拥抱 AGI 时代的中间层力量:AI 中间件的机遇与挑战

随着人工智能技术的快速发展,大模型能力的不断跃迁和生态的日益开放,AI 应用正从简单的聊天机器人向组织级智能体演进。在这一历史性变革中,AI 中间件作为连接底层模型与上层应用的关键桥梁,正在成为智能时代的"操作系统"。本文深入分析了大模型从能力跃迁到生态开放的发展趋势,探讨了 AI 应用从聊天机器人到组织级智能体的演进路径,并系统阐述了 AI 中间件在 Agent 研发、Context Engineering、Memory 管理、多智能体协作、工具使用、多模态支持和沙箱环境等方面的机遇与挑战。文章指出,AI 中间件在短期内将解决"AI 应用规模化"的最后一公里问题,长期将成为组织智能的神经中枢,连接模型、数据与业务系统,为实现 AGI 时代的智能化转型提供关键支撑。

云原生运行时的下一个五年

过去两年多时间,蚂蚁集团进行了大规模的 Service Mesh 落地实践,初步实现了基础设施和业务应用的解耦,我们也切实感受到了基础设施下沉后无论是对业务团队还是对基础设施团队所带来的研发和运维效率的提升。然而我们的云原生探索并没有就此止步,在 Service Mesh 基础上,配置、消息乃至存储都在积极进行 Mesh 化改造,从而实现和业务应用的解耦。适逢其时,微软牵头的 dapr 横空出世,它提出了分布式应用运行时的概念,将各种基础设施服务抽象为标准化的接口来实现解耦,这会给微服务的云原生演进带来了什么样的变化?除了演进中的微服务,未来敏捷业务的一个重要方向——函数计算是否能结合云原生运行时实现更好的落地?本文会分享我们在此过程中的实践以及对未来的思考,希望能给大家带来一些启发。

SOFAStack Mesh 的大规模落地实践与展望

云原生的理念正如火如荼,然而真正大规模落地的公司依然屈指可数,蚂蚁作为国内比较早一批吃螃蟹的公司,经过了 2 年多的探索,沉淀出了一套切实可行的方案并最终通过了双十一的考验。本文主要分享我们在 Service Mesh 大规模落地过程中的一些经验以及对未来的思考,希望能给大家带来一些启发。

Service Mesh 在『路口』的产品思考与实践

Service Mesh 是蚂蚁金服下一代架构的核心,经过了2年的沉淀,我们探索出了一套切实可行的方案并最终通过了双十一的考验。本文主要分享在当下『路口』,我们在产品设计上的思考和实践,希望能给大家带来一些启发。

配置中心,让微服务更『智能』

随着微服务的流行,应用和机器数量急剧增长,程序配置也愈加繁杂:各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址等等。同时,我们对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境、分集群管理,完善的权限、审核机制等等。在这样的大环境下,传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足我们对配置管理的需求。