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アリババの「AIエージェント開発のための新パラダイム」コレクション（PDFファイル）

アリババの「AIアプリケーション（AIエージェント）開発の新パラダイム」は、AIアプリケーション開発に関する指針となる文書です。AIエージェントの開発モデル、アーキテクチャ設計、コアコンポーネント、大規模言語モデル（LLM）との統合について詳細に解説しています。

アリババAI応用（AI Agent「新しいパラダイムの開発」とはAIアプリケーション開発に関するガイダンス文書。詳細な概要。AI Agent（知的開発モデル、アーキテクチャ設計、コアコンポーネント、および大規模言語モデル（エージェント）との関係LLMこの文書は、の組み合わせ方法を強調しています。AI Agent伝統的な道具から知的パートナーの進化はLLM複雑なタスクを遂行するための推論能力とツールの使用能力自動この記事では、企業レベルのMCPサービスの構築と実行について論じています。AIアプリケーション開発パスの選択とクラウドネイティブ技術AIアプリケーションの中にアプリケーションがある。AI応用（AI Agent「新しいパラダイムの開発」では、関数コンピューティングやクラウドネイティブAPIゲートウェイなどのテクノロジーを提供しています。AI Agent開発におけるベストプラクティスは、エンタープライズ開発者がそれらをよりよく理解し、適用するのに役立ちます。AIテクノロジーがビジネスを推進する知的変換。

アリババの「AI Agent新パラダイムコレクションの開発オリジナルPDFファイル。QRコードをスキャンしてフォローし、返信してください。 20250722

AI アプリケーションの概要

  • 「ツール」から「知的「パートナー」の進化：AIアプリケーションは、単にコマンドを実行するだけの受動的なツールから、環境と相互作用し、意図を理解し、自己改善できるツールへと進化してきた。知的パートナー。
  • AI Agent + LLMデュアルエンジンモード：LLM「脳」として、思考を司る役割を担っている。AI Agent彼らは「手足」として、実行責任を担い、協力して作業を行う。
  • エンタープライズ機能のためのコアMCPサービスMCPサービスは、複数の関係者間の協力関係を標準化し、構築上の問題を解決します。AI Agentスキルシステムの問題点に対処する速いドッキング。
  • 建てるAI2つの適用経路：新規開発と既存システム改修新規開発は破壊的イノベーションに適している一方、既存事業の変革は既存業務への組み込みに適している。AI能力。

AI Agent 概要

  • 何がAI Agent：AI Agent はい知的このシステムは、大規模な言語モデルを用いた推論、行動実行、継続的な自己反省およびエラー修正を通じて、複雑な問題を解決することができる。
  • AIアプリケーションのコアコンポーネント：AI AgentによるLLM推論、ツール実行、内省というサイクルは、複雑な問題を解決するために用いられる。
  • AI AgentReAct推論モード：AI Agent分析、推論、行動、観察、内省を通して課題を完了する。
  • AI Agent建築パターンとAI Agentタイプ構築パターンには、コード化されたアプローチとローコードのアプローチがあり、タイプには、補助スキーマ、スタンドアロン製品、および既存の補助ビジネスが含まれます。
  • 建てるAI Agent中核的な問題重要なのは、エンタープライズレベルのMCP管理システムを構築し、適切な実行環境を選択することです。

関数計算（FC）の概要

  • Alibaba Cloud Function Compute (FC) とは何ですか？Function Computeは、イベント駆動型のフルマネージドコンピューティングサービスであり、ユーザーはインフラストラクチャを管理することなく、必要に応じてリソースを利用できます。
  • Function Compute (FC) は、クラウド製品向けのコネクタです。Function Computeは、イベント駆動型モデルを通じて、さまざまなクラウド製品に接続して、以下のことを実現できます。自動処理手順。
  • FCトリガータイプを計算する関数双方向統合、単方向統合、およびクラウド製品イベントトリガーをサポートし、さまざまなビジネスニーズに対応します。
  • ファンクションコンピューティング（FC）は、クラウド製品群を繋ぎ合わせる接着剤のようなものです。様々なクラウド製品に対応したネイティブトリガーを提供し、ユーザーを支援します。速い共同作業のワークフローを確立する。
  • 顧客事例このセクションでは、さまざまなビジネスシナリオにおけるFunction Computeの応用例を紹介します。
  • 関数計算（FC）アプリケーションシナリオこのセクションでは、HTTPアプリケーション、コンテンツ処理、ビッグデータ、ゲームにおけるFunction Computeの応用例を紹介します。AI以下のようなシナリオにおける具体的な応用例...

