AI 智能体从 0 到 1 的工程化落地与系统构建实践
随着大模型能力不断增强，越来越多团队开始尝试构建 AI 智能体（AI Agent）。但在实际应用中，很多智能体项目停留在演示阶段，难以长期运行，也无法真正进入业务流程。问题往往不在模型本身，而在系统设计方式。智能体不是一次性调用模型的工具，而是需要长期运行、持续决策和不断反馈的系统。只有完成工程化构建，智能体才能从概念走向稳定可用。工程化智能体的核心特征，是能够在没有人工持续干预的情况下，稳定运行完整流程。在实践中，一个可落地的智能体系统至少需要具备以下能力：目标明确、任务可拆解、执行可控、状态可维护、结果可反馈。这些能力共同构成智能体的决策闭环。从工程视角看，智能体本质上是一种长期运行的系统组件，而不是临时生成内容的工具。在智能体从 0 到 1 的阶段，最容易导致失败的原因是边界不清。很多项目一开始就尝试解决过多问题，导致系统复杂、难以稳定。更稳妥的方式，是只让智能体处理一类任务、运行一个流程、调用有限工具，并尽量保证输入和输出结构清晰。边界越清楚，系统越容易测试、调试和扩展。在工程实践中，一个可落地的智能体系统通常由多个相互独立但又协同运行的模块构成。这些模块负责目标解析、任务规划、执行控制、工具调用和状态维护。它们共同形成一个循环，使智能体能够持续运行而不是一次性完成任务。需要注意的是，系统逻辑应由程序控制，而不是全部写入提示词。提示词只负责配置，不应承担系统职责。任务规划是智能体与普通模型调用之间的本质区别。一个没有规划能力的系统，无法持续执行复杂流程，只能完成一次性任务。在工程实践中，规划能力应从简单开始，逐步增强。早期使用线性规划即可满足大多数场景，随着需求复杂度提升，再逐步引入多路径或反思机制。过早复杂化，反而会降低稳定性。智能体要进入真实业务流程，必须具备可靠的工具系统。工具是智能体与外部世界交互的接口，包括数据查询、接口调用、文件操作和结果输出等能力。工程上，工具设计应遵循职责单一、输入输出清晰、可独立测试的原则。工具越稳定，智能体系统的整体可靠性就越高。没有记忆的智能体，只能完成一次性任务，无法真正运行流程。工程化智能体需要至少具备短期和中期记忆，用于保存当前任务状态和阶段结果。长期记忆可以在系统稳定后再逐步引入，用于存储知识和经验。在早期阶段，过早引入复杂记忆机制，往往会增加系统不确定性。反馈机制决定智能体是否具备自我修正能力。一个没有反思能力的系统，一旦执行失败，就会不断重复错误。工程实践中，应为智能体设置明确的结果评估机制。当结果不符合预期时，系统应能够重新规划并限制循环次数。这是智能体从“能跑”到“能用”的关键一步。从实践经验看，智能体从 0 到 1 的实现应遵循循序渐进的原则。先构建单目标、单工具、无记忆的简单系统，再逐步增加记忆、反馈和多工具能力，最后处理并发、异常和持久化问题。遵循顺序，可以显著降低返工成本。在智能体工程化落地过程中，常见问题包括：目标定义过大、提示词承担系统职责、工具不可控、缺少回退机制、没有日志监控、系统模块耦合严重。这些问题通常不是模型问题，而是工程设计问题。智能体是一种系统工程，而不是提示词工程。智能体真正的价值，不在于模型是否足够聪明，而在于系统是否足够稳定。当结构合理、边界清晰、流程可控，模型能力的提升将自然转化为系统能力。工程化，是智能体真正进入行业、进入流程、进入长期运行阶段的起点。
智能体来了从0到1：为什么几乎所有能落地的 AI Agent，本质都是工作流系统？
如果说大模型决定了智能体“能想多聪明”，那么工作流，决定了它“能走多远、能不能落地”**。在过去一年中，AI Agent 成为开发者与企业管理层共同关注的核心概念。但大量实践已经证明：阻碍智能体进入真实业务的关键因素，并不是模型能力，而是系统是否具备“工作流意识”。本文将从工程视角回答一个关键问题：为什么几乎所有真正跑进业务系统的 AI Agent，本质上都是工作流系统？一、什么是智能体工作流（Agentic Workflow）？​智能体工作流​，可以被定义为：通过流程编排、状态管理与工具调用，将大模型的概率推理能力，约束在一个确定性的业务执行框架中。在工程上，它的作用不是增强模型“思考能力”，而是​控制模型的行为边界​。一个常见的类比是：大模型：引擎智能体工作流：变速箱 + 底盘 + 制动系统没有工作流的 Agent，本质只是一个具备自然语言能力的交互 Demo，而不是业务系统的一部分。二、为什么“纯 Prompt 智能体”无法进入真实业务？许多团队在 Agent 的 0→1 阶段都会遇到同一个困惑：“模型已经足够强，为什么还需要设计复杂流程？”原因在于一个根本性冲突：业务系统要求确定性，而大模型的输出天生具有概率性。智能体工作流的价值，并不在于“让模型更聪明”，而在于解决以下三个工程级问题。