《企业AI应用构建指南》全面阐述企业级AI应用的构建方法与技术体系。内容涵盖AI应用架构演进（从对话、RAG到工作流和Agent模式），深入解析交付流程、MaaS、记忆管理、MCP协议、AI网关、沙箱隔离等核心基础设施，重点讨论提示词注入、工具安全、身份鉴权等新型风险及其防护策略。指南结合阿里巴巴内部实践，为开发者提供从研发到运维的全链路指导，助力高效、安全地实现AI应用落地与创新。
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简介
本文基于阿里巴巴内部 AI 应用研发经验，结合业务研究与开源进展，深入分析 AI 应用研发的架构模式、交付差异、基础设施支持及安全挑战。从复杂度最高的 Agent 模式架构入手，探讨 AI 应用与传统应用在研发交付阶段的差异，包括模型切换升级及能力评测等问题。重点介绍支持 AI 应用研发的基础设施，如 MaaS、MCP 工具、Sandbox 技术及研发运维生命周期的观测和评测。分析 AI 引入应用程序带来的安全新挑战，如提示词注入、工具使用安全、Sandbox 隔离及身份和授权体系等，为读者提供 AI 应用研发的实践经验和深入见解。
AI 应用架构
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发展历程：从简单的对话模式，到加入向量检索召回能力的 RAG 模式，再到开发者编排工作流、在关键节点用模型驱动的 AI 工作流模式，发展到用模型自身规划流程的 Agent 模式。
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Agent 模式架构：
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用户交互模块：接收用户请求，收集上下文数据、转换成模型请求。
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核心 LLM 模块：负责任务规划及短期记忆保存，生成任务计划并执行。
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环境模块：作为任务执行场所，通常是隔离的 sandbox 环境，执行任务、收集环境信息。
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规划、任务执行、感知和反思循环：根据执行结果调整规划，循环多次实现目标。
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记忆模块：在任务复杂、上下文过长时，引入长期记忆模块，精细压缩记忆以保留关键信息。
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AI 应用交付
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特点：与传统应用 CI/CD 相比，AI 应用 CI/CD 面临多维度的供应链管理，需用概率性测试策略，采用复杂循环流程，需对模型性能变化等 AI 特有问题进行多层次监控。
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模型和框架选择：根据质量、成本、费用、合规等多维度选择基础模型和框架，如通用对话场景可选择 GPT-4，代码生成可选择 Qwen-Coder，企业考虑合规可选择开源模型私有化部署。在应用更新迭代过程中，需进行模型切换及相应工作。
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核心流程：AI 应用依赖关系复杂，需统筹代码、模型、数据协同交付。建议用环境隔离方式，分为开发、集成、生产三阶段，每个环境有不同权限控制和稳定性要求。
AI 应用研发基础设施
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MaaS（模型即服务）：将具备不同任务处理能力的 AI 模型以服务形式提供给用户，用户通过 SDK/API 快速应用模型推理能力，降低 AI 应用构建复杂度。
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记忆（Memory）：使 AI 应用能对先前交互内容进行记忆，保持长期交互的一致性和连贯性。
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MCP（模型上下文协议）：让大型语言模型以标准化方式连接外部数据源和工具，使模型能发挥更大价值，如引入网络搜索、数据集和 API 等外部工具。
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AI 网关：基于模型访问 + API 供应两个场景核心，通过抽象协议、统一治理等设计原理，把“任何模型”和“任何业务 API”纳入统一控制平面，解决 MxN 重复建设问题，实现快速迭代与企业级稳态共存。
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Sandbox：为 Agent 规划和执行任务提供可靠安全的环境，支持代码生成和运行、browser-use 及本地 MCP Tool 等。
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AI 可观测：通过获取用户上报的 OpenTelemetry 数据，清晰展示从用户输入到最终输出的全过程，记录关键节点元数据，为开发者提供调试依据，是评测、分析和优化的数据基础。
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AI 评测：传统软件测试方法在 AI 应用面前力不从心，需建立全新 AI 应用评测体系，确保 AI 应用可信赖、高质量、可持续进化，将不确定性转化为确定性商业价值。
AI 应用安全
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应用安全风险及防护：Agent 应用面临提示词注入、逻辑错误、用户有害请求等新型安全挑战，安全问题从单点漏洞演变为系统性风险，需多层次纵深防御和专门安全治理体系。
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Tools 使用安全：高危 Tool 必须在与宿主逻辑彻底隔离、可精细审计的受控环境中运行，限定影响范围。
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身份与授权：AI 场景下的认证和授权与传统存在差异，需更灵活可靠的安全协议，防止权限泄露、访问越权、数据安全等风险。
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大模型供应链安全防护：防范训练数据集、模型权重、依赖组件、交付渠道等环节被恶意篡改或植入“后门”，导致模型“带病上线”威胁业务安全。
总结
随着大模型的兴起，阿里巴巴的 AI 研发生态蓬勃发展，Python 活跃开发者数量在过去一年增长 33%，主要用于数据处理、模型训练和 AI 应用研发等工作。在 2025 年 AI 应用发展的元年，资本的大量投入推动了 AI 应用的快速发展，相关的研发模式和应用架构也在不断成熟，新的 AI 应用中间件逐渐出现，让开发者更专注于创新。基于 AI 模型能力的不断提升和上下文工程成为行业共识的趋势，本文推出指南文章，能帮助广大开发者快速构建 AI 应用，实现创新梦想。
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