アリババの「企業向けAIアプリケーション構築ガイド」（PDFファイル）

"企業AIアプリケーション構築ガイドは、エンタープライズレベルのアプリケーションに関する包括的な概要を提供します。AIアプリケーションの構築方法と技術システム。内容は…AIアプリケーションアーキテクチャの進化（ダイアログ、RAGからワークフローへ）Agent（パターン）、配信プロセスの詳細分析、MaaS、メモリ管理、MCPプロトコル、AIゲートウェイやサンドボックス分離といったコアインフラストラクチャについて詳しく説明します。プロンプトワードこのガイドでは、インジェクション脆弱性、ツールセキュリティ、ID認証といった新たなリスクと、それに対応する保護戦略について解説します。アリババの社内慣行に基づき、開発から運用までエンドツーエンドのガイダンスを開発者に提供し、彼らの取り組みを支援します。高効率安全に達成するためにAIアプリケーションの実装とイノベーション。

入手する企業 AI アプリケーション構築ガイドラインオリジナルのPDFレポートファイル。QRコードをスキャンしてフォローおよび返信してください。 20250922

この記事はアリババの社内情報に基づいています。 AI アプリケーション開発の経験とビジネスリサーチ、オープンソース進捗状況、詳細な分析 AI アプリケーション開発のアーキテクチャパターン、配信方法の違い、インフラストラクチャのサポート、セキュリティ上の課題。最も複雑なものから順に解説します。 Agent パターンアーキテクチャから始め、探求してみましょう AI 研究開発および納品段階における従来型アプリケーションと従来型アプリケーションの違いには、モデルの切り替えやアップグレード、機能評価などの問題が含まれます。重点は、サポートにあります... AI MaaS、MCPツール、サンドボックス技術などのアプリケーション開発インフラストラクチャ、および開発・運用ライフサイクルの監視と評価。分析。 AI アプリケーションによってもたらされる新たなセキュリティ上の課題を導入する。プロンプトワードインジェクション、ツール使用時のセキュリティ、サンドボックスによる隔離、IDおよび認証システムなどについて、読者は... AI アプリケーション開発における実践的な経験と深い知見。

AI アプリケーションアーキテクチャ

• 開発履歴：から単純対話モードから、ベクトル検索機能が追加されたRAGモード、そして開発者がワークフローをオーケストレーションし、主要ノードでモデル駆動型アプローチを使用する段階へと移行しました。 AI ワークフローのパターンは進化し、モデルを用いてプロセス自体を計画するようになった。 Agent モデル。
• Agent パターンアーキテクチャ：
  • ユーザーインタラクションモジュールユーザーからのリクエストを受け取り、コンテキストデータを収集し、それらをモデルリクエストに変換します。
  • コア LLM モジュールタスク計画と短期記憶の保持、タスク計画の作成と実行を担当します。
  • 環境モジュール任務遂行場所としては、通常は隔離されたサンドボックス環境であり、そこで任務が実行され、環境情報が収集される。
  • 計画、タスク実行、認識、そして反省のサイクル実行結果に基づいて計画を調整し、目標を達成するためにこのプロセスを複数回繰り返す。
  • メモリモジュールタスクが複雑で、コンテキストが長すぎる場合、重要な情報を保持するためにメモリを細かく圧縮する長期記憶モジュールが導入されます。

  AI アプリケーション配信

  • 特徴従来のCI/CDアプリケーションと比較して、AI CI/CDの適用には、多次元的なサプライチェーン管理が伴い、確率的テスト戦略、複雑な循環プロセス、およびモデル性能の変化の監視が必要となる。 AI 特定の課題は複数のレベルで監視されている。
  • モデルとフレームワークの選択品質、コスト、経費、コンプライアンスなど、複数の側面に基づいて基本モデルとフレームワークを選択します。たとえば、一般的な対話シナリオでは、次のように選択できます。 GPT-4. Qwen-Coderを使用してコード生成を選択できます。コンプライアンスを重視する企業はこのオプションを選択できます。オープンソースモデルのプライベート展開。アプリケーションの更新や反復処理の際には、モデルの切り替えや関連作業が必要となる。
  • コアプロセス：AI このアプリケーションは複雑な依存関係を持つため、コード、モデル、データの連携した配信が必要です。環境分離を採用し、開発、統合、本番の3つのフェーズに分割し、各環境で異なるアクセス制御と安定性要件を設定することをお勧めします。