1️⃣ 将模型幻觉限制在可控边界内在工作流系统中，复杂任务会被拆解为​最小原子能力​：分类信息抽取条件判断模型不再被允许“自由发挥”，而是只在明确约束下完成局部认知任务。模型负责推理，系统负责兜底。2️⃣ 事实来源于系统，而非模型生成在可落地的 Agent 系统中：库存数据 → 数据库 / SQL金额信息 → 财务系统订单状态 → 业务服务模型只负责​逻辑决策​，而不负责​事实生成​。**这是智能体工作流最核心的一条原则：逻辑交给模型，事实交给系统。**3️⃣ 从“调 Prompt 玄学”到“可调试系统工程”在工作流中，每一步都是可观测、可回放、可重试的：是意图识别失败？还是外部 API 异常？还是条件分支判断错误？这类工程级调试能力，是纯 Prompt Agent 永远无法具备的。三、智能体工作流的三个成熟阶段（工程共识）在大量真实项目中，成功落地的 Agent 几乎都经历了以下三个阶段。第一阶段：顺序链（Sequential Chain）Input → Step A → Step B → Output适用于：摘要翻译单次生成任务这一阶段的 Agent 更接近“流程化生成”，适合作为 Demo，而非业务系统。第二阶段：条件路由（Conditional Routing）系统先进行判断，再根据条件进入不同流程分支。典型应用包括：客服意图分流售后 / 退款 / 技术支持内容审核策略分支这一阶段，Agent 开始具备基础的“系统意识”。第三阶段：闭环 Agent（Loop & Multi-Agent）Plan → Act → Observe → Reflect核心特征：任务失败可回退行为可自我修正支持长流程与多角色协作到这一阶段，智能体才真正开始“像一名员工”，而不是脚本。四、真正的工程难点：不是设计流程，而是“编排成本”在真实系统中，Agent 落地面临的最大挑战并不是逻辑设计，而是工程复杂度：图结构难以维护状态在多节点间难以传递重试、超时、中断处理极其复杂这也是大量 Agent 项目停留在 Demo 阶段的根本原因。五、为什么 Agent 基础设施正在平台化？行业正在形成一个清晰共识：Agent 的基础设施必须被平台化、低代码化。越来越多团队选择使用类似 「智能体来了」 这样的智能体平台：底层负责：流程调度、上下文管理、失败重试上层专注：业务流程与策略设计其核心价值在于：让业务专家，而不是工程师，定义智能体的行为逻辑。六、结论：未来 Agent 的核心竞争力是什么？不是模型参数规模，而是三点工程能力：是否具备清晰的流程拆解能力是否能将不确定性约束进工作流是否支持持续复用与演进Agent 的上限，不在模型，而在工作流。「智能体来了」正在做的，正是把复杂的 Agent 工程，转化为​人人可设计的流程系统​。
国内首个可复现！萝博派对公开人形机器人 “从 0 到跑” 全开源方案 ｜
国内首个可复现！萝博派对公开人形机器人 “从 0 到跑” 全开源方案0%展开列表国内首个可复现！萝博派对公开人形机器人 “从 0 到跑” 全开源方案今天联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载今天通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码今天Mira公司内乱？CTO被开除，带团队回OpenAI，翁荔上推发言今天Nature丨清华等团队揭示AI科研双重效应：个人效率亦或是科学边界今天刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶今天人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」今天实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏今天已证实！清华姚班陈立杰全职加入OpenAI，保留伯克利教职今天解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估今天5分钟定制一个AI采购专家：讯飞发布“招采智能体工厂”，重新定义行业开发范式今天Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？今天大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化今天性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升01月14日继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人01月14日Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起01月14日端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统01月14日仅用10天？Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的01月14日AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题01月14日用AI从常规病理切片重建空间蛋白图谱：基于H&E图像的高维蛋白质表达预测01月14日国内首个可复现！萝博派对公开人形机器人 “从 0 到跑” 全开源方案2026 年 1 月 15 日，萝博派对（Roboparty）在官方 GitHub 仓库正式完整开源双足人形机器人 “萝博头原型机（Roboto_Original）”，并同步启动全球开发者共创计划。这款搭载拟人步态的 AMP 运控算法、跑步速度达 3m/s 的原型机，凭借全栈透明的技术开放模式，成为目前全球范围内技术成熟度领先的全开源人形机器人。不同于“只开源代码或只开源结构图”的碎片式开放，本次开源以“可复现、可二开、可验证”为目标，覆盖参考硬件、控制/训练栈、工程化调试与验证方法，以及长期维护的行业 Know-how 共创知识库。萝博派对希望把“从 0 到跑”做成行业共享的具身 Infra 底座：把路径标准化、把经验工具化、把验证流程公开化，推动行业把时间用在真正的场景与能力突破上。全栈开源，直击人形机器人开发痛点人形机器人真正的门槛，往往不在某一个算法点，而在“从设计—装配—标定—训练—验证—迭代”的系统工程。基于此，萝博派对针对行业长期存在的三大核心痛点——闭源导致开发壁垒高、设计规范缺失、架构标准不统一——以“可复现、可二开、可验证”为目标，正式发布双足人形机器人“萝博头原型机”的全栈开源方案，并同步推出“动手学人形机器人问题清单”Know-how 共创文档，推动行业经验从“各自积累”走向“公开共享”。在硬件层面，萝博头原型机公开 1.2m 身高、30kg 重量级本体的全套结构图纸，覆盖关节排布、线束收束方案以及金属结构件选型标准等关键设计细节。同时，项目同步开放关节模组核心参数、选型指南与拆机报告，并提供国内优质供应商清单，配套完整 EBOM 物料清单与 SOP 组装流程，从采购、装配到复现路径形成闭环，显著降低硬件研发与复刻门槛。在软件与控制层面，项目开放底层控制全量代码，涵盖模仿运动、感知运动与导航运动三大核心模块，并支持 SMPL-X 人体模型适配，使开发者能够直接复用海量人体动捕数据，减少新任务开发中的微调成本，提升能力迁移效率，缓解传统控制方案在泛化性与工程落地上的不足。同时，萝博头原型机同步开源拟人步态的 AMP 运控算法代码，为步态自然度与运动稳定性的进一步迭代提供可直接复用的技术基础。在工程化落地层面，萝博派对将研发过程中形成的 sim2real gap 弥补方案、样机测试矩阵与调试经验总结系统化公开，并同步沉淀关键避坑要点与流程规范，帮助开发者与合作团队减少重复试错、提升调试效率，让“跑起来”不再依赖隐性经验，而是可以被复现、被验证、被持续迭代的工程流程。与此同时，萝博派对长期建设并持续维护“动手学人形机器人问题清单”共创知识库，覆盖行业发展、硬件研发、软件研发与生产制造等关键环节，旨在将行业讨论从“表演型炫技”拉回“实用落地”。该知识库主张人形机器人优先解决行走稳定性、抗摔性等基础能力，并围绕尺寸、重量、散热、成本等量产关键问题展开共建，以“全员编辑、按紧急度排序”的开放机制，将单一团队的经验沉淀升级为“全行业共建的落地指南”，推动行业从“各自试错”走向“协同突破”。核心突破：性能与步态双达标萝博头原型机的关键优势，在于“硬件性能”与“控制体验”的同步提升。在运动能力上，原型机跑步速度达到 3m/s 级别，跻身全球全开源人形机器人第一梯队，回应了行业长期存在的“开源性能滞后于闭源”的刻板印象。为支撑高速与稳定运行，硬件端采用类车规级本体结构与高刚性金属材料，提升力传递效率与整体结构稳定性；同时通过模块化关节模组实现更高的扭矩密度与更快的动态响应，为跑步与复杂动作提供可靠的执行基础。在控制体验上，萝博头原型机搭载拟人步态的 AMP 运控算法，作为其核心控制能力底座。该算法基于数据驱动范式，并深度适配 Behavior Foundation Model（BFM）预训练框架，通过学习人体动捕数据，使机器人的行走与跑步更贴近人类生物力学特征，在提升动作自然度的同时兼顾稳定性表现，能够在复杂路况中保持更可靠的姿态控制。同时，这一范式显著降低新步态与新任务的微调成本，使步态扩展从“重研发”转向“可迁移、可复用”的工程流程。