今天给大家分享的是一个白皮书，长达156页，20w字，阿里的云栖大会上发布的，由40位一线工程师联合撰写。

叫做《AI原生应用架构白皮书》。

我看了看。

里面有关AI的东西，是非常的全，我认为这是目前入门AI最好的一本书。

我们平时听说过的热词，在这里全都有详细的解释，甚至是来龙去脉，讲得都非常透彻和真实。

我很早就开始做智能化相关的东西，平时也积累了很多这方面的知识。

这里面说的东西，我基本上都了解过。

我知道他们说的对，所以我才特别开一篇文章来讲一下这个白皮书。

让大家能够系统性、全面地了解AI。

特别是大模型和智能体这方面。

大家看到这里，可以去公众号回复”大会“两字，就可以获得原版白皮书的文件下载链接了。

不过，建议你们继续读下去。

我接下来要说两个事：

一是，我会解读一下这份白皮书，主要讲讲这里面说了什么重要的东西。

二是，有关AI自媒体的文章质量的事，教大家怎么确定文章质量和识别AI文章。

我先说第一个事，大概讲解下白皮书的内容。

2025年，过年期间，DeepSeek爆红之后，AI就逐渐走进了大众的视野。

再加上Manus的出圈，AI真可谓是当前最热的话题。

以至于，各家公司都在做智能化相关的事。

甚至是政府、国企等各单位都在积极推进智能化。

所以，AI一定是一个趋势，我坚信至少3-5年内会一直保持相当高的热度。

但是，AI的发展是如此之快。

即使是我每天关注AI，也被弄的眼花缭乱。

有一段时间，我都感觉到了疲惫，甚至是恐慌。

AI的新鲜事物真就如雨后春笋一般，并且一天一个样。

东西太多了，没有几个人把这些东西串起来过。

我之前一直想搞这个，但是没时间。

但是，这个白皮书就是做了这样一件事，把所有大模型和Agent相关的东西都做了解释，非常厉害。

如果你也想早点入门AI，可以把这本书反复的看。

如果有不懂的，可以私聊我，或者加入我的群聊，给你解答。也希望你能关注我，给我支持。

01

《AI原生应用架构白皮书》总结

1. 参编人员

白皮书有40多位一线工程师共同撰写，都来自阿里巴巴。

下面是参编人员列表（这是他们在阿里的花名）（这里面有几位大佬我接触过，在维护一些框架，如spring-ai-alibaba）：彦林、亦盏、穆飞、麻芃、望宸、杨涛、小取、昔比、陆龟、席翁、翼严、濯光、十眠、如漫、青塘、佳皓、文昀、严研、叶仔、梧同、聪言、如葑、计缘、澄潭、洵沐、不铭、不瞋、世如（这里本来是个截图的，后来发现没放上，有字数修改限制，先列举上这几位大佬）

