一年调用量暴涨15倍，阿里云百炼如何让Agent真正跑在业务里？
原创 月满西楼 | 2025-09-24 22:22
【数据猿导读】 我终于看到一个能“干实事”的AI平台，叫阿里云百炼。
“我终于看到一个能“干实事”的AI平台，叫阿里云百炼。
每一场技术革命，都会在历史中留下它的“转折时刻”。
2025年9月的杭州云栖小镇，正是这样一个时刻。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在云栖大会上宣布，阿里云正式升级为“全栈人工智能服务商”，发起一场面向未来计算范式的总攻。他提出，大模型是新的操作系统，超级AI云是新的计算机，未来世界，将由不多的几个“超级AI平台”共同支撑。
这不仅是一场云计算架构的重构，更是一场关于“AI如何走进现实世界”的全新宣言。
在喧嚣的模型竞赛之外，阿里云还悄然落下了另一枚重要的棋子——“阿里云百炼”Agent平台全面升级，推出高低代码双引擎架构ModelStudio-ADK与ADP，打通从开发、部署到商业化的智能体全链路体系。这一次，阿里云将目光投向了企业最核心的诉求：AI究竟能不能“干实事”？
大会现场，阿里云发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK，该框架突破以预定义编排方式开发Agent的局限，可帮助企业高效开发具备自主决策、多轮反思和循环执行能力的Agent。使用ModelStudio-ADK，1个小时就能轻松开发一个能生成深度报告的Deep Research项目。
正如阿里云CTO周靖人所言：“Agent正逐渐成为模型调用的主力，全新的ModelStudio-ADK将为企业用户开启一个自主化、能与业务场景深度融合的Agent开发范式，继续加速生产级AI应用的落地。”
从云栖大会的发布现场，到企业IT部门的代码里，一条清晰的路径正在形成：从大模型能力，到Agent能力的跃迁，从技术热潮，到产业深水区的落地执行。
阿里云百炼，正站在这场变革的起点。
AI落地，为何难以突破最后一公里？
从ChatGPT到通义千问、DeepSeek等大模型的轮番登场，企业对AI的兴趣几乎达到了前所未有的高度。一场新的认知浪潮正在发生，但真正能“跑起来”的应用场景却依然稀缺。
这背后隐藏着一个关键断层：大模型“会说话”，却不一定“会干活”。
企业用AI，不是为了看它多像人，而是希望它能干实事、提效率、出结果。这也是为什么很多企业在试水后陷入失望——模型可以侃侃而谈，却无法自动完成一个表单审批、发起一次库存调整、拉出一份结构化报告。
AI真正的落地跃迁，正在从“会对话”转向“能执行”，从对话框中的ChatGPT进化为能理解任务、调度工具、生成动作的智能体（Agent）。Agent，不再只是“会聊天的模型”，而是具备流程感知、工具调用、反馈闭环的“任务代理”角色。
这正是当下的关键转折点。
尽管“Agent”看上去前景可期，但对大多数企业而言，它依然是一个门槛极高的“技术奢侈品”。其挑战主要集中在三个方面：
·开发门槛高
构建一个可运行的Agent系统，不仅需要大模型、还需要任务规划、记忆系统、工具编排、状态管理、异常处理等多项复杂能力。很多企业并不具备这样的技术团队，也缺乏从零构建的时间与资源。
·接入与运维复杂
企业的系统是异构的：CRM、ERP、财务、客服、物流、OA……要让Agent与这些系统打通，并长期稳定运行，需要解决API适配、权限控制、监控运维等一整套工程化难题。
·缺乏商业闭环
即便Agent开发出来了，它如何上线？如何授权使用？如何计费、分发、运维？没有标准的商业模式，很多企业仍只能将其停留在“样板工程”阶段。
在“技术可行”与“业务可用”之间，仍横亘着一道难以逾越的“落地之沟”。
