近期，阿里云發布了一份詳盡的電子書，該電子書源自2025年AI原生應用開源開發者沙龍·上海站的活動內容。這份名為《2025年AI原生應用開源開發者沙龍·上海站電子書-阿里云.pdf》的資料，深入探討了AI原生應用開發的多個關鍵技術和實踐案例，全書共計126頁。

電子書的核心內容涵蓋了智能體（Agent）開發、分布式架構、可觀測性及其生態工具等多個方面。在智能體開發模式上，書中不僅介紹了Single Agent、Workflow、Multi-Agent等主流開發范式，還深入剖析了單Agent在處理復雜任務時的局限性，例如工具選擇決策困難、上下文窗口受限等問題。同時，Workflow模式中的Chain（串行）和Routing（路由）流程，以及Multi-Agent模式通過Supervisor進行多智能體分工協調的機制也被詳細闡述。

書中特別強調了Spring AI Alibaba Graph框架的應用，該框架支持ReactAgent、FlowAgent（包括Sequential、Parallel、Loop類型）以及MultiAgent等多種智能體類型，并能夠通過Graph API實現靈活的流程編排。框架還提供了Node（調用模型/工具）、Edge（連接節點）、State（上下文傳遞）的定義，以及Streaming流式響應、Human-in-the-loop人工干預、Memory記憶管理等能力。

在分布式智能體方面，電子書探討了基于A2A協議實現遠程智能體通信的方法，結合Nacos服務發現功能，可以實現遠程智能體的自動注冊與調用，并支持版本管理。這為實現分布式智能體架構提供了可能，例如通過A2aRemoteAgent調用遠程服務并融入本地工作流。

關于可觀測性，書中提到Spring AI Alibaba兼容OpenTelemetry協議，支持多種方式的數據導出，并與阿里云ARMS服務深度集成，提供了全鏈路追蹤、Token消耗監控、根因定位等能力。LoongSuite采集套件支持Java/Go/Python等多語言無侵入觀測，相較于開源探針，其埋點更為豐富，適用于LLM場景的關鍵指標（如TTFT、TPOT）以及協程/多進程場景。書中還通過實際案例展示了多智能體鏈路追蹤、vLLM模型問題定位、系統評估與意圖識別等實踐應用。

電子書還介紹了Nacos 3.0在AI場景下的升級功能，包括MCP Registry（工具管理）、A2A Registry（智能體注冊發現）、動態prompt管理等，這些功能有助于與Spring AI Alibaba結合，快速開發AI智能體。同時，書中還提及了Higress AI網關在LLM場景中的應用，如計量限流、動態路由、成本優化等問題，以及Apache RocketMQ通過Lite-Topic（輕量級通信）、優先級Topic（分級消費）等方式適配AI場景的長響應、高算力成本等需求。

這份電子書為AI原生應用開發者提供了全棧的技術支撐和實踐指南，從智能體開發到分布式架構，再到可觀測性和生態工具的應用，都進行了詳盡的介紹和討論，為開發者在實際項目中應用AI原生技術提供了寶貴的參考。