今天分享的是:2025年AI原生应用开源开发者沙龙·上海站电子书-阿里云
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《2025年AI原生应用开源开发者沙龙·上海站电子书-阿里云.pdf》聚焦AI原生应用开发关键技术与实践,系统覆盖智能体(Agent)开发、分布式架构、可观测性及生态工具等核心内容。Agent开发模式上,介绍Single Agent、Workflow、Multi-Agent等主流范式,分析单Agent在复杂任务中的局限,如工具选择决策困难、上下文窗口有限等,Workflow模式含Chain(串行)、Routing(路由)等流程,Multi-Agent模式通过Supervisor协调多智能体分工;重点讲解Spring AI Alibaba Graph框架,支持ReactAgent、FlowAgent(含Sequential、Parallel、Loop类型)、MultiAgent等多种Agent类型,可通过Graph API实现灵活流程编排,定义Node(调用模型/工具)、Edge(连接节点)、State(上下文传递),还具备Streaming流式响应、Human-in-the-loop人工干预、Memory记忆管理等能力。分布式Agent方面,基于A2A协议实现远程Agent通信,结合Nacos服务发现实现远程Agent自动注册与调用,支持版本管理,可构建分布式Agent架构,如通过A2aRemoteAgent调用远程服务并融入本地工作流。可观测性层面,Spring AI Alibaba兼容OpenTelemetry协议,支持多方式数据导出,深度集成阿里云ARMS服务,提供全链路追踪、Token消耗监控、根因定位等能力;LoongSuite采集套件支持Java/Go/Python多语言无侵入观测,对比开源探针埋点更丰富,支持LLM场景关键指标(TTFT、TPOT)及协程/多进程场景,通过案例展示多Agent链路追踪、vLLM模型问题定位、系统评估与意图识别等实践。此外,还介绍Nacos 3.0在AI场景的升级,含MCP Registry(工具管理)、A2A Registry(Agent注册发现)、动态Prompt管理等功能,支持与Spring AI Alibaba结合快速开发AI Agent,同时提及Higress AI网关解决LLM场景计量限流、动态路由、成本优化等问题,Apache RocketMQ通过Lite-Topic(轻量级通信)、优先级Topic(分级消费)适配AI场景长响应、高算力成本等需求,为AI原生应用开发提供全栈技术支撑与实践指南。
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