A1--李国强--从构建、部署到规模化运行加速企业 Agent 工程化.pdf

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2、nding Forecast 2026.01Agent 在企业落地趋势在企业落地趋势企业构建企业构建 Agent 时的挑战时的挑战/痛点痛点智能体架构依赖多如何快速构建部署智能体开发框架多，依赖多，运行环境隔离性弹性要求高，如何快速构建，部署上线验证多智能体如何治理协作多智能体成为企业落地趋势，如何进行统一的治理及管控，以及提高多人多智能体协同效率如何洞察智能体运行稳定成本可控Agent 弹性高，依赖多，成本不可控，如何洞察运行状态，及时发现问题，从运维与运营多个视角进行管理如何效果评估和持续优化Agent 效果是关键，但 运行是黑盒，效果评估难，不知道如何优化构建部署治理协作观测洞察效果优化

3、智能运维复杂架构运维问题发现慢，修复难智能体进一步带来系统的复杂性。如何用智能化的方式保证新兴智能业务的延续性阿里云 Agent Infra 覆盖智能体开发覆盖智能体开发构建构建-运行运行-治理治理-运维运维-优化全周期优化全周期函数计算 AgentRun开源开放的开发模式Agent 构建组件沙箱及服务HiClaw+AgentTeams多人多智能体协作智能体治理安全合规开源开放AgentLoop-可观测开箱即用无侵入覆盖性能告警分析Token 成本分析AgentLoop 评估与优化观测分析评估优化数据飞轮Agent-as-a-Judge 更精准智能调优与自主进化构建部署构建部署治理协作治理协作

4、观测洞察观测洞察效果优化效果优化STAROpsAgentic 探索式分析AI 算子支持亿级数据自动构建拓扑精准定位智能运维智能运维时间议题名称13:40-13:55从构建、部署到规模化运行，加速企业 Agent 工程化13:55-14:40HiClaw-多Agent协作与治理方案14:45-15:30智能化 Agent Infra:AgentRun如何让 Agent 从 Demo 走向生产15:35-16:20Agent进化论：AgentLoop 助力智能体构建进化数据飞轮16:35-17:25实战案例：阿里云全域智能运维平台STAROpS 工程设计实践17:30-18:20让Agent不再等待：基于 RocketMQ的异步协作架构实战分论坛议程介绍感谢聆听