作者:盈楹
近日,智能体构建与进化------Agent 开源开发者沙龙·上海站圆满落幕。本场活动吸引了 130+ 名技术从业者深度参与,深度分享了 Higress、AgentScope 2.0、RocketMQ LiteTopic、LoongSuite Pilot 、AgentTeams 等相关议题,并设置了动手实操环节。
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精彩回顾
议题一:MCP 进入无状态时代:重构 Agent 的工具基础设施丨孙校 ,Higress 社区 Member
MCP 经历了从本地 stdio → HTTP+SSE → Streamable HTTP → Stateless Core 的演进路径。无状态化使工具调用脱离特定连接,上下文随请求传递,任意实例可处理请求,tools/list 与 tools/call 可独立调度。由此工具具备三种基础设施属性:状态边界清晰、调度边界自由、治理边界下沉。在此基础上,Higress 作为 Agent 的 Tool Access Plane 提供三大能力:协议桥接、REST-to-MCP 统一工具目录、凭证隔离与工具策略治理。未来方向是从 MCP Gateway 演进为 Agent Gateway,将 Agent 访问模型、工具访问、Agent 间协作(A2A)全部纳入统一治理边界。

议题二:使用 AgentScope 2.0 Harness 框架构建分布式、企业级智能体丨刘军,AgentScope Core Maintainer
AgentScope 是面向企业级分布式场景的智能体开发框架,覆盖多语言,提供全生命周期生产级解决方案。2.0 核心为 Harness,在 ReActAgent 之上封装工程能力:Workspace 作为智能体进化的 Source of Truth,支持三种物理后端;四道防线上下文压缩、双层长期记忆、子智能体编排委派与并行异步通知、沙箱隔离与快照恢复、四层注册中心 Skills 包、计划模式及 Channel 消息平台统一接入。AgentScope Service 提供企业级控制面,统一管控跨框架、跨模型的智能体编排与治理。

议题三:RocketMQ LiteTopic 在百炼网关的落地实践丨张硕,RocketMQ Maintainer
LiteTopic 是 RocketMQ 面向海量短生命周期会话的轻量队列模型,支持运行时动态创建销毁、TTL 自动回收实现千万级规模、差异化订阅及天然 FIFO 顺序消费。在百炼网关中,基于 LiteTopic 实现从"直接拒绝"到"排队放行"的平滑限流方案------突发流量进入用户维度异步队列排队,限流异常比例下降 10 倍。在此基础上抽象出通用限流插件,支持削峰不阻塞、多维度限流、按结果计量,业务方只需实现两个 SPI 即可接入。

议题四:用 LoongSuite Pilot 解锁 Agent 运行"黑箱"丨陈扬,阿里云智能云原生可观测研发工程师
LoongSuite Pilot 解决 AI Coding Agent 可观测性三大痛点:行为难观测、多 Agent 数据格式割裂、端侧为可观测盲区。一行命令部署后,通过四种注入策略自动发现并覆盖所有已安装的 AI Coding Agent(Claude Code、Cursor、Codex、Qoder 等),采用 ALL IN ONE 架构与 OpenTelemetry GenAI 统一语义规范,构建 Session→Turn→Step 层级化链路,支持安全脱敏和多目标输出。采集数据可回答四大关键问题:AI 编程 ROI 度量、多 Agent 选型对比、Token 黑洞识别、操作审计。

议题五:基于 AgentTeams 的数字员工落地实践丨韩寅,阿里云智能技术专家
AgentTeams / AgentCore 以"一项职能=一支 Agent 团队"为核心,采用 Leader × Worker 分工架构,将职能工作交给可协同、可治理、可进化的 Agent 团队。通过"样板间"模式实现规模化复制:将流程、角色与知识固化为可复用配置,经六步闭环批量交付,已落地 7 个样板间、49 个接入团队、75 个数字员工。覆盖开源社区维护、Oncall 分诊、应急协同处置、自然语言问数等场景,建立四道关卡治理链路与高危操作两段式确认,实现从人工执行到自助运营的升级。

此外,现场设置了动手实操环节,讲师详细介绍了 Loongsuite-pilot agent 数据采集与分析,并带领用户现场动手实操,互动交流热烈。
现场精彩瞬间