関数計算FCとしてAI Agentランタイム

  • 関数計算（FC）サポートAI Agent回路トポロジー図これは関数計算を次のように示しています...AI Agent実行時における全体的なアーキテクチャ。
  • 関数 Compute はコンピューティング リソースとして実行されますAI Agent– エンコードFunction Computeは、複数の言語とフレームワークをサポートする、非常に柔軟で安全なランタイム環境を提供します。
  • 2種類関数計算を実行中AI Agentこれには、ユーザー定義型とフレームワーク開発型の2種類が含まれます。
  • 利点と特徴Function Computeは、トリガーメカニズム、オンデマンドスケーリング、および動的なストレージマウントをサポートしており、リソースの利用効率と柔軟性を向上させます。
  • 関数 Compute はチャット Al を構築します Agent実行環境の相互作用、依存パッケージの不確実性、ファイル情報パスの不確実性といった問題を解決します。
  • 関数コンピューティング（FC）＋CloudFlow可視化構築AI Agent: 視覚化ツールを通して速い建てるAI Agent複数のスケジューリング方式に対応しています。
  • AIスタジオコンソール視覚的な構築を提供するAI Agentこのプラットフォームは、プロジェクト管理やワークフローオーケストレーションなどの機能をサポートしています。

関数計算FCとしてAI Agent Sandbox

  • AI Agentサンドボックスシーンコードサンドボックス、ブラウザ使用サンドボックス、RLサンドボックス、シミュレーションサンドボックスなど、さまざまなシナリオを紹介します。
  • Code Sandbox基本モデルのコーディング能力のトレーニングを支援するために使用され、ユーザーのコーディングタスクのリアルタイム実行と表示をサポートします。
  • FCにおけるCode Sandboxの利点複数のプログラミング言語実行環境をサポートし、ハードウェア仕様とマルチスレッド実行機能を提供する。
  • Browser Use Sandboxオンライン検索や補助データ収集に使用され、セッション/Cookieのアフィニティとメモリベースの拡張機能をサポートします。
  • ブラウザでFCのサンドボックスを使用する利点セッションアフィニティをサポートし、コールドスタートを最適化し、レイテンシの問題を解決します。
  • RL Sandbox用途LLMまたはAI Agentこのアルゴリズムは、対象を絞った強化学習を実行する。
  • FCにおけるRLサンドボックスの利点セキュリティを提供し、高効率高効率かつ再現性に優れ、GPUコンピューティングリソースをサポートします。
  • Sim Sandbox化身に使用知的シミュレーション訓練に対応し、複数のGPUカードタイプをサポートしています。
  • FCのシムサンドボックスの利点Isaac Sim/Isaac Lab環境をサポートし、非同期タスク管理およびシミュレーション訓練機能を備えています。

クラウドネイティブAPIゲートウェイ＆AIゲートウェイの紹介

  • クラウドネイティブAPIゲートウェイ入門クラウドネイティブAPIゲートウェイは、複数のゲートウェイ機能を統合し、東西方向および南北方向のトラフィック管理を一元的にサポートします。
  • アプリケーションアーキテクチャにおけるクラウドネイティブAPIゲートウェイの中核的役割 – エコシステムをつなぐこれはトラフィックゲートウェイおよびAPIゲートウェイとして機能し、さまざまなアプリケーションやサービスを接続します。
  • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – トラフィックゲートウェイセキュリティ保護、トラフィック保護、サービスガバナンスなどの機能を提供し、安定したトラフィックを確保します。
  • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – APIゲートウェイAPIファースト開発モードをサポートし、API保護、収益化などの機能を提供します。
  • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – 社内実践アリババグループ内の事例研究は、同社の安定性と業績を実証している。

