今天分享的是：2025年AI原生應用開源開發者沙龍·上海站電子書-阿里云

報告共計：126頁

《2025年AI原生應用開源開發者沙龍·上海站電子書-阿里云.pdf》聚焦AI原生應用開發關鍵技術與實踐，系統覆蓋智能體（Agent）開發、分布式架構、可觀測性及生態工具等核心內容。Agent開發模式上，介紹Single Agent、Workflow、Multi-Agent等主流范式，分析單Agent在復雜任務中的局限，如工具選擇決策困難、上下文窗口有限等，Workflow模式含Chain（串行）、Routing（路由）等流程，Multi-Agent模式通過Supervisor協調多智能體分工；重點講解Spring AI Alibaba Graph框架，支持ReactAgent、FlowAgent（含Sequential、Parallel、Loop類型）、MultiAgent等多種Agent類型，可通過Graph API實現靈活流程編排，定義Node（調用模型/工具）、Edge（連接節點）、State（上下文傳遞），還具備Streaming流式響應、Human-in-the-loop人工干預、Memory記憶管理等能力。分布式Agent方面，基于A2A協議實現遠程Agent通信，結合Nacos服務發現實現遠程Agent自動注冊與調用，支持版本管理，可構建分布式Agent架構，如通過A2aRemoteAgent調用遠程服務并融入本地工作流。可觀測性層面，Spring AI Alibaba兼容OpenTelemetry協議，支持多方式數據導出，深度集成阿里云ARMS服務，提供全鏈路追蹤、Token消耗監控、根因定位等能力；LoongSuite采集套件支持Java/Go/Python多語言無侵入觀測，對比開源探針埋點更豐富，支持LLM場景關鍵指標（TTFT、TPOT）及協程/多進程場景，通過案例展示多Agent鏈路追蹤、vLLM模型問題定位、系統評估與意圖識別等實踐。此外，還介紹Nacos 3.0在AI場景的升級，含MCP Registry（工具管理）、A2A Registry（Agent注冊發現）、動態prompt管理等功能，支持與Spring AI Alibaba結合快速開發AI Agent，同時提及Higress AI網關解決LLM場景計量限流、動態路由、成本優化等問題，Apache RocketMQ通過Lite-Topic（輕量級通信）、優先級Topic（分級消費）適配AI場景長響應、高算力成本等需求，為AI原生應用開發提供全棧技術支撐與實踐指南。

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