2. 章节划分

白皮书一共分了11章，分别是：

第1章：AI原生应用及其架构

第2章：AI原生应用的关键要素

第3章：AI应用开发框架

第4章：上下文工程

第5章：AI工具

第6章：AI网关

第7章：AI应用运行时

第8章：AI观测

第9章：AI评估

第10章：AI安全

第11章：通向ASI之路

可以看到，白皮书里面主要讲的就是：如何用AI给我们的传统应用赋能，以及如何落地的方案。

从智能应用的开发、测试、上线和运维的完整应用生命周期。

我读完之后，能够发现，他们是在围绕着企业级的智能场景落地做了一个全面的讲解。

我只能说，AI的东西，还是在前期发展阶段，很多东西还是不确定，不成熟。

虽然目前的做法是正确的，但是依旧处于动态变化当中。

我估么着，再有一年，可能很多东西都已经确定下来了，也会有很多的优秀的产品出来。

3. 国内的智能应用落地情况

书里对国内的智能应用落地情况做了调研。

基于调研的数据，我们可以看到：

44%的企业正在做智能化应用。

30%上下的企业会选择使用开源的产品或者框架。

落地的场景大概分四个方向：

1. 提升工作效率。
2. 智能交互。
3. 流程智能处理。
4. 科技创新。

智能体方面：62%的场景还是单智能体。

我觉得这是历史遗留问题，主要因为当时大模型能力不行，单智能体已经够呛了。

多智能体方面，现在还确实存在很大的编排机制问题，协作效果并没有想当然的那么好，落地没有想象中的那么简单。

不过随着AI的发展，相信在明年，一定会有很大进步。今天才刚刚过去9个多月，AI的表现就已经翻了好几倍。

工具方面：63%的企业已经沉淀了一些工具（包含MCP），给智能体用，增强智能体的表现。

目前面临的挑战，他们列了四个，但是我觉得，有点带货的意思。

除了第一个，连续对话，是由于大模型上下文长度固有的问题。

其他的都可以归结为传统的服务治理的问题，只不过当前的服务是和AI相关的设施。

估计，是想着推一下自家的Higress网关和Nacos服务中心。

当然，没毛病，我个人觉得，除了智能体内部的机制问题，这些传统的问题用传统的优秀中间件处理，很合适。

而且，这也体现了中间件的可复用性，扩展性。

4. 新架构：AI原生应用架构

他们提了一个新的架构：AI原生架构。

我觉得这个架构很大，很新，但是只是一个趋势，还在积极构建，还有很长一段路要走。

目前，我们企业级的应用架构经历了这样的变化：

单体架构、 垂直架构、面向服务架构（SOA），微服务架构、云原生架构。

给我的一种感觉就是：他们想表达的意思是，以后的应用架构会是Agent驱动的，一切都是Agent，拥有自主管理能力。

下面是架构图，似乎想表达：

我们通过手机，用的是自然语言，交互的是Agent，Agent处理好后台的细节，Agent之间也会协作完成我们的诉求。

听起来，感觉不错。

当然，这里面也带上了阿里的各种中间件。

最后，还给架构的做了一个成熟度的划分，有点像OpenAI做的智能体水平等级。

反正，我觉得挺好，很有可能不久的未来就能实现。

我很看好这个架构，因为，我感觉，这是可以实现的。

核心在于智能体，以及多智能体的协作。

所谓智能的落地，就是让需要用人的地方，让智能代替。

智能体能胜任这个工作吗？

大家觉得呢？

我觉得肯定能，智能体可比咱们普通人聪明的多，能干，还不用管饭。

24小时不间断。

天生的打工胜体。

5. 智能应用的关键要素

书里的第二章专门介绍了我们所熟知的那些智能体相关的概念。

包括：模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、网关、运行时、可观测、评估、安全。

我分别解释一下：

模型：就是模型能力，可能包含大模型（大小参数量的都有）、多模态的模型（包括OCR识别这种）、语音模型等，真正落地的智能体应用系统，不可能只用一个大模型。

框架：就是你做Agent的核心处理逻辑，有个架子，开发者用低代码或者硬编码，写自己的提示词、做工具、做知识等。还包括智能体的范式，比如ReAct（推理+行动）。

提示词：提示词很关键，是最重要的核心，没有之一，是智能体处理要遵循的指令。说白了，就是让智能体听话，按照咱说的做。智能体可以理解为张飞：“大哥，你说吧，让俺怎么干”。

RAG：就是知识检索。知识库搜索(传统搜索、向量化)和网络搜索都属于RAG的范畴。只要能获取到大模型本身不具备的实时内容，就是RAG。RAG机制本身也得优化，检索出来的东西不一定都有用。

