如果 AI 工具早一点出现，我们的很多工作会不会提前几年完成？
近日，整个科技圈都在感叹 AI 工具带来的效率提升。一些硅谷 AI 大厂工程师现身说法，表示在使用了 AI 工具后，项目完成时长被大幅压缩。
谷歌首席工程师、Gemini API 负责人 Jaana Dogan 分享了她使用智能体的经历。有的人甚至认为，如果在读博时就有 Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 等各类 AI 工具，那么也许一年就能毕业。
围绕 AI 智能体技术，一套全新的工作范式正在形成。在开发、数据分析等领域，人们的工作流程已被 AI 彻底改变：将工作直接安排给大模型，只需提供背景信息和元提示词，AI 就可以进行需求整理，并将任务交给智能体去执行。
最近的一场发布，打开了智能体通向更多行业的突破口。
1 月 7 日，在阿里云飞天发布时刻上，阿里云百炼完成了面向智能体开发范式的一次全面升级。阿里云向行业证明：智能体「手工作坊」的时代结束了，「工业化流水线」时代正在开启。
百炼升级了其提出的「1+2+N」蓝图：最底层的“1”是模型与云服务，中间层的“2”是高代码、低代码的开发范式，最上层的“N”则是面向不同任务的开发组件。这套能力覆盖了生产级智能体构建的全生命周期。
围绕这一框架，阿里云提供的能力，针对性地解决了智能体技术落地面临的一系列核心问题。
开发组件：解决智能化核心挑战
目前行业对于 AI 应用的焦点正从验证可用性转向挖掘实际价值。为了让人们能够低门槛地快速用上智能体，百炼进行了大量应用组件的升级。
在百炼的应用广场上，目前已出现超过 10 类聚合主题，其中包含 146 个开箱即用模板（如子弹时间特效、会议图文纪要、AI 换装等）。它们在原先支持开发者即开即用、二次开发的基础上继续升级，现在支持免登录体验、一键 API 调用，进一步降低了上手门槛。
大规模部署的智能体应用，必须能够整合利用多模态数据。如何将企业内部大量的多模态数据进行清洗、加工，转换为可复用、可查询的知识，是业务与 AI 结合的关键问题。
为了让智能体能够真正理解企业业务，把数据转化为可利用的知识，百炼升级了多模态知识库 RAG 能力，支持文档、图片、音频、视频等数十种文件类型的高精度解析与语义检索。
依托通义向量模型和多模态向量模型，企业现在可以快速构建起专属 RAG 工具和高性能知识检索生成，让智能体实现多模态问答、商品图搜、视频监控检索等场景化应用。
在阿里云百炼上构建多模态 RAG-音视频库。
为了满足更加灵活的多模态数据处理场景，除了端到端形式的多模态知识库外，多模态处理能力也以节点的形式在工作流中提供了支持。文档、图片、音频、视频在内的全模态智能理解，都可以由用户通过画布来进行更加灵活的编排处理。
通过集成通义的多模态生成模型，人们可以内置包括图像生成、视频生成、音频生成能力，用于商品图制作、营销短视频生成、智能客服、语音合成等业务场景。
阿里云也在打通不同平台的数据：百炼提供的 Connector 企业级数据连接器，现在能够一键对接钉钉、飞书、语雀等文档系统，以及 MySQL、OSS 等数据库。通过数十种内置工具，智能体可直接、安全地检索并调用企业内部实时数据。
随着时间的推移，来自真实业务数据的不断反馈，基于百炼平台的智能体会逐渐变得懂业务流程、有专业知识、甚至懂话术，成为「企业专属员工」。
另外，在真实场景的 AI 应用中，我们会遇到大量数据处理、信息抽取等复杂任务，它们需要长时间的运行和低成本的调用，百炼提供的能力打破了以往时间和成本的限制。
面向大模型推理、长视频生成等耗时任务，阿里云百炼推出了异步调用 API，它打破了同步接口调用 5 分钟的超时限制，可以延长到超过 24 小时，支持任务提交后轮询或回调获取结果，保障长周期任务稳定执行。
当智能体任务运行在阿里云上时，系统会自动对算力资源进行调度。结合实时、闲时资源请求动态调度能力，百炼的系统可以实现任务动态启停，满足不同的智能体推理需求。
据介绍，百炼的闲时调度能让 AI 的推理成本降低 50% 以上。
智能体开发框架：高代码 + 低代码并行
应用层面之下，阿里云百炼提供方便的开发工具，可以更好地帮助人们构建智能体。
阿里云百炼构建了一套生产级智能体开发范式，针对真实的业务场景，在规划决策、信息管理、工具调用以及数据、服务连接等关键环节，用智能体的先进能力，重构了整个业务流程。
在企业内部，AI 的落地往往面临一个矛盾：懂业务的人不会开发，懂代码的人不了解业务。百炼平台提供的双模式开发能力，首次实现了高代码与低代码的并行。
高低代码智能体使用了统一的开发框架和运行时。专业的开发者可以利用基于高代码框架灵活定制智能体逻辑，一键将代码包提交至云端托管，享受全链路的日志、网关与可观测能力；与此同时，业务人员可通过低代码界面快速配置模型、提示词、知识库与工具，可视化地搭建智能体。
低代码构建深度搜索 Agent。
