本次沙龙聚焦阿里云 AI 原生应用相关技术与实践，围绕智能体开发框架、AI 场景异步解决方案、企业级 AI 开放平台、数据采集建模及实际业务落地等核心方向展开分享，展现了阿里云在 AI 原生领域的技术布局与实战成果，核心内容如下：
AgentScope 作为阿里云通义实验室推出的开源智能体框架，是百炼 Agent 平台技术底座，提供智能体开发、训练、部署和管理的生产级解决方案。其围绕 Agentic 核心理念，打造模型能力集成、多智能体编排、智能上下文管理和工具管理四大核心功能，支持全模态、本地部署及百万级队列调度，还推出 Alias 通用智能体应用平台及 EvoTraders、Juicer Agent 等开箱即用的智能体，覆盖金融、数据科学等多场景，同时具备智能体评测、观测与优化能力，通过 Trinity-RFT 实现强化学习训练，助力智能体快速迭代。
针对 AI 场景异步架构的挑战，阿里云基于 Apache RocketMQ 推出 LiteTopic 轻量级事件载体，解决了 AI 任务耗时差异大导致的头部阻塞、资源利用率低等问题。LiteTopic 支持百万级轻量级队列动态创建、差异化订阅与精细化流控，实现用户级物理隔离和弹性资源调度，还基于此构建了全异步 AI 会话网关，支持断连恢复与会话粘性，同时实现多智能体高效通信，适配 AI 应用的动态决策、多轮交互特性。
展开剩余84%HiMarket 作为企业私有化 AI 开放平台，是企业落地 AI 应用架构的最短路径，构建了 AI 场景、AI 市场、AI 治理三大核心体系，支持 Chat、文生图等高频场景快速验证，打造 Agent、模型、MCP 等多市场共享体系，通过统一权限、审核、计量与可观测实现企业 AI 治理。平台支持私有化定制与开源共建，规划了多版本迭代路线，核心参与者涵盖阿里云、蚂蚁数科等团队，还实现 AI API 货币化，支持分层定价与 Agent 增值。
数据采集与建模是提升 Agent 品质的关键基础设施，阿里云推出 LoongSuite 开源数据采集方案，依托 eBPF 实现多维度数据统一采集，具备高性能、高稳定性与灵活部署的特性，解决 Agent 数据类型多、来源分散的问题。同时提出 UModel 通用可观测数据建模范式，基于图模型为数据建立认知地图，解决数据、模型与工程三大鸿沟，实现 Agent 全链路可观测，支撑数据飞轮与应用飞轮的持续运转。
此外，阿里控股资管部分享了 “总裁助手” Agent 的实战案例，展现了从传统 RAG 向量检索到目录索引、知识图谱，再到 Agentic 推理的技术演进，通过模拟人类分析的 “假设 - 求证” 工作流，解决了海量非结构化数据中的高层决策辅助问题，还提出构建统一语义层的未来方向，让 Agent 更贴合业务逻辑。
本次沙龙呈现了阿里云从智能体开发框架、底层异步架构，到企业级平台、数据基础设施的全链路 AI 原生技术体系，结合实际业务落地案例，为 AI 原生应用的开发与企业落地提供了完整的技术参考与实践路径。
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