对开发者而言，这意味着在不额外承担高昂研发投入的前提下，即可获得兼具高性能与自然步态的人形机器人参考方案，并在此基础上更高效地进行二次开发与场景适配，加速具身能力向真实应用落地。生态共建：以开源推动协同创新此次开源是萝博派对推进人形机器人行业协同生态建设的关键一步。在开发者生态层面，团队已搭建面向行业的技术交流与共创网络，吸引上市公司技术负责人、高校科研人员及创业公司核心成员等专业群体加入，形成更高效率的技术交流与资源共享平台，持续推动经验沉淀与问题协作解决。在商业与产业层面，该项目已获得经纬创投、小米战投、光源资本等机构的千万美元种子轮融资。萝博派对认为，这不仅是对团队技术路线与工程能力的认可，更是对“具身智能 Infra 化”路径的验证：通过开源与标准化，把开发所需的关键链路沉淀为可复用的基础设施，让行业将更多精力投入到真实场景与能力创新之中。“我们的目标是让具身智能的开发成本降低 80%。”萝博派对团队表示，当硬件不再成为门槛、算法不再是黑盒，具身智能才能真正进入“千行百业”的应用阶段，形成规模化的产业价值。除开源共创外，萝博派对也为产业伙伴提供 JDM（联合定义制造）设计与联合开发，加速从参考样机到工程化交付的全流程，覆盖结构/电气/控制集成、BOM 与供应链、试产与测试矩阵等关键工作。目前，全球开发者可通过官方渠道获取核心资源与参与共创：萝博头原型机开源仓库已在 GitHub 上线，作为从硬件到软件的汇总入口，保持持续更新。萝博派对 Github ：https://github.com/Roboparty/roboto_origin同时，团队长期维护“动手学人形机器人问题清单”Know-how 文档，鼓励开发者通过社区参与编辑、提交行业痛点与复现经验，共同建设可持续迭代的落地知识库。“动手学人形机器人问题清单” Know-How 文档：roboparty.com/roboto_origin/doc萝博派对将持续基于社区反馈优化技术方案，推动行业从“各自为战”走向“协同共赢”，并欢迎全球开发者加入共创，探索人形机器人技术在真实场景中的实用化落地路径。
撰稿：李文朋编辑：王一鹏最近，“Meta 以 20 亿美元收购 Manus”的消息传得很热。Manus 曾被嘲讽“套壳”，但业内人士认为，虽然 Manus 整体架构和理念不算颠覆式“新”，但在任务连通性、容错、回退机制等实现上，极度考验工程能力，远不是“换个皮”那么简单。 在 Manus 创始团队与媒体的最近一次访谈中，联合创始人季逸超提出目前 Manus 定位只是一位“通用型助手”，帮普通人把复杂工作流做完，不能完全替代用户本身。这也是因为在 ToC 场景里，普通用户对体验要求很苛刻——慢一点不行，错一点也不行，Manus 团队很清楚这一点。 如果说 ToC 用户已经够“难伺候”，那 ToB 客户对 Agent 的要求只会更高：一方面，企业希望 Agent 真正“上生产”，意味着要接入复杂的权限体系、业务系统和合规要求；另一方面，任何一次错误操作、脏数据写入、流程走错，带来的代价都远比个人用户高得多。 所以会看到，过去一年很多企业在这条路上吃了不少苦：投入人力、投入预算，最后做出来的 Agent 用不了。MIT《2025 年商业 AI 现状》报告里提到，约 95%的生成式 AI 试点项目很难进入生产环境，很多最终都卡在上线前后。 问题出在哪？就在于这些一连串的工程难题。 比如代码标准不统一、系统接口五花八门、工具调用不稳定、开发周期被拉得很长；数据资产混乱、想用调不出；安全合规和权限管理一碰就痛；甚至出现“越用越退化”的优化难题。 说到底，并不是模型不行，也不是工程师不会做，而是整个 Agent 开发还不够成熟，大家还在摸索阶段，没有提前规划一套更清晰、更稳定的“做法”。 所以，国内的云厂商开始认真思考一个问题：到底怎样才能帮助企业把 Agent 的难题解决掉？有没有一种更适合落地的开发范式？ 2025 云栖大会上，阿里云 CTO 周靖人就曾提出过「AI 时代的 Agent 开发范式」。而在 1 月 7 日，阿里云百炼对“1+2+N”体系和开发范式做了一次更系统的升级，把它落成一个工程化的体系。 这套“1+2+N”体系的想法并不复杂，本质是把 Agent 落地拆成三层： 稳底座（1）：把模型和云资源这些基础能力做稳定、可扩展、可治理。地基不稳，再漂亮的 Agent 也只能停在 PoC。 定范式（2）：给企业一套把 Agent 做成“工业产品”的开发与运行体系，能开发、能部署、能迭代，交付不再反复折腾。 理杂活（N）：把真实业务里最难、最碎、但最致命的集成、权限、评测、成本这些“脏活累活”，做成可插拔的组件，让企业能按需拼装。 