摘要：在基础设施与场景拓展上，阿里云打通了从研发到部署、运维的全流程，形成了完整的支撑体系。通过通义大模型和羚羊数据平台，企业可以在统一环境下进行智能体研发、测试、上线和持续优化，无须重复搭建底层算力或数据环境。
在基础设施与场景拓展上，阿里云打通了从研发到部署、运维的全流程，形成了完整的支撑体系。通过通义大模型和羚羊数据平台，企业可以在统一环境下进行智能体研发、测试、上线和持续优化，无须重复搭建底层算力或数据环境。
文｜胡嘉琦
“阿里云在AI Agent的布局，不是添砖加瓦，而是从云算力到生态自成体系，让 AI Agent 的发展有了更坚实的根基。”一位接近阿里云的智能高级专家告诉《商学院》记者。
作为大模型原生企业，阿里云在 AI Agent 平台的建设中，与传统软件厂商和垂直领域企业相比，最大的优势在于其扎实的技术底座和完整的生态布局。它不是在既有框架上补丁式叠加，而是自底向上，将大模型能力与云计算体系天然结合。
在云算力方面，阿里云以无影AgentBay提供跨系统的高性能支持，企业只需三行代码即可接入云端算力、存储与工具链资源，极大降低了开发门槛；在基础设施与场景拓展上，阿里云打通了从研发到部署、运维的全流程，配合通义大模型，为行业化智能体的落地提供支撑。
而在更广阔的应用场景中，阿里云通过通义系列大模型实现云端与边缘的协同，既能完成云端的复杂推理，又能在手表、传感器等边缘设备上实现毫秒级响应。这意味着，AI Agent 不只服务于大企业的后台系统，也能走进日常生活与工业现场，形成一张覆盖更广、连接更紧的生态网络。
01
云算力加持：突破Agent落地瓶颈
在AI Agent落地的竞争中，如何突破本地算力和环境的限制，正成为厂商们角逐的焦点。
在今年上海世界人工智能大会（WAIC）上，阿里云推出了首款面向AI Agent的云端工具“无影AgentBay”。这款设备能处理代码运行、网页浏览、数据分析、程序开发、表格制作等常规任务，同时具备视觉理解、自然语言控制和任务解析等AI能力。开发者只需三行代码就能接入，无须繁琐安装和配置，就能直接调用云端算力、存储和工具链资源，在 Windows、Linux、Android 等系统间自由切换。
如今，全球AI Agent市场快速增长，麦肯锡的研究显示，超过70%的企业CEO认为，AI Agent将在未来三年内显著改变企业经营模式和竞争格局。德勤数据显示，2025年已有四分之一使用生成式AI的企业将部署AI Agent，而到2027年，这一比例有望增长至一半。
由此可见，AI Agent正在从实验室和小规模试点，快速向企业核心业务渗透，其影响力正逐步扩大，成为企业数字化转型的重要驱动力。
尽管AI Agent前景广阔，增长迅速，但不可忽视的是，用户在使用中仍面临瓶颈：普通本地设备难以承受高算力任务，尤其是需要大量GPU运算的工作容易“吃力”，而且智能体在本地运行时还会占用资源和操作权限，影响使用体验。
在AI Agent落地的竞争中，如何突破本地算力和环境的限制，正成为厂商们角逐的焦点。无影AgentBay选择了一条“把算力和工具搬到云端”的路径。与依赖终端硬件性能的本地化方案不同，这一产品通过云电脑技术将任务接入高性能的远程环境，借助海量工具和运行环境完成弹性扩容和任务执行，从而避免了对用户本地设备的拖累。
与业内常见的几种模式相比，这种架构有其独特性。部分企业主打轻量级Agent SDK，强调快速集成，但在运行复杂任务时往往受制于本地算力；也有厂商选择与GPU云服务深度绑定，以算力为核心卖点，但对开发者的工具支持相对有限。无影AgentBay则将两者结合，在云端提供全套“算力+环境+工具”的一体化服务，定位更偏向于企业级落地。
