人工智能行业日新月异，生态正在开枝散叶，阿里推出了AgentRun

AgentRun是以高代码为核心，开放生态、灵活组装的一站式Agentic AI基础设施平台，为企业级Agentic 应用提供开发、部署与运维全生命周期管理。

用一句话概括：AgentRun = 面向智能体（Agent）应用的云原生运行底座 + 沙箱平台 + 模型治理与工具生态 + 安全与可观测能力。

它的目标是，让团队在开发 AI Agent 时，不用再自己搭一整套执行环境、模型网关、工具调用、日志监控、权限体系，而是直接站在一个专门为 Agent 场景优化过的 Serverless 平台之上，专注于业务逻辑和智能体行为本身。

AgentRun 能做什么？

快速构建并持续演进 Agent 应用

• 提供无代码 / 低代码 / 高代码三种开发模式：
• 无代码（AI Studio）：面向业务或运营人员，通过可视化界面搭建 Agent；
• 低代码（快速创建 Agent）：通过界面选择模型、编写提示词、配置工具和 Sandbox，快速搭建可运行 Agent；
• 高代码（代码创建 Agent）：使用 Python / Node.js / Java 等语言和任意框架，实现复杂逻辑和工程化落地。
• 一键从低代码切换到高代码：
• 在快速创建模式验证完原型后，可以一键转换为代码模式；
• 平台根据当前配置生成结构清晰、可维护的代码，后续直接在高代码模式迭代，无需重写。
• 开放的 SDK / API，强化高代码集成能力：
• 提供统一的 HTTP API（兼容 OpenAI Chat Completions 等协议），方便在任意语言、任意后端服务中直接调用 Agent、模型和工具；
• 提供多语言 SDK（如 Python / Node.js），封装鉴权与调用细节，高代码项目只需少量代码即可：
• 在现有服务中调用托管在 AgentRun 上的 Agent；
• 调用模型代理层，复用多模型 Fallback、负载均衡等治理能力；
• 调用 Serverless Sandbox，完成代码执行、Browser Use 等复杂任务。
• 框架开放、不被锁定：
• 提供适配主流 Agent 框架的集成能力，可与 LangChain、AgentScope、CrewAI、Google ADK 等框架结合使用（详见开发文档：AgentRun SDK 说明）；
• 你可以只使用 AgentRun 的一部分能力（例如 Sandbox、模型代理或可观测），与现有系统或框架拼装，而不必整体迁移到某个封闭平台，实现真正的模块化、可插拔集成。

提供生产级的 Agent 运行环境

• 基于函数计算 FC 的 Serverless 运行时：
• 针对 agent 稀疏调用，burst 突发流量的场景，利用 serverless 弹性伸缩能力，从容应对
• 会话亲和，保证同一个会话尽量落在同一实例，方便持续对话和状态管理；
• 缩容到0的能力，会话浅休眠（原闲置）超时后资源自动释放，提供浅休眠（原闲置）计费的能力，平衡性能与成本。
• 内建多语言、多类型运行环境：
• Agent 运行时支持 Python、Node.js、Java 等主流语言；
• Sandbox 运行时内置 50+ 语言执行环境，并支持自定义镜像；
• 无需维护服务器、容器或 K8s 集群。

统一的模型接入与治理

• 一站式管理大模型：
• 支持接入通义千问、DeepSeek 等主流厂商模型以及开源模型；
• 支持通过 FunModel 将开源模型一键托管为 OpenAI 兼容 API；
• 支持向量模型管理，用于检索和 RAG 场景。
• 模型治理与高可用：
• 统一模型代理层屏蔽不同厂商 API 细节；
• 内置多模型负载均衡、Fallback 降级、并发控制、超时控制；
• 支持内容安全审核、Token 限流、自动重试与成本监控。

开箱即用的 Sandbox 能力

• 沙箱即服务（Sandbox as a Service）：
• Code Interpreter：安全执行 Python/Node.js/Java 等代码，支持文件管理、会话管理；
• Browser Use：CDP over WebSocket 协议，兼容 Puppeteer / Playwright，提供稳定的浏览器自动化环境；
• Computer / Mobile Use（规划与扩展方向）：支持 GUI 操作、远程桌面等高级操作。
• 企业级安全隔离：
• 基于安全容器（MicroVM）多级隔离（请求级、实例级、会话级）；
• 存储隔离，支持挂载 OSS/NAS 等存储；
• 沙箱环境由平台统一维护与升级，开发者无需自建、打补丁和依赖管理。
• Serverless Sandbox 性能特性：
• 浅休眠毫秒级唤醒：对短暂空闲的沙箱实例自动进入浅休眠，有请求到达时可在毫秒级完成唤醒，几乎无冷启动感知；
• 深休眠秒级唤醒：长时间无流量的实例会进入更节能的深休眠模式，依然可以在秒级范围内快速恢复，兼顾成本与性能；
• 百万沙箱模板并发运行能力：底座支持百万级沙箱模板（函数级别）并发运行，可支撑大规模、多类型沙箱在同一平台上同时工作，适合多团队、多业务线共享的企业级场景。

统一工具生态与 MCP 支持

• 工具市场（Tool Hub）：
• 提供海量工具，一键部署；
• 支持自定义工具发布，构建自己的 Agent 工具生态。
• MCP 与 Function Call 双协议：
• 一切皆可 MCP：Agent、Sandbox、API 工具等都可以一键 MCP 化；
• 支持 Hook（前后置逻辑）、语义分析、智能路由等高级扩展；
• 兼容市面上绝大多数 MCP 工具和 Function Call 工具。

可观测与成本分析

• 端到端可观测：
• 基于 OpenTelemetry Trace，对用户请求 → 网关 → Agent → 模型 → 工具 → 外部依赖的全链路追踪；
• 展示 QPS、延迟分布、错误率等关键指标；
• 成本与效果评估：
• Token 级别成本归因：准确到模型调用、向量检索、工具调用等环节；
• 多维度分析：按用户、会话、Agent 类型统计成本和效果；
• 日志统一存储与评估分析，可用于质量评估、安全审计、语义检测等。

企业级安全与数据不出域

• 多层安全隔离：
• 请求、实例、会话多层级隔离；
• Agent 运行时与 Sandbox 运行时安全隔离；
• 支持 VPC/IDC 网络打通，数据不出企业私域。
• 数据与记忆的灵活部署：
• 深度集成 Mem0、RAGFlow 等开源项目；
• 支持“一键托管”模式和“绑定已有部署”（VPC/IDC 模式）；
• 企业可以选择核心数据私有化部署，一般数据托管上云，兼顾安全与效率。