AIゲートウェイプロキシLLMベストプラクティス

  • LLM顧客が生産プロジェクトで必然的に遭遇する問題顧客LLM実運用プロジェクトは、高額なハードウェアコスト、モデルの錯覚、単一モデルのリスク、コンプライアンス監査、パフォーマンスのボトルネック、APIキーの割り当て制限など、数多くの課題に直面します。
  • AIゲートウェイプロキシLLMスキームS：合格AIゲートウェイは、マルチモードルーティング、スイッチング、レート制限、劣化などの機能を実装します。
  • クラウドネイティブAPIゲートウェイプロキシLLMSオプションの主なメリットコストバランス調整、モデルの錯覚、複数のモデル間の切り替えといった問題を解決します。
  • AIゲートウェイプロキシLLMベストプラクティスこれは、消費者管理、モデルサービスの高可用性、クローズドソースモデルのQPS/トークン制限といった問題に対する解決策を提供する。
  • MCPとは何ですか？MCPは、接続に使用される標準化されたプロトコルです。LLM外部データソースおよびツール。
  • 標準化MCPが標準化を実現LLM外部データへのアクセス方法により、さまざまなデータソースやツールの統合が容易になります。
  • モジュラーMCPはモジュール設計を推進し、異なるコンポーネントの独立した開発と保守を可能にする。
  • 拡張性MCPを使えば、新しいデータソースやツールを簡単に追加できます。単純既存システムに大きな変更を加える必要はありません。
  • 安全MCPは、安全かつ制御されたデータやり取りを保証するための構造化されたアクセスモデルを提供します。
  • MCPプロトコルの動作メカニズム: ユーザー入力について説明します。LLM推論、クライアント/AgentMCPサーバーへの呼び出しなどのプロセス。
  • MCPと関数呼び出しの違いMCPは一般的なプロトコル層標準であり、関数呼び出しは...大型モデルメーカー独自の機能。
  • MCPの本質と課題MCPの本質はシステムである。プロンプトワード協力と相乗効果の組み合わせは、構造的な課題に直面している。プロンプトワード課題としては、経営管理、セキュリティ、既存事業運営の変革などが挙げられる。

AIゲートウェイプロキシMCPサービスのベストプラクティス

  • AIゲートウェイ – MCP機能アーキテクチャ： 紹介されたAIこのゲートウェイのMCP機能アーキテクチャには、内蔵MCPサーバー、サードパーティサービス、およびエンタープライズサービスが含まれています。
  • コード変更なしで従来のビジネスをMCPサーバーに変換する – シナリオ1：合格AIこのゲートウェイは、従来のビジネスプロセスをコード不要のMCPサーバーに変換し、以下のことを可能にします。速いプロトコル変換。
  • 顧客の悩みを解決するクライアントの開発問題を解決しましたAIアプリケーションまたは既存のビジネスオペレーションAI機能強化中に遭遇した問題点。
  • 速いプロトコル変換を実装するこれは、Nacosに登録されている従来のサービスを、ゲートウェイを介してMCPサービスに変換し、複数の言語とサービスをサポートします。
  • MCPレジストリの定義と特徴このセクションでは、RESTful API、ヘルスチェック、環境構成サポートなど、MCP Registryの定義と機能について説明します。
  • MSE NacosはMCPレジストリの付加価値となるMSE Nacosは、セキュリティ管理、複数の公開方法、バージョン管理などの追加機能を提供します。
  • コード変更なしで従来のビジネスをMCPサーバーに変換する – シナリオ2MSE Nacosを使用してサービスを動的に検出および登録することで、従来のビジネスプロセスをゼロコードで変革できます。
  • SSEをストリーミング可能なHTTPに変換するMCPベースのSSEプロトコルを、より柔軟なStreamable HTTPプロトコルに変換する。
  • MCPモードにおける本人認証およびアクセス制御プラグイン機構を通じて複数の認証方法を提供し、クライアントID認証とMCPサービスへのアクセス権限を柔軟に管理・制御することを可能にします。
  • プラグイン機構により、MCPサービスプロキシ戦略を柔軟に設定することが可能になります。プラグイン機構は、同時実行制御やトラフィック制御など、MCPサービスプロキシ戦略の柔軟な設定をサポートします。