  AI アプリケーション開発インフラストラクチャ

  • MaaS（サービスとしてのモデル）タスク処理能力が異なります AI このモデルはサービスとしてユーザーに提供され、ユーザーはSDK/APIを介してアクセスします。 速いモデル推論機能を適用して削減する AI アプリケーション構築の複雑さ。
  • メモリ：作る AI アプリケーションは過去のやり取りを記憶し、長期的なやり取りにおいて一貫性と整合性を維持することができる。
  • MCP（モデルコンテキストプロトコル）大規模な言語モデルが、標準化された方法で外部データソースやツールに接続できるようにすることで、モデルがWeb検索、データセット、APIなどの外部ツールを導入するなど、より大きな役割を果たすことができるようにします。
  • AI ゲートウェイモデルアクセスとAPIプロビジョニングの中核シナリオに基づき、抽象プロトコルや統一ガバナンスなどの設計原則を通じて、「あらゆるモデル」と「あらゆるビジネスAPI」を統一された制御プレーンに組み込み、冗長なMxN構築の問題を解決し、...速い反復と企業レベルの安定状態は共存する。
  • Sandbox：のために Agent これは、タスクの計画と実行、コード生成と実行、ブラウザの使用、およびローカルMCPツールのサポートなど、信頼性が高く安全な環境を提供します。
  • AI 観測可能ユーザーから報告されたOpenTelemetryデータを取得することで、ユーザー入力から最終出力までの全プロセスを明確に表示し、主要ノードのメタデータを記録し、開発者にデバッグの基盤を提供するとともに、評価、分析、最適化のためのデータ基盤として機能します。
  • AI 評価従来のソフトウェアテスト手法 AI アプリケーションの脅威に無力感を覚え、全く新しいシステムを構築する必要がある。 AI 申請評価システム AI 信頼性が高く、高品質で、持続可能な進化を適用することで、不確実性を確実なビジネス価値へと転換できる。

  AI アプリケーションセキュリティ

  • アプリケーションのセキュリティリスクと保護：Agent アプリケーションの顔プロンプトワードインジェクション攻撃、論理エラー、悪意のあるユーザー要求といった新たなセキュリティ上の課題が出現しており、セキュリティ問題は単一の脆弱性からシステム全体のリスクへと進化しているため、多層的で徹底した防御と専用のセキュリティガバナンスシステムが必要となる。
  • 工具を安全に使用するリスクの高いツールは、ホストロジックから完全に隔離された管理された環境で実行され、きめ細かな監査が可能で、影響範囲を限定する必要があります。
  • 本人確認と認証：AI このシナリオにおける認証と認可は、従来のアプローチとは異なり、権限漏洩、不正アクセス、データセキュリティ侵害などのリスクを防ぐために、より柔軟で信頼性の高いセキュリティプロトコルが必要となる。
  • 大型モデルサプライチェーンのセキュリティ保護トレーニングデータセット、モデルの重み、依存コンポーネント、配信チャネルなどへの悪意のある改ざんや「バックドア」の埋め込みを防ぎ、モデルが「欠陥のある状態で起動」されてビジネスセキュリティが脅かされることを防止するため。

  とともに大型モデルアリババの台頭 AI 研究開発のエコシステムは活況を呈しており、過去1年間でアクティブなPython開発者の数は33%増加しました。これは主にデータ処理、モデルトレーニング、および... AI アプリケーション開発およびその他関連業務。2025年までに AI アプリケーション開発の最初の1年間は、巨額の設備投資によって推進された。 AI 応用速い開発に伴い、関連する研究開発モデルやアプリケーションアーキテクチャも絶えず成熟しており、新しい... AI アプリケーションミドルウェアの登場により、開発者はイノベーションにより集中できるようになりました。 AI モデル機能の継続的な向上とコンテキストエンジニアリングに関するコンセンサスの高まりに伴い、本稿では開発者を支援するためのガイドを提供する。速い建てる AI アプリケーションは、私たちの革新的な夢を実現させてくれる。

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