今天分享的是：阿里云：2025年SECon大会-AI原生应用架构专场分享材料PTT（PDF版）
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2025智能时代软件工程技术大会AI原生应用架构专题总结
2025智能时代软件工程技术大会聚焦AI原生应用架构，多位技术专家围绕AI网关、架构定义、可观测性及开发框架等核心议题展开分享，呈现了AI原生应用落地的关键技术与实践路径。
AI网关作为AI原生架构的核心基础设施，是应对AI应用落地挑战的关键。随着架构从单体、微服务演进至AI原生，多模型集成、安全合规、成本控制等问题凸显，Higress AI网关通过协议转换、Token限流、语义缓存等核心特性，实现了多API Key管理、模型Fallback与高可用部署。其落地实践涵盖LLMs代理、MCP统一代理等场景，通过权限精细化管控、协议卸载与响应调优，解决了存量API转换、工具调用安全等痛点，同时构建了包含边界防御、内容审计的安全体系与全维度可观测体系。
AI原生应用架构呈现全新范式，区别于传统数字化架构的“人主导、机器执行”，实现了“机器思考+执行，人监督”的智能化模式。架构以LLM为核心，整合Agent、Tools、RAG等组件，形成单Agent与多Agent协同模式，通过云原生与AI原生双轮驱动，适配手机、IOT等多终端场景。中间件层面，Nacos 3.1提供AI注册配置能力，RocketMQ实现高效异步通信，为分布式Multi-Agent系统提供支撑，同时低代码、高代码、零代码三种开发范式满足不同场景需求。
展开剩余78%可观测性与评估是AI原生应用规模化落地的保障。阿里云全栈可观测解决方案基于OpenTelemetry等开源标准，覆盖日志、指标、Trace等数据采集，通过向量检索与语义分析实现调用链深度挖掘。LLM Judger评估体系通过数据工程、多维度评估方法与模型优化，解决了大规模Agent质量评估难题，结合分层采样与黄金数据集建设，实现从全量巡检到根因诊断的闭环管理。
AgentScope 1.0框架则聚焦智能体开发与部署痛点，以ReAct范式为核心，实现错误可纠正、信息可观察、组件可控制的Agentic能力，通过Tool Sandbox保障工具调用安全，AgentScope Studio与Runtime简化开发部署流程，内置Meta Planner、Deep Research等智能体，支持多场景应用快速落地。
整体来看，AI原生应用架构正朝着自主化、可控化、规模化方向发展，AI网关、可观测评估体系与专用开发框架构成三大核心支柱，推动AI从试点走向企业级规模化应用。
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