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。
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。
在 AI 时代,随着模型和应用侧的快速演化,对于推理过程,成本和性能显得尤为重要,而端到端的 AI 可观测是其中至关重要的一环。本文将介绍端到端 AI 可观测的基本概念与痛点,并通过阿里云可观测团队最新开源的 AI 采集套件 LoongSuite Agent 来对大模型应用进行全链路可观测以解决这些痛点。帮助客户无侵入,低成本地进行全链路的大模型可观测。
MCP(Model Control Protocol)作为AI应用上下文工程中的关键组成部分,正广泛应用于企业AI转型实践。企业开发人员通过Cursor、Cline、灵码等AI工具使用MCP,结合自定义MCP实现创新,但也面临生产发布、沉淀复用等挑战。Function AI提供完整的企业级MCP解决方案,通过标准化流程解决MCP构建与发布问题,并通过MCP市场模板打造企业专属服务中心,提升复用效率。方案支持快速部署、测试及集成,助力企业高效构建智能化体系。