近日，阿里云舉辦的“2025年AI原生應用開發實戰營·北京站”圓滿落幕，其分享材料為行業提供了AI原生應用開發與落地的系統性指南。這場活動聚焦AI原生應用的多維度發展，覆蓋核心賽道劃分、架構范式創新、工具鏈演進路徑及關鍵產品技術實踐，為開發者與企業提供了從理論到落地的全鏈路參考。
在核心賽道層面，阿里云將AI領域劃分為五大類：AI應用、AI硬件、AI開發工具鏈、AI基礎大模型及AI Infra。每個賽道下進一步細分具體方向，例如AI應用賽道包含通用智能體、具身智能等；AI開發工具鏈則涵蓋提示詞優化、RAG（檢索增強生成）技術及Qwen大模型等。這種分類方式不僅明確了技術邊界，還通過抽象“應用運行要素”首次提出了AI原生應用架構概念，為行業標準化提供了理論基礎。
架構范式方面，AI原生應用突破了傳統數字化“人主導、機器執行”的模式，轉向“機器思考+執行，人監督”的智能化范式。其核心特征包括：基于模型驅動、Agent（智能體）為核心、數據為中心且整合工具鏈。架構模式分為單應用與多應用兩類，并通過“大小數據飛輪”機制持續打磨垂類場景模型——大模型提供通用能力，小數據補充領域知識，形成動態優化的閉環。
開發工具鏈的演進路徑被劃分為四個階段：2022-2023年，以LangChain等框架降低開發復雜度；2023-2024年，通過Function Calling等技術實現跨部門協作；2024-2025年，依賴Mem0等工具進行數據驅動優化；2025年10月后，模型中心化趨勢顯著，上下文工程能力逐步內化至模型側。這一演進體現了從“工具輔助”到“模型內生”的能力躍遷，標志著AI開發向更高效、更集成的方向發展。
產品實踐環節，阿里云展示了多款創新工具：Serverless App Engine（SAE）通過“簡、穩、省”三大特性優化傳統應用運維，簡化操作流程的同時保障穩定性并降低成本；AgentRun產品構建智能體核心基礎設施，覆蓋開發、部署、運維全生命周期，解決AI應用落地中的技術斷點；Higress網關從傳統架構升級為AI網關，集成流量管理、安全防護等功能；HiMarket企業級AI市場支持多種接入與部署方式，降低AI應用分發門檻；云監控2.0引入UModel解決數據與認知脫節問題，并升級智能運維助手；Apache RocketMQ通過語義化Topic、Lite-Topic等技術，為異步化Multi-Agent架構提供高效通信支持。
分享材料還指出互聯網入口正從網頁向AI Agents演變，這一趨勢將重塑用戶交互方式。同時，報告分析了AI投入結構失衡的成因，強調技術迭代與產品創新對AI原生應用生態的推動作用。從基礎框架到上層應用，從單點技術到系統架構，這場實戰營的分享材料為行業描繪了一幅AI原生時代的完整技術圖譜。
