作者周琦简志当 Agent 数量越来越多越来越多人通过 Agent 来调用互联网服务、甚至操控硬件时Agent Native 一词的应用范畴就会变得越加广泛。比如 Agent Native 的 CloudAgent Native 的 Browser、Agent Native 的 IM、Agent Native 的 PC 等等似乎所有的软件和硬件都值得因 Agent 重新设计一次。今年 5 月我们在阿里云云峰会上分享了《阿里云的 Agent Infra 长什么样》短短两个月的时间我们发现云上的 Agent 数量在激增通过 Agent 调用云产品的场景也越加丰富。很显然Agent 已经成为企业的一种生产要素企业正将 Agents 构建成可控、可复用、可协作、会进化的组织资产。因此我们将从更加全局的视角分享下阿里云的 Agent Native Cloud期望能让 Agent 成为企业的原生能力。以下整理自阿里云云原生应用平台负责人周琦简志在世界人工智能大会现场的分享。当 Agent 不再只是回答问题而是能够打开系统、调用工具、处理文件、执行各类流程进行团队协作时它已经潜移默化为日常的办公界面成为企业里一种新的生产要素。过去一年我们看到了很多令人兴奋的 Agent Demo它能检索、能写代码、能操作浏览器、能完成任务。但 Demo 展示的是模型能力生产考验的则是企业把模型能力转化为确定性业务结果的 Agent 平台能力。所以今天我想分享的不是如何接入或构建一个 Agent而是怎样让 Agents 成为企业的原生能力。因为下一轮竞争比的不是谁拥有更多 Agent而是谁能把 Agents 变成可控、可复用、可协作、会进化的组织资产。Agent 成为企业原生能力的挑战当 Agent 走进企业生产工作流会面临跨角色、跨系统的不同需求各自的关注点有所不同。例如开发者岗关注的是如何更快构建和部署安全团队关心的权限管理和过程审计业务团队关心的是交付效果和价值能否被量化而平台团队则会关注 Agents 规模化运行过程中的稳定性、性能和成本。另外从 Agent 生命周期的视角看Builder 们在不同阶段关注点也往往不同。构建和发布阶段关注效率要快速上线验证场景运行阶段关心的是效果期望带来可量化的业务价值成熟阶段更多关注的则是成本通过项目治理持续提升 ROI。因此企业把智能体从一次性的项目成果升级为可以持续建设、持续运营的生产力时并不是单一产品就能解决的而是需要一套端到端的完整解决方案。Agent Native Cloud 的三层能力Infra-Platform-Desktop面对这些挑战阿里云 Agent Native Cloud 归纳了三层能力Infra - Platform - Desktop。Infra提供的是可信的运行环境让 Agent 安全、弹性地运行Desktop连接的是业务世界让 Agent 进入真实的工作现场而 Agent Platform则是把 Agent 的构建、治理、协作和进化统一起来把人、模型、工具、数据和策略编排成真正可交付的业务结果。Agent InfraAgent Infra 以算力、运行环境、数据、网络为底座为 Agent 提供安全、弹性、低成本的运行环境由 Sandbox、Database、FS 与 Network 构成其中 Agent Sandbox 是 Infra 的核心。Agent Sandbox 的能力可拆为四层开箱即用的模板— 支持开源社区镜像并内置 Code Interpreter、Browser、AIO、OSWorld 等 Sandbox 模板开发者拿来即用强隔离— 在 MicroVM/VM 级算力隔离之上叠加网络、存储、会话三重隔离长会话低成本— 深休眠、浅休眠与按需唤醒实例可缩容至 0高并发极致弹性— 极速弹性启动支撑大规模高并发调度。Agent Sandbox 同时覆盖函数计算 FC 与容器计算 ACS 场景提供原生兼容 FC 的 SDK支持 K8s 协议并兼容 E2B 生态。Agent PlatformAgent Platform 提供一整套企业级的 Agent PaaS本质是一个统一的控制平面把分散的 Agents 纳入企业级治理与持续进化中。控制平面由 7 个模块构成Identity唯一 AgentID对进出请求做认证和权限控制确保每一个操作都能归属到具体的人或 Agent。Gateway鉴权、凭证托管、安全护栏Agent 全程零接触明文凭据。Policy业务规则验证与阻断机制在 Agent 执行危险操作时有能力拦截和复核。资产注册Agent、MCP、Tools、Skill 的统一注册管理让所有智能体资产可发现、可复用、可版本化。可观测丰富的可观测数据及统一视图覆盖调用链、工具链、决策链实时展示成功率、延迟和 Token 消耗。评估与优化评估效果驱动持续进化。从跑起来到跑得好。版本管理灰度发布、回滚、变更记录让 Agent 的迭代像微服务一样可控。Agent DesktopAgent Desktop 让 Agent 进入真实的业务界面和人在同一个工作环境里协同。阿里云无影 Agentic Computer 给 Agent 提供了一个 7×24 小时的完整桌面级运行环境覆盖 80% 企业白领的真实工作场景。环境完整、开箱即用。一台真正完整的 Windows / Linux 桌面企业现有软件不用改造直接运行覆盖 80% 真实场景数据中心级 SLA、7×24 不间断长任务可持续执行。不会因为笔记本电脑合盖休眠断网等导致任务中断。全程安全、风险可控。对接 6 大企业身份源7 层安全闭环覆盖 Agent 运行时的 7 大类风险从系统快照、安全网关到行为审计每一步可观测、可管控为合规提供完整证据链。Agent 可以安全的接入企业内网高效完成企业的实际任务。资源弹性、成本可算。单人即可运维千台规模资源按需弹性伸缩Token 预算全局可视整体运维人效提升 10 倍以上。