最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

去年底接了一个需求：给公司内部运营团队搭一个智能助手，要能查数据、调 API、还要能多轮对话。一开始我的方案是自己起一台 ECS，跑 FastAPI + LangChain，把 Agent 的状态存 Redis，感觉挺稳。但维护起来是真的烦。模型调用偶尔超时、服务扩容要手动改配置、偶发的 OOM 问题每次都要 SSH 上去查日志——这些和业务逻辑无关的事情占了我大量时间。后来换到了阿里云的 Age

本文分享了基于阿里云百炼和Qwen3.7-Max模型构建AI Agent的实践经验。作者对比了OpenAI、开源模型和百炼方案的优劣，最终选择百炼主要出于数据合规和工具调用能力的考量。文章详细介绍了环境配置、工具定义、Agent循环实现及多轮调用的处理方法，并总结了工具描述精准性、ID匹配和性能优化等踩坑点。实际测试表明，Qwen3.7在并行工具调用和长上下文处理上表现优异，成本较GPT-4低60

本文介绍如何基于阿里云函数计算和Google ADK框架构建多Agent协同系统。该系统通过搜索Agent、分析Agent和报告Agent的协作，实现自动化竞品分析流水线。各Agent运行在独立函数计算实例上，通过NAS共享存储传递中间数据，具备弹性伸缩能力。文章详细展示了搜索Agent的代码实现，并说明了系统部署方式和实践注意事项，包括框架选择、数据传递方案和成本控制等。这种架构有效解决了单Ag

去年底接了一个需求：给公司内部运营团队搭一个智能助手，要能查数据、调 API、还要能多轮对话。一开始我的方案是自己起一台 ECS，跑 FastAPI + LangChain，把 Agent 的状态存 Redis，感觉挺稳。但维护起来是真的烦。模型调用偶尔超时、服务扩容要手动改配置、偶发的 OOM 问题每次都要 SSH 上去查日志——这些和业务逻辑无关的事情占了我大量时间。后来换到了阿里云的 Age

去年底接了一个需求：给公司内部运营团队搭一个智能助手，要能查数据、调 API、还要能多轮对话。一开始我的方案是自己起一台 ECS，跑 FastAPI + LangChain，把 Agent 的状态存 Redis，感觉挺稳。但维护起来是真的烦。模型调用偶尔超时、服务扩容要手动改配置、偶发的 OOM 问题每次都要 SSH 上去查日志——这些和业务逻辑无关的事情占了我大量时间。后来换到了阿里云的 Age

摘要： 在生产环境中部署LLM Agent时，开放域的自主规划与垂直域的确定性要求存在矛盾，导致API调用错误、循环等问题。解决方案是采用“三明治”架构，将Agent分为感知层（意图识别）、决策层（规则引擎+LLM兜底）和执行层（工具调用），高频路径走人工SOP，异常分支才由大模型决策。实战中，使用Qwen3.6进行意图识别，结合人工SOP确保稳定性。建议Prompt中要求输出置信度、限制工具调用

团队对代码安全有合规要求，没法直接用云端编码助手。本文记录了我基于阿里云 PAI + vLLM 私有化部署 Qwen3-Coder 的全过程，包括模型选型、推理优化、显存压缩技巧和成本对比，适合有私有部署需求的技术团队参考。