在大模型从“能对话”迈向“能做事”的关键阶段，智能体（Agent） 成为企业智能化的核心载体。然而，如何高效开发、稳定部署、安全运行和持续优化复杂的多工具、多模型、多步骤 Agent 应用，仍是行业难题。阿里云推出的 AgentRun 函数计算，正是为解决这一痛点而生——它是一个以高代码为核心、生态开放、灵活组装的一站式 Agentic AI 基础设施平台，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。
本文将全面解析 AgentRun 是什么、核心功能、计费模式、典型应用场景及常见问题，助你快速掌握这一前沿 AI 基建能力。函数计算AgentRun官方解读：https://www.aliyun.com/product/fc/agentrun 如下图：
一、什么是阿里云 AgentRun？
AgentRun 是阿里云函数计算（Function Compute, FC）推出的 Agentic AI 专属运行时平台，深度融合 Serverless 架构与 AI 原生特性，具备以下定位：
- ✅ 不是普通函数计算：专为 Agent 工作流（如 ReAct、Plan-and-Execute）优化；
- ✅ 不是低代码玩具：支持 LangChain、AgentScope、PydanticAI、CrewAI 等主流高代码框架；
- ✅ 不是黑盒服务：提供全链路可观测性，决策路径、工具调用、模型响应一目了然；
- ✅ 不是单机沙盒：内置企业级安全沙箱，支持代码解释器、浏览器自动化等高风险操作。
📌 官方定义：
“AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台，秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。”
二、AgentRun 的六大核心功能
1. 智能体运行时（Agent Runtime）
- 统一执行环境，自动管理 Agent 生命周期；
- 支持异步长流程、中断恢复、状态持久化；
- 毫秒级弹性伸缩，0 到百万级并发无缝应对。
2. 企业级安全沙箱（Sandbox）
- Code Interpreter：安全执行 Python/JavaScript 代码，强隔离防逃逸；
- BrowserTool：高性能无头浏览器，支持网页自动化、数据采集；
- AIO Sandbox：All-in-One 沙箱，集成代码+浏览器+文件系统，开箱即用。
3. 统一模型代理（Model Proxy）
- 屏蔽不同大模型 API 差异（通义千问、GPT、Claude、GLM 等）；
- 内置高可用、负载均衡、熔断降级机制；
- 支持 Function Calling / MCP（Model Context Protocol）标准化调用。
4. 工具治理中心（Tool Management）
- 统一注册、版本管理、权限控制外部工具；
- 支持自定义工具封装，一键接入数据库、API、企业系统；
- 工具调用日志全链路追踪。
5. 凭证安全管理（Credential Vault）
- 加密存储 LLM API Key、数据库密码、OAuth Token 等敏感信息；
- 支持跨 Agent 复用、细粒度权限控制；
- 凭证轮换与审计日志自动记录。
6. 全链路可观测（Observability）
- 可视化展示 Agent 决策树、每一步耗时、工具调用结果；
- 支持日志检索、性能瓶颈分析、错误根因定位；
- 告别“Agent 黑盒”，调试效率提升 10 倍。
三、典型应用场景（附官方模板）
阿里云已上线多个开箱即用的 Agent 模板，覆盖主流需求：
表格
| 应用名称 | 技术栈 | 功能描述 | |
| 氛围编程专家 | AgentRun + 前端框架 | 根据自然语言生成可交互前端项目 | |
| 深度研究专家 | LangChain + 浏览器自动化 | 自动调研、提取信息、生成结构化报告 | |
| 函数求值专家 | LangChain + Code Interpreter | 解方程、数值分析、复杂数学计算 | |
| 舆情分析专家 | PydanticAI | 实时抓取并分析社交媒体舆情 | |
| 电商点单助手 | Google ADK（A2A 协议） | 多 Agent 协同完成外卖下单流程 |
四、费用价格：三种计费模式，按需选择
AgentRun 基于阿里云函数计算（FC），提供灵活计费方式：
1. 按量付费（Pay-as-you-go）
- 先使用后付费，适合测试、低频场景；
- 费用 = CPU 内存资源使用量 × 执行时长 + 沙箱调用次数；
- 免费额度：每月 100 万 CU（计算单元），新用户额外赠送。
2. 预付费资源包（CU 资源包）
- 购买 CU 资源包，抵扣所有函数计算资源（含 AgentRun）；
- 1 元 ≈ 1000 CU，包年包月享 4～7 折；
- 适合中等规模、稳定运行的 Agent 应用。
3. 常驻资源池（包年包月）
- 提前锁定算力资源（如 4核8G 实例），保障 SLA；
- 适合高并发、低延迟要求的生产级 Agent（如客服机器人）；
- 支持 GPU 实例，满足复杂推理需求。
💡 成本优势：
相比自建 Kubernetes + FastAPI + 沙箱集群，AgentRun 可降低 60%+ 运维成本，且无需担心安全、扩缩容、监控等问题。
五、常见问题解答（FAQ）
Q1：AgentRun 和普通函数计算有什么区别？
A：AgentRun 是函数计算的 Agentic AI 增强版，专为多步骤、多工具、长流程 Agent 优化，内置沙箱、模型代理、可观测等能力，普通 FC 需自行搭建。
Q2：是否支持私有化部署？
A：支持。AgentRun 提供 云端托管 和 私有化部署 两种模式，满足企业数据主权与合规要求。
Q3：能否对接我司现有系统（如 ERP、CRM）？
A：可以。通过 自定义工具注册 + 凭证管理，Agent 可安全调用内部 API 或数据库。
Q4：首次使用需要什么权限？
A：需授予 Service Linked Role（SLR），控制台会自动引导授权，确保最小权限原则。
Q5：如何排查 Agent 执行失败？
A：进入【可观测中心】查看：
- 决策路径图（哪一步出错？）
- 模型输入/输出日志
- 沙箱执行返回码
- 凭证状态与权限校验结果
Q6：是否支持多 Agent 协同（Multi-Agent）？
A：支持。通过 A2A（Agent-to-Agent）协议或消息队列，可实现多个 Agent 分工协作，如“规划 Agent + 执行 Agent + 审核 Agent”。
六、如何开始使用？
- 访问 AgentRun 控制台
- 选择【快速创建 Agent】（低代码）或【高代码模式】（Git 仓库导入）
- 配置模型、工具、沙箱、凭证
- 一键部署，获取 API Endpoint
- 通过 OpenAI 兼容接口或 UI 嵌入现有应用
更多关于AgentRun函数计算的介绍，请移步到AgentRun官方页面查看：https://www.aliyun.com/product/fc/agentrun
