Serverless

随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务，MCP 还需要找到云端“好搭档”。

函数计算推出MCP Streamable HTTP亲和机制，支持会话级请求绑定，解决传统Serverless对会话应用支持不足的问题。实现高效生命周期控制，并支持Bearer认证，助力开发者构建更稳定、安全、高性能的AI应用服务。

MCP（Model Context Protocol）自2024年发布以来，逐渐成为AI开发领域的实施标准。OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP协议，进一步推动了其普及。然而，本地部署的MCP Server因效率低、扩展性差等问题，难以满足复杂生产需求。云上托管成为趋势，函数计算（FC）作为Serverless算力代表，提供一键托管开源MCP Server的能力，解决传统托管痛点，如成本高、弹性差、扩展复杂等。通过CAP平台，用户可快速部署多种热门MCP Server，体验高效灵活的AI应用开发与交互方式。

阿里云推出以函数计算为核心的AgentRun平台，通过创新体系解决开发、部署、运维难题，提供全面支持，已在多个真实业务场景验证，是AI原生时代重要基础设施。

本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。

云原生应用平台 Serverless 计算负责人杨皓然在云栖大会发表主题演讲“Serverless Agent 基础设施：助力大规模 Agent 部署与运维”。本议题深入介绍了阿里云以函数计算为核心打造的 Agent 基础设施——AgentRun，阐述其如何通过创新的运行时、模型服务、网关及可观测体系，为企业构筑坚实、高效、安全的 Agent 时代基石。

2025 年 9 月 26 日，为期三天的云栖大会在杭州云栖小镇圆满闭幕。随着大模型技术的飞速发展，我们正从云原生时代迈向一个全新的 AI 原生应用时代。为了解决企业在 AI 应用落地中面临的高成本、高复杂度和高风险等核心挑战，阿里云基于函数计算 FC 发布一系列重磅服务。本文将对云栖大会期间 Serverless+AI 基础设施相关内容进行全面总结。

本文将着重介绍如何通过 SAE 快速搭建 Dify AI 研发平台，依托 Serverless 架构提供全托管、免运维的解决方案，高效开发 AI 智能体应用。

在云计算与人工智能深度融合的背景下，Serverless 技术作为云原生架构的集大成者，正加速向 AI 原生架构演进。阿里云函数计算（FC）率先提出并实践“Serverless AI 运行时”概念，通过技术创新与生态联动，为智能体（Agent）开发提供高效、安全、低成本的基础设施支持。本文从技术演进路径、核心能力及未来展望三方面解析 Serverless AI 的突破性价值。

通过 Sandbox 与 Serverless 的深度融合，AI Agent 不再是“黑盒”实验，而是可被企业精准掌控的生产力工具。这种架构不仅适配当前 AI Agent 的动态交互特性，更为未来多模态 Agent、跨系统协作等复杂场景提供了可复用的技术底座。若您的企业正面临 AI Agent 规模化落地的挑战，不妨从 Sandbox 架构入手，结合函数计算 FC 的能力，快速验证并构建安全、高效、可扩展的 AI 应用系统。

Qwen3 Coder 是一款强大的编程大语言模型，支持超长 1M 上下文，具备卓越的代码生成能力。结合 VibeCoding 方案，可助力开发者与企业快速构建复杂应用，实现自然语言生成系统，提升开发效率与生产力。

本文深入解析AI Agent系统架构，特别是以Sandbox为核心的落地实践。聚焦泛Chat模式下AI应用的挑战与解决方案，涵盖会话亲和性、隔离性、存储机制、会话恢复、资源弹性等关键技术点，阿里云函数计算（FC）为 AI Agent 系统在企业中的落地实践提供实际解决方案，展示了如何高效、安全地构建可扩展的 AI 应用系统。

AI Agent 的兴起催生了一种全新的、独特的云工作负载类型。它既不完全符合传统 IaaS（对于零散、突发的使用场景而言过于昂贵和笨重）的模式，也打破了第一代 FaaS（函数即服务，因其无状态和较弱的隔离保证而无法满足需求）的设计假想。市场迫切需要一种新型运行时——它必须兼具虚拟机的状态化和隔离性与 Serverless 的经济性和弹性。这正是阿里云函数计算（Function Compute, FC）架构演进所要解决的核心问题。