MSE Nacos MCPレジストリのベストプラクティス

  • Nacosオープンソース地域開発2018年からナコスオープンソース設立以来、大きな注目と利用を集め、中国における主要なサービス登録・設定センターとして定着し、数多くの大手企業で広く利用されている。
  • MSE Nacosの適用シナリオMSE Nacosは、サービス管理、トラフィックスケジューリング、ホワイトリスト方式、アプリケーションの災害復旧など、さまざまなシナリオに適しています。マイクロサービス、高可用性、フロントエンドエコシステム、データベースアプリケーションをサポートしています。AI現場におけるMCPサーバーの統合管理および制御。
  • AI設定手順（Nacos：動的更新）プロンプトワードデータ）: MSE Nacos を通じて達成AIアプリケーションにおいてプロンプトワードデータは動的に更新され、複数の機能をサポートしています。AIさまざまなビジネスニーズに対応するためのフレームワークと言語。
  • MSE Nacos 3.0 – MCP RegisterMSE Nacos 3.0は、エンタープライズグレードのMCPレジストリを提供し、サービス登録、検出、ヘルスチェック、セキュリティ管理などの機能をサポートするとともに、クラウドネイティブAPIゲートウェイと統合してMCPプロトコルの変換を実現します。
  • MSE Nacos 3.0 を使用したエンタープライズレベルの MCP レジストリの構築MSE Nacos 3.0は、公式MCPレジストリの上位互換として、プライベートデプロイメント、高度な取得、セキュリティ管理などの強化された機能を提供し、マルチMCPサービスの取得とトークン消費の問題を解決します。
  • MCP：セキュリティ保証（計画中）この計画は、MCPエコシステムのセキュリティを確保するために、MCP市場における代理業務、MCP間の相互作用、およびMCPサーバーのセキュリティ保証を提供するものです。
  • MCP有効性検証システム – 計画中この計画には、MCPサーバーのパフォーマンス検証システムを構築して、以下のことを実現することが含まれています。AgentMCPツールの正確なトリガー検証機能を提供し、結果の表示と動的な調整提案を行います。

関数計算（FC）に基づくAgentベストプラクティス

  • FC上のMCPサーバーは高性能機能を再利用しますFunction Computeは、クラウドネイティブAPIゲートウェイの高性能機能を再利用し、高い同時実行性と低遅延をサポートします。
  • FC観測可能システム上のMCPサーバーリンクトレースやログサービスなどの手法を用いて、関数計算の可観測性を実現する。
  • Alibaba Agentベストプラクティス – 100の改良統合これは、BailianをFunction Computeに統合して、モデルの呼び出しとタスクの実行を可能にする方法を示しています。
  • Alibaba Agentベストプラクティス – 在庫確認知的体このセクションでは、在庫棚卸について説明します。知的体アーキテクチャとワークフロー。
  • Alibaba Agentベストプラクティス – 動画コンテンツの認識と質疑応答知的体動画コンテンツの認識と質問応答の能力を実証する。知的体その構造と機能性。
  • AWS Agentベストプラクティス
    • AWS Bedrock Agent複雑なタスクをサブタスクに分解し、関数呼び出しのための外部ツールとしてLambdaを使用して、問題を段階的に解決します。：AWS Bedrock Agentラムダ式を用いることで、複雑なタスクを段階的に解決することが可能になります。
    • AWSは、BedrockとLambdaを組み合わせることでこれを実現しています。Agentテナント分離、LambdaとしてAgentBFFと関数呼び出しAWSは、BedrockとLambdaを通じてこれを実現しています。Agentテナント分離機能およびバックエンドサービス機能。
    • Azure（Open経由）AI + 機能を提供するLLM アプリケーション関数呼び出しのベストプラクティスAzure（Open経由）AIおよび関数の実装LLM アプリケーション関数の呼び出し。
    • Azureは、Durable Functionsを通じて多機能オーケストレーションを可能にします。Agent機能に基づいて構築されていますAgent関数呼び出しのベストプラクティスAzureは、Durable Functionsを通じて複数の機能を実現します。Agent配置とAgent建てる。