开放接入、集成极快。MCP、CLI、SDK、OpenAPI 全能力开放轻量集成可将 Agent 嵌入企业现有应用深度集成可自建行业解决方案最快一天完成接入。Agent ≠ Agent Native接入一个 Agent并不是 Agent Native。Agent Native 是一种全新的生产关系带来的是更强劲的组织生产力。我们把这种生产关系拆解到业务、组织、工程、运营、基础设施 5 个纬度便于大家的理解和落地。业务原生让 Agent 进入关键生产流程、交付可衡量的结果组织原生明确人机协作的机制、厘清责任与权限工程原生支持 Agent 的构建、发布、复用的整个生命周期的管理运营原生支持 Agent 的观测、评测与持续优化基础设施原生保障 Agent 的运行、数据、身份与可靠性。因此Agent Native 不仅仅是一次技术升级更是把企业原有的流程、知识、权限和协作方式重新编码成一种组织和 Agents 可以共同协作的能力。Agent Platform让 Agent 成为企业资产在 Infra - Platform - Desktop 的三层架构中Platform 是承上启下的枢纽承接组织原生、工程原生、运营原生的落地。作为企业的 Agent 生产线不同业务里的 Agent可以在这里被统一构建、连接、治理、评估、优化和协作运行。它最重要的价值是复利。一个团队沉淀的 Skill、Tool、策略和评估集可以被下一个场景复用一个场景发现的风险可以变成全局规则一次效果优化可以影响整个 Agent 群体。企业最终拥有的不是一批 Agent而是一台持续生产 Agent并发挥其价值的企业工作流。Platform 的核心能力包括AgentRun以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台将运行时、Sandbox、模型、记忆、知识库、凭证、网关、可观测和评估沉淀成标准能力为企业级 Agentic 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。这让开发者不必在每一个项目里重复搭底座而能把时间投入真正决定业务价值的部分流程、上下文和差异化体验。AgentTeams提供 Agent 团队的治理与协作解决企业在多智能体统一治理、协作编排、安全合规和成本可控方面的难题。它支持 Human-to-Agent、Agent-to-Agent以及多人多智能体协作通过 Leader Agent 和 Worker Agent 组织复杂任务同时将 Skill、MCP、凭证和模型调用统一管控。最终Agent 不再只是聊天窗口里的助手而是在明确边界、明确责任、全程可审计的前提下成为真正的团队成员。AgentLoop提供全栈观测、审计、评估与实验、持续优化能力。Agent 上线之后并不会自主进化。它需要采集真实轨迹分析过程中的质量、成本、延迟和异常用评估量化表现再用 Prompt、Skill、上下文和实验机制推动下一轮优化。模型会越来越强也会越来越容易获得。但企业自己的高质量任务轨迹、评价标准、失败案例和纠偏机制无法被轻易复制。AgentLoop 让企业的 Agents 具备自进化的能力。三者结合起来就是面向企业的一站式 Agent Platform 平台。一是围绕 Agent 生命周期加速其构建、治理、评估和优化。二是有了 Agent在组织中让人和多 Agent 在群里进行协作替代单个桌面 Agent 仅提升个人办公效率组织内的协作依旧依赖人和人协作的局面从而形成新的生产关系带来更强劲的生产力。阿里云全域智能运维平台 STAROps是基于 Agent Platform 构建的 AIOPs Agent以智能助手、长期任务与数字员工三种形态让运维从被动响应告警走向 Agentic Ops自然语言查数、跨域根因定位、自主巡检并将专家经验固化为可复用的运维 Skill。目前STAROps 已在多家企业的生产环境中承担 7×24 小时智能运维职责覆盖从基础设施到业务链路的全栈观测与诊断。阿里云的 Dogfooding研发、客户、和 Data我们团队管理着多个知名开源项目和云产品的开发比如 AgentScope Java、AgentTeams、LoongSuite、Higress、Nacos、RocketMQ、Unified Model 等每日服务海量的开发者管理千万设备。我们用 Agent 把开源治理、日常开发、技术答疑和数据度量全部串联了起来。第一步身份打通协作的前提是身份清晰。企业的 IdP / SSO 用户体系钉钉 / 飞书 / 企业微信 / RAM与 Agent Identity 对接由 Agent Identity 为工作负载签发身份用户身份透传至 Agent操作可归属到人。身份不清协作就无从谈起身份打通了Agent 干的每件事才都算得清、追得回。第二步组建职能团队在身份之上用 AgentTeams 构建企业职能团队提升协同效率。研发 Team、客服 Team、数据分析 Team、运营 Team每个 Team 由一个 Team Leader Agent 负责调度下面带着若干 Worker Agent 分工执行。这和人类企业里主管带团队的组织方式几乎一模一样。结果是运行了 15 个 Agent7×24 小时服务海量开发者处理了 85% 的答疑量运营支持时长降低 90%版本发布压缩到 1 天。团队和 Agents 在同一个数字世界里协作提升端到端的流水线处理效率。过去企业数字化是把流程搬进系统今天企业智能化是让流程拥有新的执行者。它不会取代人而是把人的判断、经验和边界放大到每一次可重复的执行中。未来企业之间的差距不会只体现在用了什么模型而会体现在能否把模型能力沉淀为组织能力。当 Agent 可以被持续构建、严格治理、稳定协作、不断进化企业获得的就不只是效率提升而是一套可以规模化复制的智能生产力。