本次方案将帮助大家实现使用阿里云产品函数计算FC，只需简单操作，就可以快速配置ComfyUI大模型，创建出你的专属毛茸茸萌宠形象。内置基础大模型+常用插件+部分 Lora，以风格化图像生成只需用户让体验键配置简单方便，后续您可以根据自己的需要更换需要的模型、Lora、增加插件。

AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”，推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新，实现性能、隔离与成本平衡，开启Serverless AI新范式。

本方案旨在介绍如何部署 AI 大模型实现对客户对话的自动化分析，支持多人、多语言识别，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。

本文介绍了如何基于阿里云函数计算（FC）构建一个安全、可控的 Browser Tool Sandbox，支持多种浏览器自动化操作方式，包括 Playwright、Puppeteer、Browser Use 和 REST API 等，为 AI Agent 安全高效地操作浏览器提供了完整的技术方案。

为了帮助更多内容创作者和企业快速实现 AI 短剧创作，函数计算 FC 联合百炼联合推出“AI 剧本生成与动画创作解决方案”，通过函数计算 FC 构建 Web 服务，结合百炼模型服务和 ComfyUI 生图平台，实现从故事剧本撰写、插图设计、声音合成和字幕添加到视频合成的一站式自动化流程。创作者只需通过简单操作，就能快速生成高质量的剧本，并一键转化为精美的动画。

依托于阿里云函数计算 FC 算力，Serverless + AI 开发平台 FunctionAI 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 Qwen3 系列模型。完成模型部署后，您即可与模型进行对话体验；或以 API 形式进行调用，接入 AI 应用中，欢迎您立即体验。

本文介绍了魔搭（ModelScope）推出的全新MCP广场，将提供1500多种MCP服务。文章探讨了云上托管MCP服务的挑战，如多租户隔离、快速生成SSE地址及稳定性要求。为解决这些问题，魔搭选择阿里云函数计算作为运行时托管平台，因其具备事件触发、毫秒级弹性、会话亲和性、自动鉴权及多语言支持等优势。函数计算还针对MCP特性优化，如支持STDIO模式自动转换为SSE服务、发布Debian12运行时等。文章总结了Serverless在MCP托管领域的技术领先性，并展望未来更多AI应用功能的发布。

想象一下，只需简单几步操作，就能生成逼真的语音效果，无论是为客户服务还是为游戏角色配音，都能轻松实现。GPT-Sovits 模型，其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型，以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案，开发者和企业能够快速集成语音合成功能，实现从文本到语音的无缝转换，进而推动智能语音应用的创新和发展。

人工智能生成图像（AI 生图）的领域中，Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像，为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型，凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点，完美实现低成本，免运维。

作为云上托管 MCP 服务的最佳运行时，函数计算 FC 为阿里云百炼 MCP 提供弹性调用能力，用户只需提交 npx 命令即可“零改造”将开源 MCP Server 部署到云上，函数计算 FC 会准备好计算资源，并以弹性、可靠的方式运行 MCP 服务，按实际调用时长和次数计费，欢迎你在阿里云百炼和函数计算 FC 上体验 MCP 服务。

本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用，调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容，快速生成相匹配的解说词；文本模型对解说词进行优化，提高其可读性和吸引力；语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成，只需一键操作，系统即可自动整合图片、文本和音频素材，快速生成对应讲解视频。

SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。

人工智能产业的蓬勃发展催生了丰富多样的推理模型，为解决特定领域的问题提供了高效的解决方案。DeepSeek 的爆火就是极佳的范例。然而，对于个人用户而言，如何有效地利用这些模型成为一个显著的挑战——尽管模型触手可及，但其复杂的部署和使用流程却让人望而却步。针对这一现象，在大型语言模型（LLM）领域，vLLM 应运而生。通过便捷的模型接入方式，vLLM 让用户能够轻松地向模型发起推理请求，从而大大缩短了从模型到应用的距离。

2025 云栖大会即将于 9 月 24 日至 26 日在杭州云栖小镇盛大开幕，本次大会分别设置 Serverless 体验区与【Serverless 助力 AI Agent 开发与落地】分论坛，参会者可现场体验热门 Serverless 产品，近距离了解最新技术进展。无论是探索函数计算、Serverless 应用引擎 SAE 的创新实践，还是参与 AI Agent 开发的深度讨论，这里都将为您提供前沿洞察与实操机会。

阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）提供了一键部署 Dify 的解决方案，适用于 AI 应用开发和测试，支持秒级弹性伸缩，并内置日志、监控与负载均衡功能，帮助企业高效搭建高可用的 AI 应用系统。

SAE（Serverless应用引擎）是阿里云推出的全托管PaaS平台，致力于简化微服务应用开发与管理。为满足用户对可观测性和运维能力的更高需求，SAE引入Sidecar容器技术，实现日志采集、监控指标收集等功能扩展，且无需修改主应用代码。通过共享资源模式和独立资源模式，SAE平衡了资源灵活性与隔离性。同时，提供全链路运维能力，确保应用稳定性。未来，SAE将持续优化，支持更多场景，助力用户高效用云。

函数计算计费方式历经三阶段演进：从按请求计费，到按活跃时长毫秒级计费，再到按实际资源消耗分层计费。背后是资源调度、安全隔离与开发体验的持续优化。尤其在AI时代，低负载减免、会话亲和等技术让计费更贴近真实价值，推动Serverless向“按需使用、按量付费”终极目标迈进。

Function AI 是基于函数计算构建的 Serverless AI 应用开发平台，基于函数计算的运行时能力上线了完整的 MCP 开发能力，您可以进入 FunctionAI 控制台，快速体验 MCP 服务的能力。

本方案将运用函数计算 FC，构建一套高可用性的 Web 服务，以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时，系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，对文本数据进行智能识别与解析，最终将总结结果返回给用户。

在 AI 时代，函数计算一直坚持走向“让开发者只关心业务逻辑，云厂商自动完成一切资源管理与调度”的愿景，最终让计算像水、电一样随时可得、按实际使用价值付费。

FunctionAI 图像生成服务助力企业突破AI图像应用的三大难题：高成本算力、复杂运维与工程化壁垒。基于Serverless架构，提供从项目开发到API调用的全生命周期管理，支持ComfyUI、Stable Diffusion等主流工具，实现“一键部署、秒级调试、快速上线”。弹性伸缩、按需付费，大幅降低成本；国内网络加速、模型缓存、安全隔离，保障高效与稳定。让创意从灵感到生产无缝转化，真正驱动业务增长。

通过引入 Sidecar 容器的技术，SAE 为用户提供了更强大的自定义日志与监控解决方案，帮助用户轻松实现日志采集、监控指标收集等功能。未来，SAE 将会支持 istio 多租场景，帮助用户更高效地部署和管理服务网格。

在这个数字化时代，提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索人工智能（AI）助手的应用，以实现全天候（7x24）的客户咨询响应，全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼，为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。

回顾历史，电网的修建，深刻地改变了世界的经济地理和创新格局。今天，一个 AI 原生的云端运行时的进化，其意义也远不止于技术本身。这是一次设计哲学的升华：从“让应用适应平台”到“让平台主动理解和适应智能应用”的转变。当一个强大、易用、经济且安全的 AI 运行时成为像水电一样的基础设施时，它将极大地降低创新的门槛。一个独立的开发者、一个小型创业团队，将有能力去创造和部署世界级的 AI 应用。这才是技术平权的真谛，是激发全社会创新潜能的关键。

MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。

在数字化时代，线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式，而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势，为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求，本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。

在电商中，制作精美的商品展示图成本高且流程复杂。AI 换装技术允许商家快速更换模特的服装或配件，无需重新拍摄，大大缩短准备时间。这项技术减少了对专业摄影师和后期团队的依赖，使中小商家也能轻松产出高质量的商品图片，灵活响应市场变化，有效降低成本，提升竞争力。本方案利用函数计算 FC 构建 Web 服务，采用百炼视觉模型 qwen-vl-max-latest、aitryon、aitryon-refiner、shoemodel-v1 来分别实现 AI 人物主体信息提取、模特试衣、试衣精修、模特换鞋。

对于期待第一时间在本地进行使用的用户来说，尽管 DeepSeek 提供了从 1.5B 到 70B 参数的多尺寸蒸馏模型，但本地部署仍需要一定的技术门槛。对于资源有限的用户进一步使用仍有难点。为了让更多开发者第一时间体验 DeepSeek 模型的魅力，Modelscope 社区 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 模型现已支持一键部署（SwingDeploy）上函数计算 FC 服务，欢迎开发者立即体验。