记忆：有短期和长期的区别。短期就是当前会话，也就是上下文。长期目前来看，就是由短期积累而来的，比如说用户喜好、不经常变动的内容。

工具：这是智能体的核心能力之一，能够用工具，就有了操纵现有系统和现实世界的能力。目前MCP协议基本上就是工具标准，人家先出道了，但是后面可能会变成别的。

网关：就是传统的网关，不过现在用来Agent调用、统一模型调用，敏感内容过滤，成本控制等。

运行时：就是AI需要的周边设施或者服务：比如数据服务、GPU服务、业务服务等。

可观测：智能体的表现，大家都清楚，很有可能不稳定，所以观察智能体的表现，各项指标，对于改进优化就尤为重要。

评估：可上面的可观测是一块的，观测完了之后做智能体的评测，逐渐让他稳定下来，跟模型训练一样，练好了考个试。

安全：每个事物都得有安全方面的考虑，智能体更是。比如：模型越狱、生成钓鱼信息、数据安全、用户隐私、商业机密等，都是要考虑的。这块目前很欠缺。

书中讲的很细，大家也可以仔细看看，了解了解，这一块是做智能应用必备的知识。

但是，感觉可能我觉得说的很好，是因为我都比较熟悉了，看到他们整的这么全，所以很欣喜地推荐给大家。

初学者真有可能看起来头大，并不觉得有多好。

有什么问题可以加群交流，或者去看看我的另一篇文章，关于智能体开发的最佳实践。

一万两千字，解读智能应用开发最佳实践

这里面说的还是比较通俗易懂的，给我的同事讲了一会，他就明白的差不多了。

6. 智能体的定义和范式

第三章讲的是智能体是什么、以及当前的各种智能体的模版，我们称之为范式。

所谓的智能体，大多在模仿人类在设计，可以理解用大模型充当一个真正的人，能够独立的解决问题。

他们是这样定义智能体的：

当然，智能体就像我说的，没那么玄乎。就把它当成人就行。

感知就是身体，让他能知道所处的环境（工作场景）。

规划和推理就是大脑（鱼的记忆，只有七秒），是大模型本身的能力，他记不住你跟他说过什么，只能你记下来给他看。

记忆就是一个记事本，让他能够看到自己做过啥，说过啥。

工具：就是他的手和脚，能够做事。

反馈和迭代：就是他跟你说的话，让你确认。

智能体的定义，没有那么死板，你想怎么说就怎么说。

如果初学者实在不理解智能体的这些要素。

建议去使用API，调用一次大模型。你就全理解了。

**做一个单智能体，基本上就是上面说的这些内容的拼凑。**如下图：

还有一种智能体，是用工作流做出来的，包含一系列处理过程，把这些过程串起来，中间存在多次模型调用。如下图：

还有一种叫路由智能体，就跟银行的大厅经理一样，问客户办什么业务，引导到对应的窗口。

还有很多智能体的架构，但基本上都是基于对人类处理事情的方式和协作机制进行设计的。如下图。

Google有个A2A协议，就是智能体协同的协议。

阿里就用Nacos中间件来管理这些智能体的注册，作为实现A2A的一个设施基础。

为了处理好人与Agent之间的消息交互、Agent与Agent之间的消息交互，他们又用了RocketMQ消息队列来实现消息的管理。

7. 上下文工程

书中又为上下文工程单开了一章，足以说明上下文工程的重要性。

上下文工程是提示词工程的延伸和增强。

大家不要被这些概念给吓住，感觉学不完了。

其实就是提示词的分区化管理、动态构建。

本质还是提示词，不过更精细化了。

我之前也写过一篇上下文工程的解析文章，可以去看看。

智能体开发新范式-上下文工程浅析

书中对于上下文工程和提示词工程的区别是这样：

书中对于上下文的构成是这样理解的：

然后，又重点讲了RAG的优化。

包括：

文档分块的策略：文档向量化之前，要先分块，分成一段段的文本块。向量搜索的结果就是文档块。所以分成多大的块，从哪里到哪里分成一段，是个策略，影响召回的内容。

查询改写、问题分解：就是把非专业的自然语言，转化成专业的术语，有利于匹配，增强检索的质量。

多路召回和混合检索：就是从多个数据源和方式把知识检索出来，防止单一数据源的检索效果不够好。

重排序：对于搜索结果，把与问题最相关的放在最前面，需要有个排序的过程。排序可以是让算法排序，也可以是让大模型排序。

Agentic RAG：就是让另一个智能体进行检索，他的任务就是把和这个问题相关的内容给找出来。

