阿里云函数计算 AgentRun 正式推出全新知识库功能，为智能体（Agent）注入更强的语义理解与上下文感知能力。通过深度集成百炼知识库与 RAGFlow 知识库，AgentRun 让开发者能够轻松构建具备“知识”的智能应用，真正实现“更懂用户、更贴场景、更高效响应”。

阿里云始终致力于通过自身实践与生态共建，让任何规模的企业都能获得顶级“隐形工程师”团队的支持，在数智化浪潮中聚焦核心创造，实现个人与企业的共同成长。

本篇作为系列的第一篇，将聚焦于项目管理与协作场景，提供一系列“即刻可用”的 Prompt 示例与实战演练，手把手教你如何利用 MCP 实现项目管理的自动化。

Agent 已经成为企业智能化升级的核心载体。但目前 Agent 开发主流框架多以 Python 为主，企业级集成能力难度大、状态管理混乱、缺乏调试工具与云原生部署支持等问题是摆在很 多Java 团队面前的挑战。

近日，AI 原生应用开源开发者沙龙·上海站圆满落幕。本场活动吸引了 120+ 名技术从业者深度参与，聚焦 AI 原生应用架构领域的开源技术与落地实践， 围绕 AgentScope Java 1.0 发布、HiMarket、Higress、LoongSuite、RocketMQ 等议题展开深度分享，并设置了动手实操环节。

阿里云函数计算 FC 为这一难题提供了全新的解题思路。其底层基于轻量级安全沙箱，天然具备进程级隔离、资源极致伸缩、按需付费等特性。这种架构与 Agent 对代码执行环境的需求高度契合，使得构建高密度、低成本、安全可靠的 Agent 运行时成为可能。

Nacos 3.0 在支持 MCP Registry 的基础上，进一步拓展了对 A2A Agent 的支持能力，推出了 Nacos Agent Registry——一个统一的 AI 智能体注册与发现平台。结合 A2A 插件组合，Dify 开发者可以：

在企业数字化转型的浪潮中，我们发现很多公司依然面临着“数据深渊”：业务人员想看数据，却受限于复杂的 SQL 语法；开发者虽然尝试了 Text-to-SQL，但生成的代码逻辑常有偏差，同时也无法应对复杂的统计分析、根因定位等场景。

FunModel 依托 Serverless + GPU，天然提供了简单，轻量，0 门槛的模型集成方案，给个人开发者良好的玩转模型的体验，也让企业级开发者快速高效的部署、运维和迭代模型。

随着 Agent 的不断演进和供应链的持续繁荣，数据采集正从传统的运维工具进化成为决定 Agent 品质的核心基础设施。为什么这么说呢？以下我们从 Agent 的服务可用性、Agent 的输出可靠性，以及 Agent 成本三个维度来分析。