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Agent平台：脏活累活，也许才是竞争力的基础
文章深入探讨了AI Agent平台的竞争本质，指出仅有先进模型是不够的，真正的竞争力来自于解决基础设施层面的复杂问题。以阿里云函数计算AgentRun为例，详细阐述了Agent运行时面临的状态管理、安全隔离、成本控制和可观测性等挑战，强调了在Agent技术从概念走向生产的过程中，那些默默处理”脏活累...
Agent 时代的迷茫与突围：从 AgentRun 看基础设施的真正价值
文章深入探讨了AI Agent技术落地的挑战，指出尽管市场上Agent框架层出不穷，但95%的企业AI项目仍以失败告终。文章以阿里云AgentRun为例，阐述了基础设施对AI Agent成功的关键作用。通过解析Agent运行中的技术细节，如会话亲和、凭证管理和企业级Sandbox，揭示了从”能跑”到...
AI代理开发框架调研报告：从红海到蓝海的市场洞察
本报告深入分析了AI Agent开发框架的现状，探讨了Strands、LangChain、CrewAI等主流框架的设计理念、技术架构和应用场景。报告揭示了代理框架市场的红海特征，并指出工具框架、MaaS平台集成存在重大创新机会。通过比较各框架的开发体验、工具集成能力和生产就绪性，报告为技术决策者提供...
两种 FaaS 产品哲学：AWS Lambda 和 AgentCore Runtime 的专业化分工 vs 阿里云 FC 的平台进化
文章深入探讨了AWS AgentCore和阿里云函数计算FC在AI时代的技术创新策略。AWS选择通过专门的AgentCore平台来服务AI Agent场景，保持Lambda的专业边界；而阿里云则选择直接突破FC的技术限制，通过平台进化来适应新需求。这两种不同的路径反映了技术发展的本质：技术边界并非固...
与其AgentCore不如FC：函数计算FC如何重塑AI Agent开发
本文深入探讨了AI Agent开发中的关键技术挑战，重点分析了阿里云函数计算FC在解决资源波动、会话状态管理和工具调用安全性方面的优势。文章通过详细阐述AI Agent开发的痛点，展示了FC在弹性计算、会话亲和性和安全沙箱等方面的技术特性，并结合实际案例，分享了从简单对话助手到复杂多模态内容分析工具...