AI Agent的存储需求聚焦Memory和Knowledge两大核心，阿里云Tablestore推出轻量化框架tablestore-for-agent-memory，支持实时记忆存储与语义检索。该方案已落地通义App、1688商品搜索等场景，具备高性能、低成本优势，未来将拓展多模态与用户行为分析能力。框架开源且提供标准化接口，助力开发者快速构建AI应用。

大模型开发逐渐转向专有AI工具，提升生产力是关键。团队通过RAG、流程编排等技术，开发了智能助手和问答平台。近期采用React框架，实现智能体自主规划和工具调用，优化了决策和上下文管理。未来将探索多智能体协作和上下文动态压缩，进一步提升系统效率和响应质量。

AI智能体构建需避免过度复杂化，优先采用简单方案。生产环境中，应逐步增加功能，强化安全防护和评估机制。自主智能体与受限系统结合使用，明确能力边界。关键监控指标和人工介入机制不可或缺，确保系统稳定可靠。实施时，从基础功能开始，持续优化评估体系，提升系统整体表现。

大模型技术推动AI Agent系统发展，关键在于工作流设计模式。反思型模式如基础反思、Reflexion、LATS和自我发现，强调迭代优化；规划型模式如ReAct、Plan & Solve、REWOO、LLM Compiler和Storm，注重步骤拆解与执行。不同任务适用不同模式，混合使用可打造更强大的AI Agent。

Agent正引领AI领域的新浪潮，但构建一个稳定实用的Agent并非易事。Laurie Voss提出，真正的Agent应具备半自主性和工具使用能力，擅长处理非结构化数据，并通过信息压缩解决实际问题。RAG技术为Agent提供数据支持，而Agent则能提升RAG的准确性与效率。五大设计模式——链式调用、路由、并行化、调度器-工作单元和评估-优化，为构建高效Agent提供了系统化思路。未来，Agent的应用将超越聊天界面，深度集成到各类软件系统中。

Anthropic梳理了主流Agent设计模式，强调简单解决方案的重要性。Workflow和Agents各有优势，Workflow易上手、成本低，Agents适合复杂任务。常见模式包括增强LLM、链式调用、路由、并行化、编排器-Worker、评估-优化和Agents。这些模式可组合使用，适应不同场景。

AI Agent在使用MCP协议时面临服务选择复杂、Token消耗高及安全隐患等问题。Nacos社区推出Nacos MCP Router，通过智能路由和代理模式简化服务配置，优化Token使用，并提升安全性。Router支持协议转换，结合容器化部署，提供隔离运行环境，有效解决当前挑战，推动MCP生态发展。

Agent设计模式多样，核心思路却不多。ReAct强调边想边做，闭环控制适应环境；Plan-and-Execute先规划后执行，高效但缺乏灵活性；ReWoo并行执行，提升效率；Reflexion通过反思迭代优化，具备学习能力；ReflAct每一步反思目标对齐，减少Token消耗。不同模式各有优劣，实际应用中需灵活选择。

AI应用正从工具向智能伙伴进化，AI Agent与LLM的双引擎模式赋予其思考与执行能力。MCP服务将企业IT资产转化为AI可调用的标准化能力。构建AI应用有全新开发与存量改造两种路径，AI网关、MSE Nacos和函数计算FC在架构中发挥关键作用，提供统一管理、高效运行和安全保障，助力企业AI转型。

电商平台的资金安全面临严峻挑战，传统资损防控体系效率低下且覆盖不全。基于智能体的新型防控范式，通过多智能体协同，实现了从需求分析到实时监控的全链路主动防护。智能体前置风险识别，自动生成防控措施，并构建资损知识图谱，显著提升了风险防控的精准性和效率，为电商平台的资金安全保驾护航。

AI编码实践展示了如何通过工具如通义灵码和模型如Qwen-Max、Claude-4-Sonnet，从接口定义到业务逻辑层，实现高效开发。文章详细拆解了工程结构、应用层、数据层和业务逻辑层的生成过程，并探讨了AI在编码中的实际应用与挑战，强调技术方案和Prompt设计的重要性，展望AI在编程中的未来潜力。

AI智能体系统的上下文工程是关键，通过KV缓存提升效率，避免动态增减工具，利用文件系统作为持久化内存，通过recitation机制引导注意力，保留错误信息以优化模型行为，避免少样本提示导致的模式固化，确保代理系统的稳定性和扩展性。

Finch是优步开发的AI助手，集成于Slack，通过自然语言查询实时获取财务数据。它结合生成式AI、RAG和自查询代理，简化数据检索流程，提升效率。Finch具备上下文理解、自动SQL生成、权限控制等功能，支持数据导出至Google Sheets。其架构模块化，依赖OpenSearch索引和LangChain Langgraph，确保高精度和实时反馈。Finch优化了财务团队的数据访问体验，助力快速决策。

AI Agent的发展基于第一性原理，从基础认知到复杂协作逐步进化。图像识别借鉴人类视觉分层机制，推动深度学习突破。Agent协作经历手艺人、工作室、流水线等阶段，最终形成现代企业级智能协作网络。未来Agent将更自主、多模态、少指令，通过数据共享实现自我进化，在医疗等高价值领域潜力巨大。技术爆发往往非线性，各阶段协作形态都有其存在价值。

AI技术正推动电商内容从单一文本生成向多模态内容优化跨越。1.0时代实现文本工业化生产，2.0时代拓展至图片、视频生成，3.0时代则通过Agent技术优化内容质量，提升转化效率。未来将聚焦实时感知、智能优化、数据驱动和多模态拓展，助力商家降本增效，满足用户个性化需求。