在 AI 时代，随着模型和应用侧的快速演化，对于推理过程，成本和性能显得尤为重要，而端到端的 AI 可观测是其中至关重要的一环，以下内容整理自最近的「深圳 AI 原生应用实践营」分享实录。我们用日新月异来形容当前的 AI 发展可以说毫不为过。现阶段 AI 应用生态主要可以分为三个方面：第一个是模型，以 DeepSeek, Qwen 等为代表的模型正在快速追近国外的 OpenAI, Claude 等

随着生成式 AI 的快速发展，基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长，涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架，但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言，并非十分友好和丝滑。

在过去一年里大模型领域主要有两大领域的热点，一个是 LLM，几乎每月速度革新，大家关心的是效果和成本。另一个是 AI Agent，大家尝试解决各个领域应用问题，大家关心的是场景和竞争力。下面我们重点分享一下 AI Agent 的趋势和实践。

通义灵码是由阿里云技术团队打造的智能编码助手。它基于通义大模型，能够提供：代码续写和优化自然语言描述生成代码注释生成和代码解释单元测试生成研发智能问答代码问题修复等功能。通义灵码支持：JetBrains IDEs、、Visual Studio，及远程开发场景（Remote SSH、Docker、WSL、Web IDE），安装后登录账号即可开始使用。Jetbrains系列的ide都可以做前端开发，但

阿里云实时数仓 Hologres，联合函数计算 FC 推出「Hologres + 函数计算 FunctionAI + Qwen 构建企业级数据分析 Agent」方案，帮助用户快速对接 MCP，高效跨越企业级数据分析 Agent 构建困境。

5 月 30 日，阿里云发布通义灵码 AI IDE，深度适配了最新的千问3大模型，全面集成智能编码助手的能力，如编程智能体、工具使用、工程感知、行间建议预测（NES）、长期记忆等能力，不仅可以辅助代码编写、缺陷修复，还可帮助开发者完成复杂编程任务，懂工程，更懂开发者。

函数计算跟随 MCP 社区的动态，在 MCP SSE 亲和之后，推出了 MCP Streamable HTTP 亲和，让广大开发者可以将自己的服务升级到 MCP Streamable HTTP 传输，并结合 Bearer 认证，即获得性能上的提升，也更安全的暴露自己的服务。

今天，EventBridge 联合钉钉连接器，打通了钉钉生态和阿里云生态，钉钉的生态伙伴可以通过通道的能力驱动阿里云上海量的计算力。

在云原生技术规模化应用的关键时期，云原生前沿技术趋势、云原生技术的应用现代化建设、大模型的云原生算力供给、云原生安全防护新思路、行业应用实践等等都成为从业者的关注焦点。在云原生产业大会主论坛上，阿里云云原生应用平台资深产品总监李国强发表主题演讲。

随着 AI 原生浪潮的到来，智能体（Agent）正成为企业创新的新引擎。然而，在生产环境中大规模落地 Agent，却面临开发复杂、运维困难、成本高等挑战。这些问题应该如何解决？企业内部大规模部署和运维 Agent 是否有捷径可走？