AI 原生应用架构白皮书
- 发行日期
- 2025/09/25
- 作者
- 阿里巴巴
- 发行方
- 阿里巴巴
这是对阿里云《AI 原生应用架构白皮书》的深度提炼和总结，基于原书 20w+ 字的内容，我们围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，从概念梳理、重难点拆解到解题思路进行系统整理，形成更具实践指导意义的总结版本。
原书由阿里云在 2025 年云栖大会期间发布，汇聚 15 位专家联名推荐、40 位一线工程师联合撰写，是业内首个系统性探讨 AI 原生应用架构的权威指南。完整版白皮书可在 阿里云官网 获取。
本总结版本聚焦核心概念、架构模式和最佳实践，为开发者提供更精炼、实用的 AI 原生应用开发指南。
章节目录
探索 AI 原生应用架构，融合大模型与云原生技术，推动智能化转型与业务创新，助力企业实现高效决策与持续优化。
本章我们将介绍 AI 原生应用的 11 个关键要素，包括模型、框架、提示词、RAG、记忆、工具、数据、评估、安全与合规、监控与运维、用户体验设计。
本章介绍 AI 应用开发框架，涵盖智能体定义、主流开发范式及实践指南，助力构建高效、可扩展的 AI 原生应用。
探索上下文工程与提示词工程的核心区别，提升 AI 应用的智能化与可靠性，助力复杂任务的高效执行。
本章将深入探讨 AI 工具的关键角色与技术细节，涵盖 Function Calling 的局限性、MCP 协议的优势与挑战，以及 AI 工具标准化的实践路径，助力构建可扩展、可治理的智能应用生态。
本章介绍 AI 网关的定义、特点、应用场景及核心能力，探讨其在多模型代理、智能路由和 AI 治理中的关键作用，助力企业构建高效、安全的 AI 应用基础设施。
探索 AI 应用运行时的演进趋势，揭示云原生向 AI 原生转型的关键技术与应用场景，助力企业实现智能化转型。
探索 AI 可观测性，了解挑战与解决方案，确保应用性能与安全，提升开发者监控能力。
探索 AI 评估的关键方法，降低应用不确定性，提升系统性能与信任，助力企业在竞争中脱颖而出。
探索 AI 安全风险及防护策略，确保企业在引入 Agentic AI 时的安全与合规性，构建全栈安全保护框架。
探索通向超级人工智能的道路，了解技术架构、应用场景与治理体系如何塑造未来的 AI 生态。