高代码结合 Agent Identity 控制阿里云资源、钉钉文档。
同时，两种方式构建的智能体未来还将支持双向导出与部署——低代码的开发成果可以转换成高代码。这种方式真正覆盖了企业内不同角色的开发需求。
现在，百炼平台的智能体应用能力已升级至 Agent 2.0 架构，从底层重塑了智能体的开发逻辑，完成了从「简单对话」向「目标导向的自主执行」的升级。
升级后的「Agent 2.0」不仅具备强大的任务规划能力，更引入了「规划 – 执行 – 反思（Plan-Execute-React）」链路。
简单来说，在 Agent 1.0 时代，调试智能体就像是在「炼丹」，输入一个 Prompt，模型吐出一个结果，开发者难以理解其内部的推理逻辑；到了 Agent 2.0 时代，通过引入完整的跟踪链路，百炼把 AI 从意图理解、任务规划、工具调用、执行反馈再到自我优化的全流程实现了可视化。
为了构建 Agent 2.0，百炼平台的技术底座——通义实验室的开源智能体框架 AgentScope 迎来了重大更新。
AgentScope 现在提供模型能力集成、多智能体编排、智能上下文管理和工具管理四大核心功能，不仅有开箱即用的智能体，也带来了用于构建、优化、部署智能体的工具，可以真正地做到自发解决任务。
- 在模型能力上，AgentScope 目前已经覆盖了主流大模型 API，支持了本地部署模型 API 服务，其全面支持包括文本、语音、视觉等多种模态的大模型。
- AgentScope 支持智能体自主进行工具管理，包括 StreamableHTTP、SSE 和 STDIO 类型的 MCP，以及 Anthropic Agent Skill 的动态工具加载、卸载，让单智能体适用范围更广，能力更强。
- 在多智能体能力的构建上，AgentScope 采用动态图的应用编排方式，提供 MsgHub、pipeline 等语法糖，可快速实现多智能体间的信息传递、分享。
- 在长上下文支持方面，AgentScope 支持短期记忆自动压缩，内置 Mem0、ReMe 等长期记忆实现，支持智能体自主存储、检索向量数据库和长期记忆。
面向真实业务：模型与云服务
在模型服务层面，阿里云百炼进一步强化了企业级能力的可用性。升级后的模型广场支持结构化元数据展示、多模型对比以及模型在线体验，帮助用户快速匹配业务需求。
目前，百炼模型广场已汇集130余款模型，近期新增了包括Qwen-Image-Max、GLM-4.7、Wan2.6视频生成系列、Qwen3-ASR-Flash多语种识别等在内的多款模型，用户可便捷地进行横向对比。
在生产环境中，阿里云百炼提供全链路可观测体系，支持分别授权调用审计与推理日志，对模型实施全周期用量统计。多维度性能与用量指标被集成至业务系统，便于统一运维管理。
基于通义全系列模型，阿里云百炼提供了原生的训练微调能力，可实现一站式训练与部署，帮助用户利用自身业务数据构建定制化模型。平台提供通义系列模型的全阶段Checkpoint、混合数据训练以及GRPO/GSPO强化学习算法支持，实现评测驱动的训练迭代。
值得一提的是，在通义模型和第三方模型的部署上，阿里云百炼新增了模型单元独占部署选项。该选项为高并发、低延迟业务提供专属算力，用户无需管理底层资源即可一键拉起部署。相比自建集群使用vLLM、SGLang等开源推理引擎，模型单元部署可实现超过1.3倍的推理能力提升，以及1.5倍以上的并发能力提升。
在安全方面，百炼平台推出的机密推理服务基于CPU/GPU TEE可信执行环境，提供了当前最高安全等级的模型推理能力。
从模型能力到实际生产力，百炼为企业围绕自身业务构建智能化提供了坚实的底层支撑。
Agent平台企业版发布
作为本次发布的亮点，阿里云百炼正式发布了Agent平台企业版，支持智能体在专有云、本地化环境与VPC中进行开发与部署。用户可通过高代码或低代码的开发方式，结合不同模型、工具与数据，快速构建符合自身业务需求的智能体，实现大模型业务流，并在落地过程中进行全流程优化。
阿里云百炼的此次升级，一方面使智能体的构建过程变得严谨可靠、可持续迭代；另一方面也降低了新技术的应用门槛，推动其进入更多行业。
2026年初，OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman曾预测，今年将是“企业智能体与科研加速”之年。
业界对此预测的响应速度超乎想象。
随着阿里云百炼等更多Agent平台的发布和能力升级，当AI不再仅仅是生成文档或代码的工具，而是能够自主调用工具、分析数据并辅助决策的称职“数字化员工”时，真正的人机协同时代正在拉开帷幕。
关注“鲸栖”小程序，掌握最新AI资讯
本文来自网络搜集，不代表鲸林向海立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：http://www.itsolotime.com/archives/17479