多模态RAG：支持以图搜文，以文搜索，综合检索。

GraphRAG：就是知识图谱，把所有概念建立起联系，形成知识网络，从其中一个概念开始，能提起来一连串的相关知识点。

知识图谱似乎是最理想的方式，并且是非常适合企业构建自己的知识网络。

但是治理难度很大，书中也是这么说的。

上下文压缩也说了。

目前有Cline和ClauddeCode内置了上下文自动压缩，就是让大模型总结下之前的对话，再清空上下文，把总结带入新对话中。

然后继续对话，能够解决上下文长度超限的问题。

不过他们提的更完整。

上下文管理的处理策略有：写入、选择、压缩、隔离。

讲的就是上下文的存取、压缩和不同智能体之间的上下文隔离。

同时，也提了多层记忆：短期记忆转长期记忆。

8. 工具方面

工具方面主要介绍了MCP协议，说了它的优势和不足。

优势是：统一了工具接入的方式。

劣势就是：协议在安全方面的不足，在大批量工具下影响模型性能的问题，在集中管理方面的问题。

安全问题方面：

他们通过AI网关来解决MCP鉴权的问题。

批量工具应用方面：

他们通过网关检测，当检测到模型调用中含有大量的工具时，会用工具语义化检索来自动精简工具列表。这个特性是可以开启关闭的。

对于很多的MCP Server，会根据用户提问，动态选择最符合当前场景的MCP Server，防止过多的工具导致模型分析能力下降。

这个能力官方叫做MCP Router。有意思的是MCP Router本身也是个MCP Server。

其实就是根据问题，让Agent去调用这个MCP Router，动态检索出可能会用到的MCP Server。

有点类似大模型的MOE架构（专家模型），把大模型内部分成10几个专家，根据用户问题，选择最合适的专家，而不用全军出动。

对于MCP服务的管理，包括配置、发布、市场化等，他们开发了HiMarket来管理。

9. AI网关

这个我就不多赘述了，和传统的网关区别不大。

10. AI运行时（Serverless）

这部分，基本上，就是在推Serverless，也就是云函数计算。

官方说是这种比较适合Agent场景，比方说：会话隔离、工具执行（沙箱）、Agent弹性计算（毫秒响应）。

我倒觉得这个Serverless反正推起来有点困难，可能真正适用的场景比较少，就那么几个。

因为这个概念推出很长时间了，在云原生后期，就开始提，似乎企业中真正使用的比较少。

也可能是我看的少，大家感兴趣的可以看看。

我只能说，因地制宜，有适合Serverless发挥作用的地方，就用，不要强行整上。

11. AI的可观测

AI的运行状态，智能体的处理过程，链路追踪，不仅仅是在开发时便于我们调试智能体，更是在运行时能够找出智能体出错的原因。

这和传统的服务器应用观测没有本质区别。

主要是为了AI应用的高可用。

他们基于OpenTelemetry这个标准的遥测协议，在智能场景下所有需要观测的地方做了埋点。

实现了链路插桩、链路采集与加工、Trace查询与分析等。

基本上发挥了阿里在服务治理这方面的经验积累。

也就是说，你（开发者或实施人员）能够看到用户说了啥、模型返回了啥、工具调用的发起和结果、种种细节。

12. AI评估

AI评估就是评测智能体的表现。

这块，书里其实就说了一个设想，做了一个等级划分。

其实AI评估这块，一直没人做，可能就是没太有时间，大家都在忙着开发智能场景。

13. AI安全方面

安全肯定是重中之重，但是这方面，大家都是刚起步。

防不胜防啊，安全是永远的话题。

目前，大家的防范措施基本上都是在网关层做一层基础的拦截。

真正精细化的安全管理，还有很长的路要走。

目前还是先让AI做起来再说。

书里面也说了一些AI常见的安全问题，感兴趣的可以去看看。

14. 通往ASI之路

这里有点不太正经哈。

S居然是Super（超级）的意思。

最后一章就是展望未来，我这里直接就贴上一部分了。

关于这本白皮书的解析到这里就结束了。

需要白皮书原文件的同学，需要关注下公众号，在公众号回复：“大会”两字即可。或者加群也可以。

我们简单总结下：

