阿里云：
《2025年AI应用开发新范式》

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这份报告主要介绍了阿里云在人工智能应用开发领域的新范式，涵盖了从AI应用架构、模型上下文协议（MCP）、云原生API网关、到函数计算和可观测体系等多个方面的内容。

1. AI应用架构新范式：文档首先介绍了AI Agent架构，包括其组成部分如Prompt模板、指令规划、推理代理等，并指出了AI Agent的发展趋势，如通用代理、多代理协作等。强调了模型上下文协议（MCP）在AI应用中的重要性，它允许大型语言模型（LLM）以标准化方式连接到外部数据源和工具，类似于USB-C接口的通用性。

2. MCP协议：详细阐述了MCP协议的运作机制，包括其如何通过自然语言描述MCP Server和Tool的作用，以及大语言模型如何通过推理选择最合适的MCP Server和Tool。文档强调了MCP的标准化、模块化、可扩展性和安全性，使得开发者能够构建更灵活、更具上下文感知能力的AI应用。

3. 云原生API网关：文档介绍了云原生API网关的核心作用，它作为统一的管控底座，实现了不同角色的协同调度。云原生API网关具备高性能、高可用、零信任和易扩展的竞争力，同时支持传统的网关模式和新一代网关模式，后者具备服务治理、API管理、LLM管理、MCP管理等差异化竞争力。

4. AI应用架构剖析：文档通过架构图和文字说明，展示了AI应用架构的新范式，包括事件驱动、MCP注册与提示模板、流程编排等组件。强调了云原生API网关在链接生态中的核心作用，以及如何通过网关实现普通服务和MCP Server的统一管理。

5. 云原生API网关的高性能与高可用：文档提供了云原生API网关在性能和可用性方面的具体优势，如硬件加速HTTPS、高可用性（SLA: 99.99%）、安全能力、插件机制等。特别指出网关在阿里集团内部的多个业务系统中的实际应用和稳定性。

6. AI应用的最佳实践：文档介绍了云原生API网关在AI应用中的最佳实践，包括统一接入层、K8s Ingress、全链路灰度、同城多活等解决方案。特别提到了AI网关代理LLMs方案，如何解决成本平衡、模型幻觉、多模型切换等问题。

7. MCP网关最佳实践：文档讨论了如何将传统业务0代码改造转换为MCP Server，以及MCP模式下的身份认证和权限管控。介绍了Nacos作为MCP Server注册中心的使用场景和优势。

8. 函数计算FC与可观测体系：文档介绍了函数计算FC如何快速构建MCP Server，以及AI应用可观测体系的构建，包括链路追踪、指标监控、日志服务等。

9. AI应用开发新范式的影响：最后，文档讨论了AI应用开发新范式对企业的影响，如高德业务投放平台的Serverless实践，以及MCP Server First的架构模式。

   
   

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