事实上，业界并非没有努力。LangGraph、AutoGen等开源工具和平台，在Agent开发、链路管理、对话编排等方面做出了大量探索。但它们往往各有所长、缺乏统一标准：有的适合研发人员，却难以上手；有的支持模型调度，却无法连接真实业务系统；有的偏重功能展示，却难以规模部署。
缺少一个能真正将“开发、部署、运维、商业化”串联起来的平台，成为AI Agent落地最大的现实瓶颈。
Agent 的大时代已经到来。但企业需要的不只是一个大模型、几个工具组件，而是一个能打通从任务理解到流程执行的全链路系统。
而这，正是阿里云百炼试图解决的问题。
阿里云百炼，
如何重构Agent开发范式？
在2025云栖大会上，阿里云百炼迎来重磅升级，确立了“模型服务+Agent平台”的双核定位。为破解企业在智能体落地中的技术门槛与协作断层，百炼构建了“双开发路径”体系：
·ModelStudio-ADK是面向技术开发者的高代码框架，基于通义开源AgentScope打造，支持具备自主决策、多轮反思、循环执行能力的复杂Agent开发。1小时即可构建一个能生成深度报告的Deep Research智能体。
·ModelStudio-ADP是面向业务人员的低代码平台，支持拖拽式流程搭建，广泛应用于金融、电商等场景。如网商银行基于ADP开发的审核Agent，可识别400多类目标，审核效率提升至原来的36倍。
ADK强调能力深度，ADP聚焦效率交付，二者协同构建起智能体的企业级工程体系，使AI真正融入业务主流程。
这种双路径架构，既满足了“代码控”的颗粒化控制需求，也照顾到“业务侧”的效率与可交付性，大大降低了企业构建智能体系统的门槛。
当然，只做到这一步还不够。为了帮助用户提升Agent的开发能力，阿里云百炼还做了大量的工作。
七大企业级模块，打通Agent全生命周期
开发Agent并不只是写个模型调用脚本那么简单，它需要运行环境、状态管理、数据支撑、安全边界、资源调度，甚至商业模式嵌入。而这正是阿里云百炼将平台能力“组件化”的价值所在：
这些能力并非简单拼接，而是深度集成在百炼平台的统一运行时系统之上，实现了从创建→调用→调度→管理→变现的全生命周期闭环。
换句话说，这不是工具集，而是一套工程化交付的智能体“操作系统”。
能力背后，是层层加码的技术支撑
智能体平台离不开强大的模型基座和生态能力。百炼构建的底层能力也在不断强化：
·200+模型即开即用：涵盖阿里自研Qwen3系列，也支持如DeepSeek、Wan等热门模型，且全部兼容OpenAI协议，方便企业快速切换与测试。
·推理能力再提升：对比Qwen2，Qwen3系列在指令跟随、数学推理、多轮对话等多个维度优化，综合性能提升50%，Agent执行任务的决策成功率已达90%+。
·生态开放扩展：MCP接口已开放200+，覆盖文档、支付、业务流、客服系统等主流工具库。
·部署灵活：支持API调用、SDK接入、本地部署、私有化版本等多样方案，满足大型企业对安全、合规、可控的定制化需求。
因此，百炼不仅是一个开发平台，更是一个技术与生态联动的AI基础设施。
不是实验品，是生产力
一项技术是否“靠谱”，最终要落在真实业务的ROI上。
这不是“未来畅想”，而是真实落地。阿里云百炼已经走在了“能跑在业务里”的那条线上，并且产生了大量典型客户案例。
例如，库迪咖啡利用Agent完成门店智能巡检：从门店环境到员工规范再到异常识别，系统已覆盖8000+门店，自动识别准确率超85%，巡检效率翻倍提升。
网商银行针对小微贷款场景，部署审核Agent系统，支持26种凭证、400+细粒度目标识别，将原本3小时的人力审核流程压缩到5分钟内，准确率达95%。
截至目前，已有超20万开发者在百炼平台上构建了超过80万个Agent，模型调用量同比增长超15倍。某种程度上，这些亮眼的数据，就是开发者和市场对百炼平台投下的“信任票”。
我们站在一个新时代的门口
