文章核心观点 - Agent（智能体）被视为AI落地的关键载体，行业正进入Agent时代 [1][7] - 阿里云通过发布高代码Agent开发框架ModelStudio-ADK，展示了其在Agent领域的饱和式投入决心，旨在推动AI在真实业务场景的落地 [1][4][11] - 阿里云定位为“全栈人工智能服务商”，通过提供从底层算力到上层模型及Agent工具链的全栈服务，支持AI应用的工业化生产 [19][21] Agent行业趋势与共识 - 全球科技巨头（如英伟达、微软）均看好Agent，认为其是数万亿美元级别的机会 [7] - 中国科技巨头（阿里、字节、百度、华为）已积极布局Agent开发平台，各行业应用激进 [8] - 到2024年12月，中国头部综合类AI原生应用Agent数量已超10万个，2025年可能达百万级 [10] - 分析机构Gartner预警，到2027年底可能有超40%的Agentic AI项目被取消，当前热潮存在炒作成分 [10] 阿里云的技术与产品布局 - 基础模型层面：发布通义大模型Qwen3-Max等7款模型，核心性能宣称超越GPT-5 [4] - 技术愿景层面：提出ASI（超级人工智能）愿景，认为大模型是下一代操作系统 [4] - 应用落地层面：一站式平台“百炼”发布高代码Agent开发框架ModelStudio-ADK，突破预定义编排局限 [4][11] - ModelStudio-ADK基于AgentScope打造，推理性能提高50%，决策成功率达90%，支持200多款模型调用 [13] - 该框架集成7大企业级能力，支持复杂业务逻辑转化，可1小时内开发DeepResearch等项目 [15] - 平台支持多Agent联动，兼容主流Agent调用协议，支持异步、同步调用 [15] Agent开发模式探讨 - 行业存在低代码与高代码开发路径之争，面向真实业务场景的精品Agent需要高代码开发 [11][16] - 高代码开发源于Agent需连接真实物理世界，深度融合业务知识库、系统对接与外部能力调用 [11] - 阿里云采取ADP（低代码）与ADK（高代码）双平台策略，满足不同复杂度需求 [16][18][19] - 阿里云百炼平台已有超20万开发者开发了80多万个Agent [18] - 低代码平台应用案例：网商银行贷款审核应用，任务处理时间从3小时优化至5分钟内，准确率超95% [18] 阿里云的战略定位 - 阿里云致力于成为“全栈人工智能服务商”，提供公有云、云计算能力、上层模型及Agent工具链 [19][21] - 全球范围内，仅谷歌与阿里进行了类似的全栈AI业务布局 [21] - 全栈能力是打通Agent商业化最后一公里、推动精品Agent涌现及ASI时代到来的关键 [21]