智能涌现（学习人） → 自主行动（辅助人） → 自我迭代（超越人）
我们正处于第二阶段——**自主行动**的关键时期。 > **小提示**：理解“自主行动”阶段的核心，在于把握从“被动响应”到“主动规划”的转变。这一阶段的AI不仅能理解指令，还能根据上下文主动分解任务、选择工具。 吴泳铭指出：“未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作。”这并非科幻，而是正在发生的现实。支撑这个宏大愿景的，正是不断进化的模型基座。 --- ## 02 模型转向：多模态时代全面开花 Qwen的成长轨迹很有意思。它一直表现不俗，但口碑主要在开发者圈子。后来DeepSeek异军突起，独领风骚一段时间。不过阿里显然没有停下脚步——一系列战略布局后，Qwen持续赢得国际关注，特别是拿下苹果合作这个标志性事件，阿里AI终于真正走进大众视野。 此次云栖，通义大模型一口气发布7个新模型： - Qwen3-MAX：万亿参数，Coding与工具调用能力登顶国际榜单 - Qwen3-Omni：原生全模态大模型，真正“全模态不降智” - Qwen3-VL：Agent和Coding能力全面提升 - Qwen-Image：改字不崩脸、换装不走样 - Qwen3-Coder：256K上下文修复项目 - Wan2.5-Preview：音画同步视频生成 - 通义百聆：企业级语音基座大模型 更新密集，令人眼花缭乱。但站在产业视角，这反映了一个令人兴奋的趋势：**AI的突破正在从单一维度走向全面开花**。 纯文本模型的性能提升确实进入平稳期，但这不是终点，而是新起点。就像登山者到达一个平台，眼前豁然开朗——多模态的广阔天地正在展开。 视觉、语音、图像生成、视频合成，AI在这些领域的进展依然迅猛，甚至比文本时代更加激动人心。 > **小提示**：多模态模型的商业化价值在于“场景耦合”。例如，语音合成（通义百聆）与视频生成（Wan2.5）结合，可催生下一代交互式内容创作工具。 Qwen3-Omni真正做到“全模态不降智”，意味着AI不再需要在不同模态间“偏科”。通义百聆打造企业级语音基座，Wan2.5实现音画同步，这些都在告诉我们：AI正在变得更加立体、更加丰富、更加接近人类的感知方式。 --- ## 03 实践转向：上下文工程一统江湖 24年的AI应用各种概念还处在混沌期，到了25年，**“上下文工程”**这个新名词横空出世，一统AI应用江湖。 上下文工程在更底层，将RAG、提示词工程、记忆、状态等技术统一起来。这标志着Agent应用的范式越来越明确，Agent开发者需要具备的技术能力画像也越来越清晰。 现在很多人还把Agent开发等同于写好Prompt，但其实远不止如此。 **Prompt Engineering关注“怎么问”，Context Engineering关注“怎么让AI理解整个问题空间”。** 上下文不仅是Memory，更是Agent理解任务、规划执行、调用工具的基础。如何设计上下文结构？如何管理长期记忆？如何在推理过程中动态调整上下文？这些都需要深入的工程化实践。 > **小提示**：在生产级Agent开发中，上下文工程的核心原则包括：> 1. **结构分离**：将系统提示、用户输入、记忆、工具描述分离管理。
> 2. **动态注入**：根据任务阶段动态调整上下文的组成。
> 3. **容量优化**：使用摘要或压缩技术，在有限上下文中保留关键信息。 应用到生产级Agent构建时，我推荐大家看看12-factor-agents项目——构建生产级Agent系统的12原则。 这些原则很有参考价值，不过面对实际场景时仍需灵活应用。 ### 常见问题 **问：上下文工程和提示工程（Prompt Engineering）的根本区别是什么？** **答：** 提示工程关注的是如何设计单个问题的表达方式（比如用词、格式、思维链示例），以获得更准确的回答。而上下文工程关注的是如何设计AI与用户、工具、环境的整体互动框架，包括长期记忆的管理、多轮对话的意图追踪、工具调用时的状态维护等。简单来说，提示工程是“写好剧本”，上下文工程是“设计整个剧场”。 **问：我刚开始接触Agent开发，应该先学提示工程还是上下文工程？** **答：** 建议先掌握提示工程的基础（比如零样本、少样本、思维链等），然后迅速过渡到上下文工程。因为一个生产级Agent的复杂度远超单轮问答，你需要关注的是系统级的设计能力。可以从“如何设计一个包含工具调用、记忆、多步推理的Agent工作流”入手。 --- ## 04 应用转向：Agent商业化的三层突破 Agent真正走向商业化，需要突破三个层面：**技术工具、落地应用、生态培育**。此次云栖，阿里云在这三个层面都交出了答卷。 ### 第一层：完整的开发工具链 从模型基座到开发工具，从组件能力到商业闭环，阿里云百炼正在打造完整的MaaS（Model as a Service）平台。 