回望AI的发展历程，我们经历过几次关键的范式跃迁：从专家系统到统计学习，从深度学习到大模型，每一次进步，都是算法、算力与数据的协同演进。但真正将AI从“实验室里的天才”带入“企业的生产线”，我们还缺一个关键角色——智能体（Agent）。
这个角色的出现，并非偶然，而是历史的必然。
1. 智能体将成为“AI+业务”的标准形态
过去十年，我们构建了无数“能对话”的AI，从Siri、Alexa到ChatGPT、Qwen（通义千问）、DeepSeek，它们令人惊艳，却始终隔着一道玻璃——懂你，却帮不上你。企业最根本的需求不是陪聊，而是“能干活”：能拆任务、能调资源、能跑流程、能交结果。
这正是智能体与大模型之间的根本分野。
从技术角度看，Agent是一种具备“状态感知+环境交互+连续决策”能力的实体。它不只是模型的皮肤，而是整个认知-感知-执行链条的主角。它是API世界的“操作员”，系统流程的“编排者”，也是企业流程数字化的“加速器”。
未来，当我们谈论企业中的AI，不再是一个聊天框，而是一个个智能体——它们承担客服、审核、巡检、投研、培训等具体职责，与员工并肩作战，成为真正的“AI劳动力”。
2. 核心竞争：从拼模型→拼生态→拼系统能力
大模型是Agent的“大脑”，但一个Agent要能真正跑在业务流程中，光有大脑远远不够。
它还需要“身体”——对外连接企业API的MCP Server，对内存储历史上下文的Memory Server；
需要“神经系统”——支撑知识检索的RAG、支撑安全执行的Sandbox；
还需要“免疫系统”与“循环系统”——保障稳定运行、灵活调度、风险隔离、资源高效。
这正是“系统能力”在智能体时代的重要性。
未来的竞争，不再是单点模型参数的比拼，而是整个平台链条的较量：
·谁能提供从开发、部署、监控到商业化的全流程链路？
·谁能让一个业务团队在一周内就上线自己的Agent系统？
·谁能保障Agent在不同场景下的安全、稳定、可控、可回滚？
阿里云百炼给出的答案，是一种可落地、可扩展、可持续迭代的系统性能力。而这，才是智能体时代真正的“门槛”。
3. 下一代AI原生企业，也许将从百炼这样的平台中诞生
就像PC时代诞生了微软与SAP，移动互联网造就了钉钉与飞书，智能体时代也将孕育出新一代AI原生企业。
这些企业不是用几个API拼个“AI功能”，而是：自主训练具备自身经验与行业知识的模型；定制化开发服务于自身流程的智能体；用Agent作为业务协同与执行的底层逻辑与接口。
在这样的企业里，AI不是插件，而是员工的一部分，是流程的引擎，是决策的参与者。
而平台如阿里云百炼，正成为这些“AI原生企业”的基础设施——既是Agent的孵化器，也是业务系统的编排器，更是一个连接“人-机-系统”的新型操作系统。
从人工智能到智能劳动力，时代已然改写开场白
十年前，我们谈人工智能，还停留在图像识别与语音合成；五年前，大模型开始进入公众视野，AI第一次像人类那样“开口说话”；而今天，随着智能体（Agent）概念的兴起，我们正站在AI从“能对话”走向“能做事”的临界点上。
这不仅是一次模型能力的跃迁，更是一次生产范式的变革：AI不再只是工具，而是企业流程中真实的参与者、执行者、代理人。
技术史告诉我们，只有当工具“系统化”“工程化”，它才真正成为生产力。操作系统之于计算机、云计算之于IT架构、自动驾驶系统之于智能汽车，皆是如此。
正如电力革命让工厂从蒸汽切换到电机，大模型与智能体所引发的，是企业智能形态的全面再造。
如今，阿里云百炼这样的平台，正在承担起智能体时代的这一“操作系统”角色。
也许若干年后回望，我们会意识到：这不是某个产品的故事，而是AI成为基础设施、Agent成为新劳动力的时代宣言。
而那个时代，已经来临。
、
来源：数据猿
刷新相关文章
我要评论
不容错过的资讯
大家都在搜
