AI Agent 正从“能演示”迈向“进生产”。跨越这一步，依靠的不只是更强的模型，而是一套可靠、安全、低成本，并且可构建、可运行、可观测、可治理的企业级基础设施。
本届云栖大会期间，阿里云云原生应用平台围绕企业级 Agent 规模化进入生产，集中发布和升级 11 项产品与能力。从 Alibaba Cloud AgentCore、AI Agent Handbook，到可观测、研发、运维、网关、数据与消息基础设施，为企业提供一套贯穿 Agent 构建、运行、治理与持续优化的云原生底座。
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11 项发布 & 升级，为 Agent 规模化生产夯实底座
▍云栖大会主论坛重磅发布 Alibaba Cloud AgentCore
9 月 22 日云栖大会主论坛开幕式，阿里云 CTO 李飞飞系统性阐述 Agentic Cloud 战略布局，宣布全新推出企业级 Agent 构建和治理平台 Alibaba Cloud AgentCore，将企业级 Agent 基础设施标准化、托管化，支持长任务、失败重试、断点恢复和异步执行；提供安全执行环境、资源隔离、身份权限和全链路审计，统一管理模型、MCP Server、Skill 等资产，可提升任务完成率 99%，TCO 成本降低 70%。
Agentic Cloud 技术主论坛上，阿里云研发副总裁、云原生应用平台负责人周琦在主题演讲中介绍，Alibaba Cloud AgentCore 将构建、运行、协作、资产、评估和治理连接起来，对所有 Agent 和其构建方式保持开放。平台承载任务执行，让知识和经验进入任务，人与多个 Agent 围绕目标协作，生产数据再用于评估和改进，让智能体的不确定性能够被看见，让行动受到约束，让结果可以验收，让有效经验以留下来，加速智能体成为企业生产力。
▍Agentic Cloud 技术主论坛重磅发布 Alibaba Cloud AI Agent Handbook
《Alibaba Cloud AI Agent Handbook》技术主论坛同步发布，旨在为企业级 Agent 落地路线选型、内部立项与价值创造提供参考。白皮书围绕智能体应用全生命周期展开，依次为架构、构建、运行、治理、调优五大篇章。白皮书将以更开放的社区协作方式长期维护，持续输出 AI 原生应用架构的前沿思考与落地实践。
▍云监控 2.0 Agentic Observability：全域统一可观测平台
面向 Observability by/of Agents，以“接入—治理—语义—巡检—根因”一条链路把生产事实交给 Agent：智能接入 500+ 云服务、支持跨云跨账号；UModel 内置 3200+ 模型定义，覆盖 10 大观测域、214 个模型分组；智能巡检覆盖 117 类生产实体，根因定位构建证据化可验证闭环。既让系统被 Agent 看懂，也让 Agent 自身被看懂。
▍Agent 观测能力升级：从“看得见”到“评得准、改得动”
企业级 Agent 观测与优化平台以全栈观测、效果评估、持续优化、实验回测为主线：LoongSuite×AgentSight 以四语言探针加 eBPF 零代码插桩，去重覆盖 40+ 框架；Agent-as-a-Judge 自动评估经专家复核正确率达 90%+，归因分析沿 Prompt/Tool/Model 等逐一定位,实验回测五步门禁确保每次变更都是正向优化。
▍全域运维平台 STAROps 能力升级：把事实变成受控的行动
STAROps 以统一运维上下文、跨域诊断、持续闭环处置为核心升级：统一连接器打通跨账号、企业 IDC 与外部系统，统一建模指标、日志、链路、事件等多域数据；Agentic Ops Engine 串联意图理解、任务拆解、分析诊断与执行验证；低风险操作自动放行、关键变更人工确认、禁止操作直接拦截，真正做到从事实到行动的安全可控闭环。
▍云效研发智能体正式发布：让专属数字分身自主工作
基于 STAROps 数字员工打造，拥有与使用者一致的云效资源权限，无需单独维护智能体权限；覆盖需求拆分、智能编码、CI 失败修复、MR 评审、功能验收与发布风险评估全链路；支持定时任务与事件触发，自主介入研发活动，并将交互和验收脚本沉淀为团队知识、持续复用。
▍AgentBridge 全新发布：为生产级 Agent 构建多源实时上下文
一站式 Agent 实时数据上下文服务，AgentBridge 连接企业分散的数据源，围绕业务任务组织实时事件、业务事实、历史信息和规则，为 Agent 提供可信、可追溯、持续更新的上下文，并让每一次回答都能被观测和核查，帮助企业将 Agent 应用于实际业务。
▍AI 网关发布四大新能力，提供跨多厂商的企业级 AI 服务
打造 Agent 时代连接模型、Agent 与 MCP 的流量中枢：智能路由让每次请求都选对模型，最高节省 80% Token 成本；Agent 管理提供会话级的模型调用、MCP 工具调用与 Multi Agent 协作的全链路观测；AI FinOps 以“一本账”贯穿用量与成本,支持超限熔断、会话级明细；全新 Serverless 实例 0 元起步、按量计费，把规模化用 AI 门槛降到最低。
▍阿里云日志服务 SLS 全新升级，打造 Agent 时代智能数据引擎
全新发布三大 Agent 原生能力，面向 Agent 运行数据对象的 SLS SessionStore、面向业务上下文的 SLS 语义层，以及面向 Agent 原生接口的 SLS MCP Server 与可编排 Skills 体系；以及对话式智能体 SLS DataAgent。面向 Agent 提供实时数据、业务上下文与标准化工具能力，升级为同时服务人与 Agent 的智能数据引擎。
▍阿里云 Kafka 发布流算湖一体化实时数据
围绕同一份实时数据构建“流、算、湖”三层能力：以 Kafka 为数据流量入口，在平台内完成实时计算，再将原始数据或处理结果原生沉淀到数据湖。适用于实时数仓与湖仓一体、AI 应用实时供给、IoT 和车联网、日志实时分析等多类实时数据场景。
▍RocketMQ for AI 发布多项 LiteTopic 新特性
LiteTopic 面向海量 Agent 会话，提供百万级轻量资源、按需自动创建与 TTL 自动回收能力，并支持队列级暂停消费、全量订阅、差异化订阅、排它订阅及只读消息拉取，实现会话队列从创建、调度、隔离到清理与状态探查的全生命周期精细化管理。
