近期，一份详尽的电子书报告在上海站的阿里云2025年AI原生应用开源开发者沙龙上引起了广泛关注。该报告深入探讨了AI原生应用的开发实践，内容充实且富有启发性，总计达到了126页。
此次沙龙聚焦于AI原生应用的开发领域，围绕智能体（Agent）开发框架、网关技术、消息队列优化以及可观测性等几个关键议题展开。与会者通过多维度的技术实践与架构方案分享，获得了从开发到生产落地AI原生应用的全面指导。
在智能体开发框架方面，报告详细阐述了主流的开发模式，包括简单LLM应用、Single Agent、Workflow以及Multi Agent。Single Agent模式虽然常见，但存在工具选择难和上下文窗口有限等问题。Workflow模式则包含Chain与Routing两种类型，提供了更灵活的开发选择。Multi Agent则通过Supervisor实现多智能体的协同工作。特别Spring AI Alibaba作为一个灵活且模块化的Agent开发框架，支持ReactAgent、FlowAgent等多种Agent类型，每种类型在核心特性、流程编排及确定性方面各有千秋，能够适应不同场景的需求。其底层的Graph引擎负责Agent的编排，通过API实现灵活流程控制，同时解决了模型无关性、内置工具集成等开发运行问题，并支持流式响应、Human-in-the-loop及记忆上下文管理。
在分布式Agent架构层面，A2A协议为Agent跨越组织或技术边界的通信提供了解决方案。Spring AI Alibaba能够调用A2A远程智能体，并结合Nacos的A2A注册中心，实现远程智能体的自动发现与版本管理，显著提升了分布式场景下Agent的协作效率。
AI场景技术支撑方面，快手在实践中选择了Higress作为AI Gateway，解决了LLM场景下的计量限流、动态路由等问题，构建了生产级计量系统，实现了精细化成本与流量管理。同时，Apache RocketMQ针对AI场景推出了Lite-Topic轻量级通信模型与优先级Topic分级消费策略，满足了长响应时间、高算力成本等场景的需求。报告还分享了MQ与AI网关会话续传的应用案例与代码实现。
在可观测性方面，Spring AI Alibaba集成了OpenTelemetry协议，支持多种数据导出方案，并与阿里云ARMS深度集成。LoongSuite采集套件则实现了无侵入式的可观测性集成，支持多语言，且在大模型插件支持、埋点丰富度等方面优于开源探针。LoongSuite还提供了多Agent链路追踪、问题排查等实践场景及具体的集成步骤。
Nacos 3.0在AI架构方面进行了升级，新增了MCP Registry、A2A Registry等功能，解决了Agent管理、发现与通信的问题。报告还分享了AI智能管理架构与实践案例，并规划了后续AI能力的迭代方向，为构建更安全便捷的AI原生应用提供了有力支持。
这份电子书报告不仅为开发者提供了宝贵的实践经验和解决方案，也为AI原生应用的未来发展指明了方向。通过不断的技术探索与创新，相信AI原生应用将在更多领域发挥巨大的潜力。
