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1、AI 应用（AI Agent）开发新范式计缘阿里云智能云原生应用平台AI 应用概述01从“工具”到“智能伙伴”的进化被动的命令处理工具智能伙伴AI Agent+LLM的双引擎模式AI 应用：AI Agent+LLM 双引擎LLM扮演着认知核心，也就是“大脑”的角色。它负责处理所有与“思考”相关的任务：理解意图：当用户用自然语言提出复杂需求时，LLM负责精准地理解其背后的真实意图。规划任务：它能将一个模糊的目标（如“分析销售数据”）分解成一系列清晰、有序的步骤。规划&指令回馈&自省AI Agent（执行者）LLM工具AI Agent赋予了LLM“手和脚”，让“思考”得以转化为“行动”。如果说LL

2、M负责“思考做什么”，那么AI Agent则负责“如何去完成”：工具调用：这是AI Agent最关键的能力。它可以根据LLM的规划，去调用各种外部工具来执行任务，例如查询数据库、调用公司内部系统的API、访问互联网、读写文件等。任务执行与编排：Agent负责管理整个任务流程，确保LLM规划的步骤被逐一、准确地执行。与环境交互：它能将执行结果（如数据库查询返回的数据）反馈给LLM，供其进行下一步的思考和决策，形成一个“思考-行动-观察-再思考”的闭环。企业能力的核心-MCP服务企业AI AgentMCP 服务HR系统财务系统CRM系统客服系统ERP系统MCP的出现，很好的解决了构建AI Agen

3、t技能系统的痛点问题：规范化了多者的协同关系：MCP协议规范约束了用户、AI Agent、LLM、后端服务四者之间的系统关系。AI Agent和后端服务快速对接：无需后端服务改造，也无需AI Agent改造，无需了解和解析后端服务接口的返回格式。MCP服务是企业AI应用的基石。它将企业零散的IT资产和服务，转化为AI可以理解和调用的标准化能力，从而为上层的AI Agent源源不断地输送技能。构建AI应用的两种路径：全新开发 vs.存量改造Brand New DevelopmentExisting Business TransformationCRMERPOASaaS这指的是从零开始，为一个全新

4、的业务场景或颠覆性的产品构想，原生设计和开发AI应用。这种模式不受历史技术债务的束缚，可以采用最先进的架构，最大化地发挥AI Agent的能力，是实现颠覆式创新的最佳路径。例如，打造一个面向金融行业的AI研究分析师，或者开发一个企业内部的“超级知识入口”。全新开发：开创业务新大陆这是绝大多数企业会选择的路径。它指的是在企业现有的、成熟的核心业务系统（如ERP、CRM、SCM）中，嵌入AI Agent的能力，对其进行“智能化升级”。这种方式能直接作用于核心业务流程，价值释放路径更短、更明确。改造现有业务：为核心引擎注入AI动力AI 应用的核心是 AI AgentAI 应用基础架构AI Agent

5、 平台MCP ServerAgentPrompt TemplateModelPlatform-Level AgentsUniversal AgentsMulti-AgentsSiloed,Single-PurposeAgentsLevel Of IntelligenceSmarter models using more tools to accomplish higher value tasksUsefulnessInstructionsPlanning/Reasoning大脑PromptResponse执行官技能池AgentAgentMCP ServerMCP ServerLLMLLM多模态

6、模型多模态模型AI 观测AI 应用架构新范式Model代理/MCP服务代理端&生态AI AgentWorkFlow/AI Framework/Prompt/EvaluationAI ProxyToken限流Cache/RAGTools/MCP ServerAgent代理Agent API 管理流量防护认证鉴权策略/插件绿网/敏感信息过滤工具集移动端Web端智能终端车机终端其他生态终端MCP ServerOpen Telemetry 可观测标准协议AI 应用观测&评估体系LLM ObservabilityMCP Registry&Prompt 安全管理MSE NacosAI网关AI网关事件驱动定