回到“同事.skill”带来的那个根本问题：当 AI Agent 开始在企业中真正干活，Skill 的数量会越来越多，调用链路会越来越复杂，涉及的数据会越来越敏感。这不是靠开发者自觉就能解决的问题，它需要一套系统性的基础设施来兜底。安全合规、极致高效、开放繁荣——这是 AgentRun 本次升级传递的核心价值。

超级 Agent：内置 Agent Loop 的可执行对象，对应"Agent 定义 + 内置运行时"Agent Runtime 与 Sandbox：运行环境和隔离沙箱，底层是阿里云函数计算FC会话管理：一次任务对应一个会话，持有上下文、中间状态、事件流MCP 工具 与 Skills 市场：工具级扩展 + 任务级扩展，两条路径并存模型服务 ModelService：模型代理层，解耦 Agent 逻辑

AgentRun 开放平台不仅仅是一个技术产品，它是 AgentRun 为企业量身打造的AI 业务操作系统。它以AgentRun 为坚实底座，以员工权限管理为核心纽带，巧妙地平衡了安全合规与敏捷创新之间的矛盾。对于渴望在 AI 浪潮中乘风破浪的企业而言，选择一个具备完善治理能力的中台系统，比单纯追求模型的参数规模更为重要。AgentRun 开放平台所提供的隔离、权限、流程、角色分工、成本与安全六大

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Agent 上线如果只要 5 分钟，今天的问题就从"能不能做出来"变成"想让它做什么"。

开源项目 OpenClaw（原名 Clawdbot / Moltbot）在 GitHub 上的星标数突破 14 万，揭示了 AI 技术栈的显著演进：人工智能正从被动生成的“对话框”，迈向具备自主规划能力的“智能代理（Autonomous Agents）”。OpenClaw 正是这一概念的工程化落地——它以轻量级 CLI 工具的形式，在用户设备上启动了一个本地网关服务，为 Agent 提供了一个安全

Serverless 应用引擎 SAE 2.0为 Web 应用提供了多版本流量配置的能力，并新增基于请求的弹性能力，弹的更快，弹后更省，弹的更稳；同时，无需任何编码改动即可将传统单体架构或微服务架构升级至 Serverless 应用架构，让容器化应用开发更简单。

阿里云AI原生应用开发实战营—Serverless AI 专场将于北京开讲。本次实践营将以 Serverless AI 为主题，对于 AI 应用落地面对的难题，Serverless 架构正成为其破局的关键。通过“无服务器化”实现自动扩缩容、按需付费和免运维，让开发者聚焦创新而非基础设施，本次实践营将深入解析 Serverless+Al 的融合实践！如何以 Serverless 之力，高效解决 AI

面对魔搭 ModelScope 社区提供的海量模型，用户希望快速进行选型并生产使用起来，但在此之前，却一定会面临算力管理难、模型部署难等一系列问题，那么能否实现快速把选定的模型部署在云端功能强大的 GPU 上，由云端负责服务，扩展，保护和监控模型服务，同时免于运维和管理云上算力等基础设施呢？魔搭ModelScope +函数计算 FC 给了这样一种方案。

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