此次云栖，百炼平台发布两大核心框架： ModelStudio-ADK（高代码框架）：面向企业级Agent开发，支持自主决策、多轮反思、循环执行。1小时就能开发Deep Research级别的复杂Agent。 ModelStudio-ADP（低代码平台）：降低开发门槛，让非技术人员也能搭建Agent。 目前百炼平台已有20万开发者，开发了80万个Agent。过去一年，模型日均调用量增长15倍。 ### 第二层：看得见的落地案例 工具再好，最终要看落地效果。现场各行各业的应用令人眼前一亮。 最火的是1688的贸易Agent，围观人群众多。了解功能和后台后，整体AI Agent智能化程度确实不错——数据+AI的结合威力惊人。 24年的Agent落地实践还比较粗糙，今年无论广度还是深度都有巨大飞跃。更多云栖Agent应用案例可以看阿里云的这篇文章：云栖重磅｜热烈欢迎各行各业的朋友们！ ### 第三层：解决“最后一公里”的生态培育 有了工具，有了案例，为什么Agent商业化还是难？ 云栖期间，InfoQ记者问我：当前Agentic AI落地的最大挑战是什么？ 我的回答是：**AI能力边界的不确定性**。 一方面，社交媒体上宣传AI的“能”；另一方面，实践中遇到的是各种“不能”。很多时候你不知道是模型真的做不到，还是自己的能力不够。 **这不是技术问题，而是认知问题。** 大模型没有产品说明书。LLM Arena这样的榜单有指导意义，但无法告诉你：在你的具体场景下，模型能做什么、不能做什么。 这需要实践，需要试错，需要经验分享。 **这正是阿里云AI实训营的价值所在——它不仅提供技术平台，更创造了一个实践经验流动的生态。** 作为阿里云AI实训营的讲师创客，我见证了这个生态的成长。实训营里，年纪最小的学员不到10岁，最大的已超过70岁。他们背景各异——企业运维工程师、B站UP主、创业者、技术爱好者……但都有一个共同点：对AI的好奇、热情和渴望。 除了实训营，阿里云还推出Agent创客计划，系统化地向行业输出最佳实践。我很荣幸能成为首批Agent创客之一。 云栖大会期间，每天都有Agent沉浸式实训课程。第一天上午，我在Agent创客现场分享了在百炼平台上构建**首个支持支付能力的Agent**的实操，现场人气爆棚。 下午在会场分享了我在阿里云上构建的MCP、Agent实践和思考，现场同样爆满，作为分享嘉宾都差点挤不进去。 从平台工具、落地案例到实训营、创客计划，这一系列动作背后，是阿里云对Agent商业化“最后一公里”的系统性破解——**不仅给工具，给案例，更重要的是通过生态培育，让更多人真正掌握Agent开发的能力和经验。** ### 常见问题 **问：Agent商业化的“最后一公里”具体指什么？** **答：** 指从技术Demo到可交付生产系统的距离。它包括几个方面：1）稳定性和可靠性（即使在边界条件下也不出错）；2）真实的支付、身份认证、数据安全能力；3）与现有企业系统的集成（如CRM、ERP）；4）运维监控与错误恢复机制。云栖展示的支付Agent就是一个典型案例，它打通了从模型到真实交易的闭环。 **问：阿里云AI实训营适合哪些人参加？** **答：** 实训营面向广泛人群：企业开发者（希望将AI集成到业务系统）、技术创业者（寻找快速验证产品的方法）、以及非技术背景的产品经理或业务人员（通过低代码工具理解AI边界）。实训营提供从0到1的实操，让学员在真实环境中完成Agent从搭建到部署的全流程。 --- ## 写在最后：从转向到探索 今年云栖的火爆超出预期。去年人也不少，但今年云栖小镇每天堵车，展馆人流爆满——AI的热度，可见一斑。 线下高密度地把自己泡在AI场域里，与前沿的AI进展、AI应用、AI人群接触碰撞，既解决了不少困惑，也带来更多新的思考。 回顾文章开头提到的四个转向——从ASI叙事到多模态模型，从上下文工程到商业化落地——这些宏观的产业转向，最终会落到一个更根本的问题上： **AI时代，我们到底要成为什么样的人？** ### 两个值得深思的问题 **第一个问题：人和AI如何深度协作？** 在云栖Agent专场分享时，我给自己挖了这个坑。会后一直在读书思考——人与AI的关系不仅是工具使用，更是一种新的协作范式。如今终于有些许所得，感兴趣可以看我公众号的对话系列文章，如「对话：关系表达」。 **第二个问题：我们要构建“超级个体”还是“超级Agent”？** 在AI应用馆穿梭时，这个问题一直萦绕心头。 超级个体，是指普通人通过AI工具，获得过去只有团队才能拥有的能力。 超级Agent，是指能够自主规划、执行复杂任务、连接真实世界的智能体。 我目前的答案是：**两者是一体两面，互为因果。** 超级个体通过构建和使用超级Agent，实现能力的指数级增长。而超级Agent的价值，也只有在超级个体手中才能真正发挥。 这或许就是AI时代最迷人的地方——技术的进化和人的成长，彼此成就，螺旋上升。 云栖看到的四个转向，本质上都在回答同一个问题：**AI如何让人变得更强大？** 问题还有很多，答案也在不断演进。持续探索，持续思考……