    AI観測可能なシステムの応用

    • AIアプリケーションの課題：AIアプリケーションは、基本的なリソース、モデル推論、コストなどの分野で課題に直面している。
    • 典型的なAIネイティブアプリケーションのアーキテクチャと可観測性の要件： 紹介されたAI各レイヤーにおけるネイティブアプリケーションのアーキテクチャと可観測性の要件。
    • AIフルスタック統合監視: Prometheusで構築AIフルスタック監視ダッシュボードにより、モデルのパフォーマンス、トークンコスト、およびGPUリソースを監視できます。
    • モデル呼び出しのエンドツーエンド診断OpenTelemetry Traceに基づいて、モデル呼び出しの完全なリンク追跡が実現されます。
    • モデル生成結果の評価モデル呼び出しログの二次評価と分析を実行するための、統合ログ分析プラットフォームを構築する。
    • トレース：モデル呼び出しのエンドツーエンド診断トレースはモデル呼び出しに関する詳細情報を記録し、エンドツーエンドの完全なリンクトレースを可能にします。
    • 指向性LLMアプリケーションのドメイン固有のトレース意味論ドメイン固有の操作的意味論を定義し、重要なコンテンツの保存と視覚化を標準化する。
    • LLM可観測性を適用する際に考慮すべき指標は何ですか？この文書には、空の応答の数、タイムアウトの数、合計タイムアウト係数（TTFT）など、監視する必要のある指標が記載されています。
    • OpenTelemetryに基づく高品質データ取得OpenTelemetry Python経由 Agent高品質なデータ収集を実現する。
    • 抱きしめるオープンソース向き合って大型モデルカスタマイズされたアプリケーション：合格オープンソースツールと自社開発プローブ大型モデルアプリケーションの可観測性。
    • 非侵襲型Pythonプローブ追跡の実装原理本稿では、非侵襲的なPythonプローブ埋め込みの実装原理を紹介する。
    • ストリーミングシナリオの場合LLM セグメント化されたデータ収集と統合この機能により、ストリーミングデータのセグメント化された取得と統合が可能になり、パフォーマンスとデータ分析のニーズのバランスを取ることができます。
    • Dify Observable のベストプラクティスこれは、Difyの運用方法に関する提案と、可視性の比較情報を提供します。
    • vLLMSGLangの推論性能は実際に観察できます。トレースとメトリクスを関連付けることで、推論パフォーマンスの問題をトラブルシューティングします。
    • に基づくLLMモデル生成結果を達成する自動化学評価：合格LLMモデル生成結果を実行する自動化学的評価。
    • モデル生成結果の評価: オリジナルモデルを新しいモデルで改良するPrompt応答は、生成効果を向上させるために2回目の評価を受ける。

    AI新しいアプリケーション開発パラダイムが企業に与える影響

    • Amapのサーバーレスビジネス広告プラットフォームの実践例（APIファーストアーキテクチャ）これは、Gaodeのサーバーレス技術の実践と、広告サービスにおけるAPIファーストアーキテクチャの利点を示すものです。
    • MCP Server Firstこのセクションでは、MCP Server Firstのアーキテクチャと、ローコードアプローチを用いたビジネスプロセスの構築方法について説明します。

    付録：クラウドネイティブAPIゲートウェイ基盤の主な利点

    • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – 高性能クラウドネイティブなAPIゲートウェイは、パフォーマンスにおいてNginx Ingressを凌駕し、ハードウェアアクセラレーションと詳細なチューニングをサポートしています。
    • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – 高可用性（SLA：99.999%）クラウドネイティブなAPIゲートウェイは、研究開発、運用、変更の各段階において高い可用性を提供します。
    • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – セキュリティ機能クラウドネイティブAPIゲートウェイは、消費者認証、mTLS双方向認証、ログイン認証、トラフィック保護などのセキュリティ機能を提供します。
    • クラウドネイティブAPIゲートウェイ – プラグインメカニズム（柔軟な拡張性）プラグイン機構による柔軟な拡張が可能で、複数の言語とオンラインIDEをサポートしています。

    トラフィックゲートウェイのベストプラクティス付録

    • 統合アクセスレイヤー統合アクセス層は、ネットワーク接続の問題、サービスのエッジ展開、異なるプロトコルといった問題を解決します。
    • K8s IngressクラウドネイティブAPIゲートウェイは、Kubernetes Ingressをサポートし、サービスの提供を可能にします。自動同期とマルチクラスタ再利用。
    • エンドツーエンドのグレースケールクラウドネイティブなAPIゲートウェイを通じて、エンドツーエンドのカナリアデプロイメントを実現します。
    • 地域複合活動同一都市におけるマルチアクティブソリューションは、DNSとMSEガバナンスを通じて、複数の可用性ゾーンの展開とフェイルオーバーを実現します。

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