从这个角度看，这次阿里云百炼迭代背后体现的是一种更务实的方向：要用更工业化的方式，让企业的 Agent 在真实业务里跑起来。 一、“N”：通用大方案，不如啃硬骨头的“高手组件” 经过大量 Agent 的试错，企业如今在启动一个 Agent 项目时，最先拎出来掂量的往往不是模型，而是数据怎么处理与调用、安全问题能不能搞定、上线后怎么评估和优化。 这些硬问题不先解决，再漂亮的 Agent 构想也很难真正走进生产环境。而在阿里云百炼的“1+2+N”体系里，“N”恰恰就是优先来啃这些硬骨头的。 更关键的是，这一次“N”做了很大的升级：它把落地过程中那些最常见、最难啃、最容易反复踩坑的环节抽象出来，沉淀成一组可插拔、可组合的模块化组件。Agent 开发的难题看起来五花八门，但很多难题其实有共通的解法，可以被提炼、被复用。 “N”组件的存在，可以让企业缺什么就用什么、按需组合，把时间花在业务价值上，而不是重复造轮子。 这次升级里，一个直观的变化在应用广场：阿里云百炼把同类 Agent 做成了十多个精选合集，提供新的多模态模板，支持免登录体验，也能一键调用 API，把“试试到跑起来”的路径压得更短。 真正决定“能不能落地”的挑战，还有数据连接与知识管理、安全与权限控制、可观测与持续优化等问题。 企业做 AI 转型，数据治理永远是“卡脖子”环节。尽管大家都知道数据重要，但真落到工程上，标注、清洗以及让模型读懂私有数据的成本极其高昂。 目前，企业内部约 80%的数据以 PDF、图像、视频或会议录音等非结构化形式存在。据 IDC 预测，这些数据多处于“不可检索、不可复用”的沉睡状态。随着全球数据量预计在 2026 年激增至 221ZB，如何将这些碎片资产转化为 Agent 可调用的知识，成为企业发展的关键。 阿里云百炼的思路是把这条链路做成“工具化”：用多模态 RAG、多模态数据库、Connector 连接器，把数据处理变成更工业化的流水线。 多模态数据库通过智能解析、分类归档，打破图像/音频/视频等模态壁垒；多模态知识库 RAG 不再局限于纯文本，支持数十种格式的高精度解析，包括扫描件 PDF、复杂报表、音视频会议记录等。 在 Workflow 层面添加多模态文件处理与生成节点，同时提供覆盖 Chunking、Embedding、（多模态）Embedding、Rewrite、Retrieval、ReRank 等在内的向量化全流程能力，用于检索与消化企业数据资产。百炼平台还提供开箱即用的 RAG 工具，企业无需自建复杂的向量库与检索链路，也能获得高性能的知识检索与生成能力。 把知识库做起来只是第一步。要让 Agent 真正有用，它就得能接入实时数据。然而，长期以来 ERP、CRM 等异构系统间的集成成本高昂，导致 65%的企业受访者认为业务系统沦为新的“数据孤岛”。 百炼平台推出的 Connector（企业级数据连接器），就是想把这个门槛降到最低。 通过 Connector，企业可以一键对接飞书、语雀、MySQL 及 OSS 存储；连上之后，这些数据既能直接喂给知识库，也能驱动工作流跑起来；平台还提供数十种预置工具（Tools），支持用自然语言直接查询或检索数据等。 当然，数据一旦接进来了，真正棘手的问题也随之出现：权限边界与责任归属难题。 长期以来，很多 Agent 在企业业务中多以匿名形式存在。这种“身份透明”导致操作链路难以溯源，不仅无法明确执行指令的主体，更埋下了越权操作的隐患。 为此，百炼平台引入 Agent Identity 组件，将 Agent 纳入企业身份治理的范畴。 通过集成 Okta、EntraID 等主流系统，平台为每个 Agent 分配数字身份，使其行为从孤立的匿名调用转变为绑定主体、可供审计的合规操作。 百炼平台也将传统的“常驻权限”升级为“按需授权”仅在执行任务时获得短期令牌，任务结束权限即刻回收。 配合权限降级机制，Agent 的边界被严格限制在用户授权范围内，确保无法越权。全链路审计日志则让每一步决策都透明可查，解决了企业“敢不敢给权限”的顾虑。 针对执行环境安全，百炼平台也构建了 Sandbox（沙盒）物理隔离屏障。当 Agent 处理外部代码或第三方数据时，系统可以利用虚拟化技术将其限制在独立空间内，精简系统调用并严控网络访问。 每一个任务会话均在“即用即弃”的容器中运行，执行完毕立即重置，彻底阻断了数据残留与交叉污染。平台同步引入实时监控与会话回放，一旦监测到异常行为将立即终止任务。这种设计为 Agent 提供了“受控下的自由”：在屏障内保持灵活性，在边界外确保系统安全。 而当 Agent 真正跑进业务之后，新的共性难题也会浮现：怎么评估、怎么持续改进。 与传统软件不同，Agent 的执行具有非确定性：即便输入相同，也可能因模型的随机性、工具调用顺序或上下文波动产生不同的输出。