这本书其实讲述的AI的基础知识，以及企业如何让智能应用落地，他们给出了一个全面的解决方案。

这个解决方案里，有成熟的，有构想的，有展望的，可以看出来编者们都很用心，也非常专业。

感谢各位编者，同时向所有AI工作者致敬🫡。

02

辨别文章质量

我在文章开头说道：”我知道他们说的对，所以我才特别开一篇文章来讲一下这个白皮书。“

我为什么要特别强调”我知道他们说的对“这件事。

因为，我作为一个AI领域的博主，我见过太多的”垃圾“文章爆火。

就是大家都不太熟悉AI，AI爆火也才还不到一年，对大家来说，是陌生的，新事物，未知的。

这种情况下，你无法辨别谁说的对。

今天，xxx火了，明天，另一个概念又火了。

自媒体就跟饿狼似的，抓住一个热点就蹭，好多做AI相关的博主，其实都是人云亦云。

看别人怎么发，他就跟着复制，模仿来发。

更有甚者，就直接拿AI生成的文章来当成自己的见解。

AI生成的，没毛病，有毛病的是他没做人工校验，而更多的情况是，他没能力做校验，因为他根本就不知道什么是什么。

我说这个，绝对不是为了diss某些博主，而是我曾经真的读过几篇这样的”垃圾“文章。

文章中的内容就是错误的，拼凑的，瞎琢磨的。

关键是，这种公众号，还真的火了，至少还真有人点赞转发。

我只能说，AI处于早期发展当中，大家对它还是陌生，无法判别真假，只是凑个热闹。

这样质量的博主，都能火，都能一直发文章，况且他还不自知，不感到羞愧，我也是服气的。

说这么多，就是想告诉大家一个意识：要主动分别知识的真假。

大家可能会说，我咋分辨，我真没办法分辨。

但是，我教给大家一招，能够分别是否是AI生成内容。

真假分别不出来，没关系，关注我就行，因为我可以对我发布的内容负责。

我搞了一年多的智能化，什么东西我都见过，都去细细研究过，从论文、从作者、从源头去理解。

话说的有点大，好像有点吹牛，但是我就是有这个自信和能力，哈哈哈哈。

接着说，如何分辨AI生成的内容，这是一个技巧。

这个技巧是：如果这篇文章的大小标题的后面都带着英文翻译，并且英文还带括号，这100%是AI生成的。

如果不是，我倒立洗头。

就像这种。

我不是说AI生成的内容不好，而是让大家提高警惕。

你的文章里面有AI生成的东西，没毛病，毕竟有些东西AI说的比较专业，觉得对，就可以直接用。

又不是写论文，不需要这么高要求。

但如果一篇文章全是这种形式的话，那完全就是AI生成的，你们觉得他都能这么糊弄读者，他会是真的在用心做内容吗？

我对这种行为感到羞愧，欺骗感情。

然后，我说一下，为什么这个技巧管用。

就是一个正常人写文章，中国人，是不会在每个标题和副标题，以及子标题中配备上英文解释的。

正常人写文章，要么就是一口气写一段，然后理理思路，接着写。

这期间，基本上不会打断，这才是有思考的文章。

你觉得正常人写完之后，会特意在每个标题后面再加上英文？

肯定不会啊。

更别提，在写的过程中，边写边加英文。多累啊！

你们觉得把标题翻译成英文，是很简单的事吗？大多数人肯定不会去做的，很麻烦，还打断思路。

而且，大家如果不信，你自己用大模型，让他给你生成一篇讲解XXX的文章。

你看看，是不是跟我说的一样，各种标题或者列表中后面都带了英文，而且英文还是括号括起来的。

大家看看我让通义千问帮我生成一篇讲解RAG优化的文章。（通义千问打钱！）

我没说错吧，是不是这么回事。

你换别的模型也一样的效果。

有人可能会说，你这让人家博主怎么活，我可不管，反正我希望我的粉丝是有这样的能力的。

因为，在未来，可能好多东西都是AI生成的，我们需要具备这样的能力。

起码，不至于说是，跟着一个纯AI生成的博主，还对他心存感激和敬意，我觉得他不配。

估计啊，好多博主，肯定会拿着这个白皮书的东西，直接复制粘贴发文章，声称原创，绝对的！

但是没办法，我无法阻止这种行为，只希望我的粉丝们，有这样的意识就好。

好了，今天的分享到这就结束了。

还是老话，希望大家多点点赞、转发、在看和喜欢，点点关注。

你们的支持真是给我了很大的动力。

我倾向于讲真话，和实际的东西，每次都是倾尽所有。

感谢大家。

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