作者：盈楹
近日，智能体构建与进化——Agent 开源开发者沙龙·上海站圆满落幕。本场活动吸引了 130+ 名技术从业者深度参与，深度分享了 Higress、AgentScope 2.0、RocketMQ LiteTopic、LoongSuite Pilot 、AgentTeams 等相关议题，并设置了动手实操环节。
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精彩回顾
议题一：MCP 进入无状态时代：重构 Agent 的工具基础设施丨孙校 ，Higress 社区 Member
MCP 经历了从本地 stdio → HTTP+SSE → Streamable HTTP → Stateless Core 的演进路径。无状态化使工具调用脱离特定连接，上下文随请求传递，任意实例可处理请求，tools/list 与 tools/call 可独立调度。由此工具具备三种基础设施属性：状态边界清晰、调度边界自由、治理边界下沉。在此基础上，Higress 作为 Agent 的 Tool Access Plane 提供三大能力：协议桥接、REST-to-MCP 统一工具目录、凭证隔离与工具策略治理。未来方向是从 MCP Gateway 演进为 Agent Gateway，将 Agent 访问模型、工具访问、Agent 间协作（A2A）全部纳入统一治理边界。
议题二：使用 AgentScope 2.0 Harness 框架构建分布式、企业级智能体丨刘军，AgentScope Core Maintainer
AgentScope 是面向企业级分布式场景的智能体开发框架，覆盖多语言，提供全生命周期生产级解决方案。2.0 核心为 Harness，在 ReActAgent 之上封装工程能力：Workspace 作为智能体进化的 Source of Truth，支持三种物理后端；四道防线上下文压缩、双层长期记忆、子智能体编排委派与并行异步通知、沙箱隔离与快照恢复、四层注册中心 Skills 包、计划模式及 Channel 消息平台统一接入。AgentScope Service 提供企业级控制面，统一管控跨框架、跨模型的智能体编排与治理。
议题三：RocketMQ LiteTopic 在百炼网关的落地实践丨张硕，RocketMQ Maintainer
LiteTopic 是 RocketMQ 面向海量短生命周期会话的轻量队列模型，支持运行时动态创建销毁、TTL 自动回收实现千万级规模、差异化订阅及天然 FIFO 顺序消费。在百炼网关中，基于 LiteTopic 实现从“直接拒绝”到“排队放行”的平滑限流方案——突发流量进入用户维度异步队列排队，限流异常比例下降 10 倍。在此基础上抽象出通用限流插件，支持削峰不阻塞、多维度限流、按结果计量，业务方只需实现两个 SPI 即可接入。
议题四：用 LoongSuite Pilot 解锁 Agent 运行“黑箱”丨陈扬，阿里云智能云原生可观测研发工程师
LoongSuite Pilot 解决 AI Coding Agent 可观测性三大痛点：行为难观测、多 Agent 数据格式割裂、端侧为可观测盲区。一行命令部署后，通过四种注入策略自动发现并覆盖所有已安装的 AI Coding Agent（Claude Code、Cursor、Codex、Qoder 等），采用 ALL IN ONE 架构与 OpenTelemetry GenAI 统一语义规范，构建 Session→Turn→Step 层级化链路，支持安全脱敏和多目标输出。采集数据可回答四大关键问题：AI 编程 ROI 度量、多 Agent 选型对比、Token 黑洞识别、操作审计。
议题五：基于 AgentTeams 的数字员工落地实践丨韩寅，阿里云智能技术专家
AgentTeams / AgentCore 以“一项职能=一支 Agent 团队”为核心，采用 Leader × Worker 分工架构，将职能工作交给可协同、可治理、可进化的 Agent 团队。通过“样板间”模式实现规模化复制：将流程、角色与知识固化为可复用配置，经六步闭环批量交付，已落地 7 个样板间、49 个接入团队、75 个数字员工。覆盖开源社区维护、Oncall 分诊、应急协同处置、自然语言问数等场景，建立四道关卡治理链路与高危操作两段式确认，实现从人工执行到自助运营的升级。
此外，现场设置了动手实操环节，讲师详细介绍了 Loongsuite-pilot agent 数据采集与分析，并带领用户现场动手实操，互动交流热烈。
现场精彩瞬间
