从云原生到AI原生核心技术与最佳实践

从云原生到 AI 原生核心技术与最佳实践2025云栖大会精选资料阿里云云原生应用平台目录企业AI落地实践：AI原生应用架构AI 原生驱动企业架构新范式演进01《AI 原生应用白皮书》解读：加速 AI 发生02云原生进化论：加速AI应用构建最佳范式03生成式 AI 在实体店经营中的机会与实践04满帮AI建设现状分享05Operation Intelligence：可观测与智能运维（AIOps）Operation Intelligence：可观测助力数字世界效率与智能06重构可观测：大模型驱动的云监控 2.0 与 AIOps 新范式07降本提效，稳定先行：企业级 AI 全栈可观测落地实践08从高校到行业战场：打造云原生软件重构迁移、韧性测试、智能运维一体化技术体系09目录Serverless 助力 AI Agent 开发与落地实践函数计算：AI时代的最佳运行时10函数计算发布 FunctionAI，助力企业构建AI 原生应用11多模态世界的Serverless AI 实践之路12Serverless 应用引擎SAE：从传统应用到AI应用的一站式托管13AI 中间件：AI 时代的中间件技术演进与创新实践未来已来：下一代 AI 中间件重磅发布，解锁 AI 应用架构新范式14Multi Agent 探索与实践：AgentScope Java 版重磅发布15Apache RocketMQ for AI：全面拥抱企业级 AI 应用，引领 AI MQ 新时代16EventBridge for AI ETL 全新发布，事件驱动重塑 AI 应用数据全链路17AI 网关全新升级， HiMarket AI 开放平台重磅发布18AI 时代的数据通道：云消息队列 Kafka 的演进与实践19AI 原生驱动企业架构新范式演进AI-Native Driving the Evolution of Enterprise Architecture阿里云资深技术专家周琦（简志）CONTENT目录从云原生到AI原生数字世界拓展企业效率与智能01企业级应用开发挑战AI 对企业需求，对开发者之挑战02AI 原生应用架构展望03企业架构新范式，落地实践，案例展示从云原生到AI原生数字世界拓展企业效率与智能单体应用传统分布式应用云原生应用AI 应用基础架构 数据库SOAESB数据库 缓存微服务 容器云服务Serverless大模型 自然语言交互 训练+推理企业级 AI 落地挑战挑战1特性环境交付标准商业逻辑企业级应用特点AI 优势ROI、稳定、可控、合规体验、创意、便捷打通内部系统、内部数据互联网生态，个性化系统正确率、可追溯、审计可接受不完美和容忍度要有 ROI：结果驱动，看中成本规模为主，短期不关注成本挑战2智能概率机确定性图灵机通用Agent垂直场景Chatbot目标存量应用稳定、安全、性能、成本灵活快速、开源开放AI 应用特点传统应用特点DeepResearchAI Coding观测&评估工具可观测AIOps助手Serverless平台AI 网关AI 框架&平台安全围栏（Coming Soon）AI 对开发+运维的挑战企业级能力效率和效果DevOps大模型黑盒，结果不可控，有幻觉稳定性差延迟大易被攻击成本高排查难结果不确定难以评估调试周期超长正确性面向过程记录，面向过程评估稳定性开箱即用Metric 度量系统稳定性安全数据审计，质量监控，效果评估记忆网关运行时可观测知识库AI MQAI 原生架构Agent InfraAI CodingAI Operation架构评估&优化AgentScope SDK，应用白皮书指南AI Coding使用AI Coding加速效率AI 评审通过代码工程提升评审效率AI 原生架构解决方案语义化工程建设数据驱动质量提升AI辅助提升效率定义目标，评价机制提升效率，业务核心指标看板、数据集AI 原生架构 + 数据工程 + 上下文工程应用架构，基础组件，构建原型围绕数据，核心指标不断优化团队实践工具开发Context Engineering快速增长的 AI 算力有限的人力AI 落地企业过程201020172024智能化生产力•70% 时间都在等待、查询系统•对数字世界感知是核心竞争力•数据：整合环境数据•使用：AgentScope•MCP：供上下游协同Benchmark•300个常见问题：资产查询，异常检测，根因分析，安全巡检•集成：可观测 AIOps助手Demo VideoOperation Intelligence 建设之路可观测AIOps助手: Journey of Building Operation Intelligence目标：诊断线上异常、定位根因谢谢THANKS《AI 原生应用白皮书》解读加速 AI 应用发生阿里云智能集团资深技术专家李艳林（彦林）Interpretation of AI-Native Application Architecture White PaperAI 原生应用架构目录AI 原生应用架构白皮书 背景模型迈过拐点，Agentic AI 爆发01AI 原生应用架构 定义基于模型，Agent驱动，以数据为中心，整合工具链02AI 原生应用架构 实践构建以数据为中心的Agent平台解决效率和效果问题03AI 原生应用架构 展望让新型生产关系适应新型生产力；充分发挥想象力，充分释放AI潜能04AI 发展阶段AI Agent 趋势•据Markets and Markets预测，全球AI Agent市场规模将从2024年的51亿美元增至2030年的471亿美元，年复合增长率达44.8%；Gartner预计，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AI Agent自主完成。•《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》到2030年，智能体等应用普及率超90%。行业报告AI 原生应用白皮书背景模型迈过拐点，Agentic AI 爆发•AI场景爆发：Chat，Coding，智能驾驶，消费电子，智能玩具，DeepResearch等•Google搜索指数，AI Agent 过去16个月，1088%增长。行业趋势改变世界机器人（Physical AI)具身智能 / 自进化 / 脑机接口接管数字世界APP (Agentic Al)私域数据 /Tools / 场景模型性能突破Model (Scaling Law)大数据/大模型/多模态/空间智能AI Agent 技术成熟度AI Agent 技术趋势•模型迈过拐点：DeepSeek 是AI的Android时刻；Qwen VL模型/Gemini催熟多模态生态•AI Agent 迈过炒作周期峰值，进入生产大规模落地阶段技术成熟度AI 原生应用白皮书背景•Manus打开通用Agent想象•A2A /MCP 标准解决了可插拔扩展问题•Agent 平台出现（高代码/低代码/零代码）技术趋势AI Agent 迈过炒作周期，AI 原生应用初步成型Siloed, Single-PurposeAgentsPlatform-Level AgentsUniversal AgentsLevel Of IntelligenceSmarter modelsusin