这导致开发者难以追踪 Agent 决策逻辑，在任务失败时无法精准定位是模型、工具还是流程缺陷。 百炼平台通过 Trace（可观测）与 Evaluate（评估）组件，实现了从“黑盒”到“透明”的转变。 Trace 组件提供完整的执行轨迹追踪，清晰复现了从思考（Thought）、行动（Action）到观察（Observation）的每一步。开发者可以判断哪一步耗时最长、哪个工具失败率最高，或是在哪个环节陷入了逻辑死循环。 结合 Token 消耗、响应速度等量化指标，这些数据可通过 Grafana 进行可视化监控，构建起实时的生产环境观测能力。 基于此，Evaluate 则建立了体系化的评价标准。 在任务完成度评价方面，百炼平台可以通过衡量目标满足率与输出质量对 Agent 进行评分；并支持“模型评测（LLMasJudge）”、专家打分与人工复查相结合的混合模式，对失败任务进行深度归因。 可以说，基于日志（Logs）、指标（Metrics）与追踪（Traces）的三大支柱，百炼平台设计了一个“评估—优化—验证”的持续迭代闭环。这种由数据驱动的迭代机制，也驱动着 Agent 实现“越用越好用”的工程闭环。 相比于自建底层架构，直接调用百炼平台的成熟组件能让开发周期缩减数倍。以 RAG 系统为例，以往搭建搜索和解析链路需要数周，现在利用多模态 RAG 组件，几个小时就能跑通。 企业不需要为每个 Agent 单独开发身份认证或数据接口，一套 Agent Identity 就能管好所有 Agent 的工号，一个 Connector 就能接通全公司的数据源。 放在阿里云百炼“1+2+N”体系中，组件化正填补模型到业务之间的最后一块拼图：模型提供计算力，开发范式定好流程，而这“N”个组件则专门负责解决数据怎么连、权限怎么划、效果怎么评、安全怎么管这些具体的“杂活”。二、“2”：“下一代”Agent，需要新开发范式 “N”组件把坑填平，只解决了“这事能不能接得上、管得住”。企业真正要把 Agent 变成长期能用的工业生产能力，还得解决另一个现实问题：怎么开发、怎么协作、怎么迭代。 阿里云百炼“1+2+N”体系里的“2”，就负责这一点，它涵盖两种开发方式（低代码+高代码），以及配套 Agent 开发平台，通过同一套平台和运行时，分别服务两类人、两种交付方式。 为什么要做成“2”种模式？因为企业落地 Agent 的过程，基本就是两条路同时走：想快速试点、尽快看到效果，低代码更省事、更快；真要进核心业务、对接复杂系统，高代码才够灵活、够深。更现实的是，企业在代码协作上存在长期的“割裂”：低代码不够用，高代码效率低。产品经理用低代码搭建的草案，往往需要技术团队用高代码重新开发，而这种重复劳动会导致业务逻辑在传递中失真。 为了让 Agent 更快、更深地融入业务，百炼把低代码和高代码“打通”：企业可以从低代码起步做验证，再逐步演进到高代码做优化，形成一种更自然的渐进式开发，让真正懂业务的人与懂技术的人有机协作。 据 Gartner 的预测，到 2028 年，企业里相当一部分 Agent 应用会由业务人员主导搭建。双开发模式很可能会成为 Agent 走向工业化落地的一种主流形态。 但“2”的意义还不止是“怎么写代码”。更重要的是：下一代 Agent 本身就需要新的开发范式。 过去的一年，很多企业里的 Agent 实际上还停留在比较“表层”的形态：一种是以提示词工程为核心、更多承担辅助角色的 Copilot；另一种是能处理重复流程、严格按预设步骤执行的“数字员工”。它们能提升效率，但往往缺少主动规划与闭环执行能力。 Agent 不应仅“被告知怎么做”，而是“应该主动思考怎么做”。 因此阿里云百炼提出了 Agent2.0：未来的 Agent 要能围绕目标自主规划，把复杂问题拆成可执行的小任务，过程中还能根据反馈调整策略，最后交付更稳定、质量更高的结果。 按照这个定义，Agent2.0 的核心链路是“规划—执行—反思”。 而现实里很多 Agent 开发失败，问题往往是开发范式还停留在老路上。传统那种线性链路（用户 →Agent→ 模型 → 输出）有三个硬伤：没有规划，就很难应对动态场景；没有反馈与纠错，走偏就很难拉回来；没有长期记忆，交互体验容易断裂。 为了能承载 Agent2.0 的生产级落地，百炼平台对开发范式做了系统升级：AgentScope 从过去偏“开源写代码”的工具形态，演进为覆盖 Agent 全生命周期的工业化开发平台。第一步，是把“上手门槛”压到尽量低。 一方面，AgentScope 做了对主流模型能力的统一集成，内置 100+预训练模型，拿来就能用。 另一方面，百炼平台提供了一批可复用的智能体库，比如交易智能体（EvoTraders）、调研智能体、金融分析智能体、数据科学智能体（Data-Juicer）、浏览器使用智能体、语音智能体等，减少从零开始的成本。 