解密硬核黑科技如何让企业低成本+低门槛搭建AI应用

Agent 生态大爆发CVM 弹性算力如何实现高效运维?梁居宝主讲人Agent 是什么？01Agent 如何使用工具？02实战演示 – AI 运维03安全的试验场04Agent 是什么？我们一起揭开它的神秘面纱011. Agent 是什么？从“百模大战”到“应用狂飙”AI 赋能/增强应用AI-enabled / AI+ Applications在现有应用中叠加AI模块，AI作为辅助、增强工具存在AI 原生应用AI-native ApplicationsAI是应用的“中枢神经”，核心业务逻辑深度依赖AI技术AI基座大模型的迭代速度趋于放缓，而基于大模型的应用生态正在蓬勃发展，AI-enabled/AI-native应用层出不穷AI基座大模型的市场格局趋于稳定，迭代发展速度放缓，国内外头部大模型之间的差距在缩小一种能够感知环境、自主决策并执行动作以达成特定目标的人工智能系统。1. Agent 是什么？自主性能在没有人类直接干预的情况下自主运作反应性能够对周围环境的变化和信息输入做出及时响应目标导向拥有明确的目标或任务，并制定策略以实现这些目标学习能力通过经验不断改进自身的性能和决策策略1. Agent 是什么？AI Agent 落地的核心技术AI Agent(智能体)是当前大模型应用落地的核心载体能够感知环境、自主决策并执行任务的智能软件实体如何掌握更多的知识？• RAG（检索增强生成）：让AI先“查外部资料” 再回答问题如何更便捷使用外部工具？• MCP（模型上下文协议）：大模型连接外部工具的标准如何成为垂直领域专家？• Fine-Tuning（微调/精调）LLM大模型MCP使用工具能力Fine-Tuning领域专家能力RAG查资料能力AI Agent感知-决策-行动还有其他的吗？• PE（提示词工程） --- 大模型时代的编程语言，Vibe Coding• Function Calling、A2A …• 传统软件工程所需要的：部署架构、权限、安全、可观测性…LLM大模型是聪明但有缺陷的“语言接龙器”，离落地应用还有距离Agent 如何使用工具？关键协议 — MCP（Model Context Protocol）022. Agent 如何调用工具？MCP (模型上下文协议)：为大模型提供工具箱MCP (模型上下文协议)：为AI大模型与外部工具、数据源提供标准化的交互接口，类似AI应用的USB-C接口三大组件：MCP Server、MCP Client、MCP Host为什么需要MCP？•LLM大模型本身不具备调用外部工具的能力，之前业界提出了FunctionCalling方式来实现，但不同大模型的实现不同，导致每个工具对于不同大模型都需要分别适配封装通用的协议，同一MCP Server可供不同大模型使用MCP对我们有何价值？我们怎么用好MCP？•将内部工具、产品API、AI Agent封装为MCPServer，方便内外部的AI应用来调用，更好的连接外部AI生态•产品能力：MCP Server一键部署和云端托管FunctionCallingPrompt提示词2. Agent 如何调用工具？基于腾讯云提供的 MCP Sever 托管服务开箱即用当前已经上线云服务器 CVM / 腾讯云自动化助手 TAT / 自动伸缩 AS 等多个计算产品 MCP Server基于MCP连接腾讯云服务，管理云资源典型应用：计算产品AI智能体通过MCP接入外部AI生态，在元宝/元器等AI应用生态中构建智能体，对话式操控云资源、执行“带内”操作HAITATLighthouseTATCVMTATCVMMCP ServerLighthouseMCP ServerHAIMCP ServerTATMCP Server计算产品AI智能体“帮我在上海四区快速创建一台SA5.LARGE8 实例”MCP Server业务痛点•云平台传统的管控方式依赖于官网控制台、API，操作路径复杂•不同AI客户端、大模型的接入标准各异，调用云API的实现繁琐应用场景✓ 为不同的大模型调用API操控云资源提供统一、标准的MCP工具✓ 用户将云产品MCP Server嵌入自己的AI智能体，探索更多用法✓ 在AI平台发布我们的AI智能体，让用户对话式操控云资源“带外”管控“带内”操作MCP协议大模型APIAPIAPI2. Agent 如何调用工具？实战演示 – AI 运维使用用CVM MCP Server，TAT MCP Server 高效管理云资源033. 实战演示 – AI 运维场景一： 基于MCP Server 高效运维 CVM 实例和排障落地成效与未来展望★ 为社区贡献计算产品系列MCP Server：CVM、LH、HAI、TAT等★ 基于MCP，构建计算产品AI智能体★ 后续规划：上架元宝/元器，供外部使用应用价值★连接云生态与AI大模型应用生态，拓展云服务的应用边界★AI辅助用户“随时随地对话式”管理操作云资源效果演示演示场景★通过智能体快速创建 CVM 实例★快速排查实例高负载进程，并 kill 掉★快速查询和管理 CVM 实例，安装镜像等3. 实战演示 – AI 运维场景二： 打通 Vibe Coding 最后一个环节，实现应用快速部署落地成效与未来展望★ 极简上手，提升部署效率★ 增强安全与合规性后续规划★ 降低运维成本与复杂度应用场景★将本地代码一键部署到远端CVM实例，构建测试/生产环境。★基于TAT提供的“带内”管理功能无需安装任务软件即可轻松上手。效果演示演示场景AI生成的简单博客系统，通过内置规则让AI完成项目部署：CVM MCP工具自动创建云服务器实例、完成密码、安全组等配置，最终将项目部署到腾讯云CVM实例上，用户可通过实例公网IP和项目端口直接访问部署好的博客网站。安全的试验场基于 CVM 实例快速搭建沙箱环境044. 安全的试验场为分析计算机病毒和恶意软件，创建隔离环境技术（如 Cuckoo Sandbox），允许安全研究人员在封闭环境中观察恶意代码行为。1990传统安全沙箱诞生VMware、Xen 等虚拟化技术实现硬件资源分割，支持多操作系统隔离运行，但启动慢（需分钟级）、资源消耗大。2010/2013虚拟化技术普及Docker 通过容器技术实现轻量化隔离环境，解决环境一致性问题，具备秒级启动、低资源占用和标准化部署能力。2014 - 2018Docker 容器革命OpenAI 在 ChatGPT 中集成代码执行能力，首次实现 AI Agent 的“思考+行动”闭环，同时暴露 AI 代码的安全风险（不可预测性、权限模糊）。2023 – 至今Code Interpreter 上线AWS 推出专为无服务器计算设计的微虚拟机，结合虚拟机强隔离性与容器轻量化优势，实现毫秒级启动和高密度部署。Firecracker MicroVM专为 AI Agent 设计的沙箱服务，通过 API 提供安全隔离环境，支持毫秒级启动、细粒度权限控制，后集成至 LangChain 生态。E2B 技术发布Agent Sandbox 是什么？正如 Docker 重构了软件的交付方式，GitHub 重构了代码的协作模式，专为 AI Agent 设计的