统Chatbot的区别,以及基于函数计算FC、AI Studio和AI网关的云原生架构,形成"端-边-云"全链路协同,为企业AI应用落地提供实用指导。
AI 应用正在快速进入 “大模型(LLM)思考 + Agent 行动” 的双引擎时代。
• LLM 扮演“大脑”——理解意图、拆解任务、生成策略;
• Agent 充当“四肢”——调用工具、编排流程、与环境实时交互。
两者以“思考-行动-观察-再思考”的闭环方式持续迭代.
而 MCP(Model-Connect-Protocol)服务则是让整套系统真正落地企业的“关键插座”:它用一套标准化协议把 Agent 与财务、CRM、ERP 等后端系统秒级对接,既解决多系统协同,也解决快速集成难题。
一、两条落地路线
- 从零构建:面向颠覆式场景(例如“金融 AI 分析师”),直接设计原生 AI 应用。
- 存量升级:在现有 ERP、CRM 等业务系统里嵌入 AI 能力,用最小改动换取指数级体验提升。
二、Agent vs. 传统 Chatbot
传统 Chatbot 只能回答单轮问题;Agent 可以完成“多步骤、跨系统、持续状态”的复杂任务。其核心构成:
• LLM:推理与决策中心
• 记忆:长/短期记忆一体化,支持会话续跑
• 工具集:通过 MCP Server 对接外部 API、数据库、RPA 等
• 系统提示:定义 Agent 行为边界与安全策略
三、核心组件与云原生架构
- 函数计算 FC
- 规格:0.05 vCPU 起步,最高 16 vCPU,GPU 实例全覆盖
- 弹性:百毫秒级冷启动,秒级扩缩容,按 1 ms 计费
- 高可用:多 AZ 容灾,99.95% SLA
- 低门槛:编码式 SDK + 低代码节点,5 分钟上线一个 Agent
- AI Studio
- 可视化:拖拽式流程编辑器,兼容 Dify 设计规范
- 高性能:同场景性能较开源方案提升 10×
- 无缝集成:内建函数计算节点,一键部署到 FC
- AI 网关
- 统一接入:多模型代理、MCP 服务注册、流量路由
- 安全防护:API-KEY 托管、内容审核、限流熔断、防幻觉
- 可观测:调用链、Token 级成本分析、熔断告警
四、“端-边-云”全链路协同
AI 网关作为中枢 → 联动 MSE Nacos 做服务注册与发现 → FC 提供 Agent 运行时 + 沙箱隔离 → AI Studio 低代码/零代码构建 → 形成从终端到边缘再到云的完整闭环。
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