第二步，是围绕更高级的 Agent2.0，把“协作与执行”能力补齐。 AgentScope 主要通过三块来支撑： 多智能体编排：引入基于 Actor 模型的分布式架构，支持多个专业 Agent 的并行协作与自动调度。研究表明，协作模式任务成功率比单一 Agent 高出 90.2%。 智能体上下文管理（长期记忆）：深度适配 Mem0、ReMe 等记忆系统。使得 Agent 能够自主存储并检索历史交互中的关键信息，在后续任务中实现能力的持续迭代。 工具调用能力：全面兼容 StreamableHTTP、SSE、STDIO 等主流接口标准。通过支持 AnthropicAgentSkill 规范，在运行时即可动态加载新工具或移除冗余资源。 在工具调用这层，ReAct 这类“边想边做”的范式，也被不少实践证明更容易形成任务闭环：学术基准测试中，ALFWorld 任务只需 2 个示例即可达到 71%的成功率，高于强化学习模型的 37%；在复杂任务中，准确率相较纯 FunctionCalling 提升约 15%–20%，成本比 CodeAct 低 78.9%。 在 Agent2.0 优化与部署阶段，阿里云百炼通过 AgentScope-Studio+AgentScope-Runtime 打通了全生命周期的工业化链路。 AgentScope-Studio 可通过自定义多维表现指标，评估工作流设计的合理性；提供从输入到输出的全链路追踪与可视化，让 Agent 行为与决策过程实现“可观测、可复盘”。 百炼平台利用评测结果持续改进，让失败样本成为训练资产，形成“评测→优化→验证→再优化”的迭代闭环，实现从“盲目调参”到“数据驱动优化”的范式转换。 在落地部署环节，AgentScope-Runtime 支持 Docker、K8S、ACK、Serverless 等多种部署形态；通过 Agent-as-a-Service 将 Agent 封装为可独立调用的 API 服务，兼容 A2A 与 ResponseAPI 等协议，便于集成、弹性扩缩与快速迭代。 如果把阿里云百炼的开发范式拆开来看，其实就是从“构建”走向“运营”的一个完整闭环。 前半段构建，重点是更快、更省力地把东西搭起来： 用可选智能体模板减少重复劳动；用多智能体编排与工作流把复杂任务拆成可协作的子任务；用高低代码一体化实现统一开发与交付；通过 ReAct 等方式完成多任务的规划、执行与自我纠偏，再结合用上下文和长期记忆支撑长链路执行等。 后半段上线运营，就是做让它智能地跑起来： 用可观测和自动化评测把效果变成可量化的指标；打通真实系统和数据源，拿到反馈并持续优化；在企业既有基础设施上实现更便捷的部署与稳定运维；同时借助 Identity、模型单元专属部署、机密推理等能力，把权限、安全与合规治理补齐。 这套开发范式的最大亮点，就是它统一按照“工业级 Agent2.0”的标准做事：高效的开发体系+可持续的反馈闭环+便捷可靠的上线部署。 三、“1”：模型优势之外，深挖“模型服务”工程 最后，无论是组件化拼装，还是低/高代码协作，最终都要落在同一个问题上：模型调用能不能稳定、能不能扛流量、能不能控成本、能不能过合规。 所以“1”是整个体系的地基——模型与云服务底座把推理服务、弹性、部署形态与安全边界做成统一供给，保证上层“能跑起来，也跑得久”。 很多企业在用 Agent 的过程中，卡住的往往不是“模型会不会”，而是一些更现实、更工程的问题：1）延迟、并发、稳定性跟不上真实业务流量；2）成本容易失控（链路长、多轮工具调用、重试一多就更明显）；3）部署和合规麻烦（私有化、混合云、权限边界、数据隔离等）。 在调用模型的时候，企业最关心的也无非就两件事：成本与性能。为此，百炼平台提供了一套云资源调度组合拳：“异步调用+闲时调度”。 以前搞大规模的数据清洗、标注，或者是分析长视频，这些任务不仅计算密集，而且耗时漫长。最头疼的就是走“同步调用”，跑到一半接口超时了，任务断掉，前面全白干。 有了异步调用就省事多了，它像寄快递一样，你把任务丢给后台，拿个任务 ID，就可以去干别的。不用在那儿死等结果，等服务器处理完了你再回来取就可以。 而“闲时调度”更像“错峰用电”：不着急的任务挪到资源空闲的时候跑，单价更划算，整体资源利用率也更高。阿里云百炼官方给出的数据是，动态调度后闲时推理成本可降低 50%。对需要处理海量数据的企业来说，这种节省是实打实的。 此外，阿里云百炼这次把“模型服务能力”也做了系统升级，主要围绕四块：模型后训练、专属模型单元部署、平台可观测、推理安全防护，系统性地”深挖“模型的服务能力。 先从选型说起。