AI原生应用架构
AI原生应用架构基于模型，Agent驱动，以数据为中心，整合工具链。架构模式包含Reasoning、Perception等核心组件，如大脑（大语言模型）、记忆（知识库）、执行官（各类工具及能力）、指令（系统提示词或上下文工程）和躯体（运行环境）。
开发Agent的挑战
开发Agent面临开发模式多样难以持续演进、高性能安全执行环境难构建、模型和工具服务稳定性差、效果评估和持续优化困难、企业数据安全和合规挑战等痛点。
函数计算AgentRun
函数计算AgentRun是以高代码为核心、生态开放、灵活组装的一站式AgenticAI基础设施平台，为企业级Agent提供开发、调试、部署、运维的全生命周期管理。AgentRun具有Serverless基础设施、企业级Runtime与安全隔离、开源开放、无框架锁定、可观测与评估等优势，可有效解决Agent开发中的挑战。
AI网关
AI网关是AI应用落地的核心，可解决高可用保障、成本失控、安全与合规风险、集成复杂度等挑战。AI网关核心能力包括AI安全防护、AI观测、AI限流、AI缓存、搜索增强、多协议支持、统一多模型代理、模型高可用、企业级安全管理、灵活扩展能力、AI场景观测体系等。
案例场景与最佳实践
研报中提到了多个案例场景与最佳实践，如AgentRun浏览器沙箱——舆情分析、AgentRunCode沙箱——AICoding、通用型Agent——智谱Z.AIAgent、函数计算模型服务——AI 模型转化为Serverless API、FunModel——AI 模型转化为Serverless API、吉利汽车——AI让生活更美好、AI工具——MCP/Skills、上下文工程——企业知识库，记忆系统、函数计算：Serverless AI 最佳运行时、FunctionQ：函数计算智能助手、A2A协议演示：希希咖啡厅、浏览器沙箱：舆情管理助手、AICoding案例等。
总结
AI原生应用架构和Agent构建平台为企业提供了强大的AI应用开发能力，可有效解决传统AI应用开发中的挑战。函数计算AgentRun和AI网关等产品则为AI应用的开发和落地提供了坚实的基础设施和工具支持。未来，随着AI技术的不断发展，AI原生应用架构和Agent构建平台将会在更多行业得到应用，推动企业数字化转型和智能化发展。