正式上线的版本在内测基础上进一步完善，集成了云上沙箱、算力调度、持久化数据存储和企业级安全等能力。值得注意的是，它在沙箱覆盖范围上较为全面，囊括了Linux、Windows、Android系统层，以及Browser Use、Code Space等应用层环境，基本覆盖了开发者构建自动化应用的常见场景。
功能拓展方面，无影AgentBay新增了视觉理解、自然语言控制和任务解析等AI能力，支持原子化工具API和AI Agent API（为智能体提供交互接口，支持跨应用协作），实现跨应用协作与多模态交互。同时，其ASP远程串流协议保证了实时性，数据持久化系统则实现了跨平台的状态保存和无缝任务切换。
在安全层面，该产品提供企业级沙箱隔离、数据加密和权限控制，主打“本地零侵入”，以解决企业用户普遍关心的合规与安全问题。相比之下，部分国际大厂的Agent平台更多依赖于传统云安全框架，而在“隔离级别”上未必能做到同样细致。
由此可见，无影AgentBay并非单纯提供算力资源，而是试图构建一个“云端Agent运行时”的标准化平台。其竞争对手包括轻量级本地SDK派和算力驱动型平台派，在这条差异化赛道上，它能否成为行业通用方案，还有待市场验证。
02
智能体+产业：业务场景快速拓展
阿里云的全流程支撑体系让行业智能体的落地变得可复制、可扩展。
在基础设施与场景拓展上，阿里云打通了从研发到部署、运维的全流程，形成了完整的支撑体系。通过通义大模型和羚羊数据平台，企业可以在统一环境下进行智能体研发、测试、上线和持续优化，无须重复搭建底层算力或数据环境。这套体系不仅加快了AI Agent的开发速度，也降低了企业在技术、时间和成本上的门槛，使创新能够快速从实验室走向实际业务场景。
以汇通达网络（9878.HK，以下简称“汇通达”）为例，汇通达网络是一家利用数字化技术和供应链能力赋能服务乡镇夫妻店的产业互联网公司，最近公司与阿里云达成全栈AI战略合作，双方计划共同打造下沉市场的“AI+产业”新生态。通过智能化技术和数据驱动，这一合作可以为零售门店和小微企业提供可落地的运营解决方案，让先进AI技术不再局限于大企业，而是普惠化地服务于基层市场。
依托阿里云提供的算力、存储和工具链资源，汇通达打造了“小店大模型智能体”和“AI销售智能体”。这些智能体可以自动处理库存管理、销售分析和需求预测，同时实时优化供应链调度，帮助小微商户应对订单高峰、商品短缺或滞销等问题。
此外，双方基于门店交易数据和消费者行为数据开展深度合作，通过数据分析挖掘潜在价值，帮助门店实现精准营销、优化供应链布局、提升客户体验，从而激活下沉市场的增量价值。借助云端智能体，小微商户无须配备专业的数据分析团队，也能享受与大型企业同样的智能化运营能力，显著提升运营效率，降低管理成本，并增强市场应变能力。
在这个过程中，阿里云提供云计算、高性能算力和专业架构师团队，全程支持智能体开发、调试和部署，实现从模型训练到实际应用的闭环管理，确保智能体能够稳定运行。
这一战略合作不仅让小微门店能够接触到企业级AI技术，也展现了AI Agent在下沉市场的广泛应用潜力。借助阿里云的云端算力和大模型能力，智能体可以高效处理复杂任务，帮助企业快速实现数字化转型。随着技术落地和应用推广，汇通达与阿里云的合作有望推动下沉市场整体运营效率提升，为行业创造新的增长动力，也为更多小微企业提供智能化升级的机会。
更广泛地看，阿里云的全流程支撑体系让行业化智能体的落地变得可复制、可扩展。无论是零售、物流还是制造业、服务业，企业都可以根据自身业务场景快速定制AI Agent，实现从数据采集、任务分析到决策执行的闭环自动化。与此同时，云端统一管理和算力调度，也保证了智能体运行的稳定性与安全性，使企业能够在保持高效率的同时，减少本地设备压力，提升整体运营韧性。