百炼平台把模型体验中心做了结构性重构，把在线模型的能力做成更直观的“能力图谱”，支持文本、视觉理解、图像/视频生成、语音交互等全模态体验。 这样企业就不用靠猜，也不用“盲选”，可以在平台上直接对比不同模型在具体场景下的表现，再做选择。 模型选定之后，是否“实用”往往取决于后训练。很多企业真正需要的不是通用能力，而是用自家数据和业务知识微调出来的“专家模型”，这才更贴近业务，也是企业的核心壁垒。 模型训完后，真正容易被“拦住”的常常是部署。自建集群运维复杂、成本也难估：为了应付峰值不得不预留一堆算力，平时又闲着浪费；多租户环境下的数据隔离和性能争抢，会让企业心里不踏实。 阿里云百炼推出“模型单元”部署，其实相当于给企业开了条“专属通道”，减少资源争抢带来的不确定性，让高并发和低延迟更稳定。 同时提供全托管的 Serverless 方式：系统会跟着实时流量自动扩缩容——忙的时候自动扩，保证体验；闲的时候自动收，尽量省成本。 官方给出的测试数据里，模型单元部署相对传统自建集群方案，推理性能提升超过 1.3 倍，并发能力提升超过 1.5 倍。对企业来说，这类提升的意义很直接：同样的业务量，成本更低性能更好。 此外，调用模型处理数据时，最难绕开的是安全——尤其在金融、医疗、法律等高敏行业。很多企业不是不想用，而是卡在一句话：数据给到模型，会不会出事？ 为此，百炼平台推出模型“机密推理服务”，依托三层安全架构，为企业构建起全链路的数据保护围墙： 第一层是基于 CPU/GPU 硬件可信执行环境的机密计算能力，将模型推理运行在硬件隔离的安全区内。即便云侧其他组件遭受攻击，敏感数据也难以被窃取或泄露。 第二层是端到端加密的可信链路：实现了从用户端到云端计算中心的全程加密传输。数据在加密状态下进入 TEE 区域处理，计算结果在加密状态下返回，确保数据在“流动”与“处理”的全生命周期中始终处于保护伞下。 第三层是公开审计的可信服务：平台提供可验证的身份与安全能力证明。企业不仅能自主校验服务安全性，更能以此作为合规背书，向管理层、审计机构及客户证明其 AI 系统的高安全性。” 在使用体验上，机密推理被做成了“一键交付”的形态：企业只需要在模型库中选择支持机密推理的版本，一键部署到 TEE 隔离环境，就能直接调用机密推理服务来处理敏感数据。 放在一起看，这次升级是在原有模型性能优势之上，又补上了几块关键拼图：云资源调度、后训练、模型单元化部署、机密推理安全体系等。几块一起发力，让大模型调用变得更实用、更省钱，也更安全。四、没人愿意再“从零开始”，阿里云百炼 Agent 平台企业版已发布 从市场角度来看，政企、金融、医疗等行业在采购云服务时，始终受困于一种不完美的平衡。 公有云上手快、性能强，但数据边界与合规要求是跨不过的门槛；私有化部署虽有安全感，但往往陷入“模型、工具、流程”极其复杂的运维战泥潭，开发周期长、技术更新慢。 1 月 7 日，阿里云百炼企业版的发布，为市场提供了一个既保留数据主权，又拥有云端顶级效率的方案。 企业版支持专有云、本地化及 VPC 隔离，百炼平台将云端的成熟能力“下沉”至企业环境。更重要的是，百炼平台企业版支持源码级交付。这不仅仅是技术开放，更是给予企业自主演进的确定性。 企业不再需要买一堆零件回去组装，而是直接获得一个在自身安全边界内运行的 Agent 基座。 事实上，企业版也并非新功能的简单集合，而是将百炼平台“1+2+N”体系（顶级模型、成熟范式、核心组件）封装为完整的交付体： 双代码统一：兼顾业务验证的敏捷性与复杂逻辑的深度定制。 多模态 RAG：激活企业沉睡的音视频与文档资产，转化为实时知识。 Trace 与 Evaluate：将 Agent 的黑盒行为拉到台面上，让调试与迭代成为标准工序。 大规模组织的管理诉求：企业版强化了多租户部署、SSO 账号集成以及细粒度的权限审计。这些功能解决了 IT 部门的核心忧虑——让 Agent 的应用在组织内部不仅“能跑通”，更“可治理”。 一个行业走向成熟的标志，是目光从技术指标移向业务价值的“深水区”。 阿里云百炼 Agent 平台企业版，本质上在扮演“AI 时代技术中台”的角色。从行业趋势上看，未来企业大概率将不会从零开始建设 AI 能力，而是直接基于一个完整、成熟的技术中台起步。 这意味着，在一年的野蛮生长后，留给企业 AI 试错的窗口期正在关闭。 展望 2026 年，Agent 应用爆发增长几乎已成共识。Gartner 预测，到 2026 年底，40%的企业应用将集成任务型 AI agents（相比 2025 年不足 5%），这也标志着 Agentic AI 正从概念走向主流生产环境。 对阿里云这样的全栈人工智能服务商而言，这将是多年技术积累转化为业务增量的红利期；对使用模型与 Agent 的企业客户而言，也将是 Agent 正式进入“拼效率、拼落地”的竞争元年。