2025 年 11 月 7 日，上海阿里巴巴园区的阿里云 AI 原生应用开发实战营，对好心晴（上海）科技有限公司的晴老师而言，是一场 “带着问题去，满载答案归” 的技术之旅。从 AI 架构设计到运维实操，从成本控制到安全保障，6 大核心议题精准对接企业 AI 落地全流程需求，让他对公司后续 AI 项目推进有了更清晰的规划。
“刚启动 AI 项目时，最纠结的就是架构选型。” 晴老师的困惑，在肖京（亦盏）专家关于 AI 原生应用架构的分享中得到解答。当前 Agentic AI 进入规模化落地阶段，“模型为基础、Agent 为驱动、数据为中心” 的架构逻辑，能推动系统从 “机器执行” 向 “机器思考 + 执行” 升级。更关键的是，通过平衡 Agent 自主性与业务确定性，结合 MCP/A2A 标准和 Serverless 架构，可提前规避开发效率低、业务效果差等风险，为项目奠定稳固基础。
开发阶段的算力成本控制，是晴老师关注的重点。史明伟（世如）专家介绍的阿里云函数计算（FC）演进方案，让他眼前一亮：从 “无状态、按需付费” 升级到 “会话管理、忙闲计费”，毫秒级弹性与 3AZ 容灾高可用特性，能最大化提升资源利用率；而 FunctionAI 开发平台提供的模型托管（FunModel）、AIGC 生图（FunArt）等能力，可直接复用成熟工具，减少重复开发，“相当于为我们节省了大量人力和算力成本”。
系统对接期：MCP 网关破壁垒，打通 “数据孤岛”
“公司现有系统与 AI 服务对接时，常因协议不兼容卡壳。” 张添翼（澄潭）专家分享的 MCP 网关企业级实践，恰好解决了这一痛点。阿里云 AI 网关（Higress 企业版）通过 “基础连接 — 进阶优化 — 大规模治理” 三阶段演进，实现 REST-to-MCP 无缝转换，轻松搞定异构服务接入；同时，认证控制、最小权限管理保障数据安全，语义化检索还能缓解 LLM 上下文压力，“以后系统对接再也不用‘绕道走’了”。
AI 应用上线后，如何实时掌握性能、成本、合规情况？曹炜怿（顾思）架构师带来的全生命周期观测方案给出答案。基于 Prometheus+ARMS+SLS 技术栈，可实现 GPU 资源、Token 成本、调用链路的全维度监控；创新的 LLM-as-Judge 评估框架，内置 10 + 语义检测模板，能快速排查合规、幻觉等问题，调试成本直降 50%，让 AI 应用全程 “看得见、管得住”。
随着 AI 项目规模扩大，Multi-Agent 协同、分布式会话管理的通信需求激增。杨文婷（文婷）专家介绍的 Apache RocketMQ 升级方案，成为关键支撑：全新 LiteTopic 模型支持百万级轻量主题，具备自动生命周期管理、排他消费与顺序消息能力，能有效应对高并发、低延迟的通信需求，为企业 AI 应用规模扩张 “保驾护航”。
“故障定位慢、运维成本高，一直影响项目迭代速度。” 在刘进步（石季）专家带队的 AIOps 故障定位挑战赛中，晴老师找到了解决方案：通过云监控 2.0 “看” 根因、SPL 脚本 “算” 根因，甚至构建大模型 Agent 实现智能诊断，“掌握这些实操技能后，以后运维优化效率能大幅提升”。
走出训练营时，我的笔记本已经记满了重点，心里更是装满了能直接落地的“干货”—— 说真的，这次来参加阿里云 AI 原生应用开发实战营，比我预想的还要有价值。来之前，我满脑子都是公司 AI 项目的难题：架构选型没方向、算力成本降不下来、系统对接总卡壳，连运维优化都找不到高效方法。可短短一天下来，每个议题都像 “及时雨”，精准解决了我的困惑。
肖京专家讲的 Agentic AI 架构，帮我们明确了项目启动的核心方向；史明伟专家分享的 Serverless AI 方案，给了我们控制算力成本的具体策略；还有 MCP 网关解决系统对接难题、可观测体系保障应用安全、RocketMQ 支撑规模扩张，甚至 AIOps 实操让我学会了智能诊断技能…… 这些不是空泛的理论，而是能直接用到项目里的实战经验。
更难得的是，这次参会不仅解决了当下的问题，还让我拓宽了技术视野，知道了 AI 与传统技术融合的更多可能。回去之后，我要把这些收获整理成文档，和团队一起分享、落地，相信能让公司的 AI 项目推进得更顺、更快。