这一模式不仅为企业带来直接的运营效率提升，也为中小企业开辟了使用AI的机会，让智能体技术不再只是大型企业的专利，而是普惠化、可落地的工具。
03
从“理解”到“行动力”：助力企业智能化升级
通义千问作为智能大脑，能够精准解析复杂指令，而AI Agent 将洞察转化为可执行任务，实现从分析到行动的闭环。
在智能化浪潮席卷各行各业之时，阿里云以通义千问大模型为基座，赋能垂直行业企业打造了具备自主执行能力的AI Agent。不仅能深度理解自然语言，实现复杂指令的精准解析，更能主动执行多步骤任务——从数据分析、报告生成，到流程自动化和业务决策，全面提升企业效率。通过云原生架构的强大支撑，通义千问大模型与 AI Agent 的结合，让“理解”不再停留在文字层面，而真正落地为“行动力”，在金融、教育、零售等领域创造出前所未有的智能应用体验。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛在接受《商学院》杂志记者采访时提出，阿里云作为大模型原生企业，在AI Agent平台上的优势主要体现在三个方面：技术积累、生态整合和规模化服务能力。技术上，阿里云的通义千问大模型具有强大的语义理解和生成能力，结合多年在云计算和大数据处理上的经验，可以为企业提供稳定、高效的AI服务。生态上，阿里云拥有完整的云产品矩阵和丰富的行业合作伙伴资源，能快速与企业现有系统对接，打通数据孤岛。再加上遍布全球的基础设施，企业可以轻松实现跨区域、多场景部署，保证业务在复杂环境下稳定运行。
与此同时，阿里云从通义千问大模型到AI Agent，将大语言模型的深度理解能力与智能体构建工具无缝融合。通义千问作为智能大脑，能够精准解析复杂指令，而AI Agent 将洞察转化为可执行任务，实现从分析到行动的闭环。无论是金融智能投顾、企业办公自动化还是个性化教育辅导，这一模式都能快速生成高效、可定制的 AI Agent，让智能不再停留在“理解”，而真正落地为业务价值，赋能企业实现全方位数字化升级。
在企业应用层面，科方得智库研究负责人张新原认为，阿里云从三个方面解决了企业痛点：一是通过可视化编排工具和行业模板，降低AI定制门槛；二是提供标准API接口和插件机制，可快速与企业的ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）和CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理等系统集成）结合；三是通过统一的模型管理和监控平台，实现全生命周期管理。
通俗地说，这种模式让企业不用从零开始，就能快速获得符合自身需求的AI能力。对于To B市场，无代码/低代码设计让业务人员也能自己搭建大部分基础Agent，而专业开发者只需处理复杂逻辑。这种渐进式方式，让企业可以循序渐进地应用AI，不必一次性投入大量资源。
在行业深度应用上，阿里云采取“领域专家+AI工程师”联合模式。郭涛指出，在政务、高合规金融和医疗等领域，平台通过专业知识图谱、严格审核机制和动态更新管道确保信息准确可靠，并引入沙箱验证机制，保证AI输出安全合规。同时，平台提供完整的数据治理体系，从数据采集、清洗到知识向量化处理，帮助企业高效整合多源数据，提升决策效率。
在多智能体协作方面，阿里云通过智能路由和优先级调度，实现跨部门任务快速响应。开发者生态方面，阿里云建立了工具、算力和社区三级激励体系，吸引开发者贡献自定义组件，并通过流水线缩短模型迭代周期。通过“非侵入式”接入模式（不修改原有系统代码或结构的前提下，通过外部技术手段实现功能扩展或系统整合的设计方法），企业可低成本、安全地将AI功能接入现有系统，实现智能化升级，而无须大规模改造基础设施。
来源：商学院杂志
