作者：盈楹
近日，让 Agent 成为企业生产力丨Alibaba Cloud AgentCore 企业智能体构建与治理沙龙·杭州站圆满落幕。本场活动吸引了 100+ 名技术从业者深度参与，深度分享了企业 Agent 趋势、AgentCore 构建与治理、Agent 观测与优化、STAROps 智能运维及 AI 网关等相关议题，并设置了动手实操环节。
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精彩回顾
阿里云智能 AI 原生事业部华东区域负责人李颖为本场活动致开场辞，分享了企业 Agent 的发展趋势、应用场景与落地实践，并向参加本次活动的用户表示欢迎。
议题一：
让智能体成为企业生产力：Agent Native 基础设施、平台与组织探索丨任娟，阿里云智能技术运营专家
围绕"让Agent成为企业生产力"，从工程化、规模化、组织化三个方面介绍企业智能体的落地路径：通过基础设施保障任务持续、安全执行，通过平台复用知识、技能与工具，支持人机协作和多智能体协同，并以评测与回归验证推动持续改进。结合 AgentCore，推动智能体融入企业业务流程，让任务结果可验收、成功经验可复用、业务价值可衡量。
议题二：
让 Agent 进入生产运维：从智能查数到持续守护丨刘嘉鹏，阿里云智能可观测技术专家
针对运维工具多数据散、门槛高依赖深、被动响应效率低的挑战，STAROps 以智能助手、长期任务、数字员工三大功能，把运维推向 7×24 智能自治。关键在 UModel 运维世界模型------能访问不等于能理解，它把对象、关系、字段语义、存储与分析关系组织成图，让 AI 知道"是谁、关联谁、数据在哪、怎么查"，跨越语义鸿沟、拓扑迷宫与根因断链。生产级架构以 Agent Framework 提供受控执行底座，支持自然语言查数、日志洞察、容器巡检等场景。
议题三：
从运行观测到效果优化：建立 Agent 质量闭环丨王晨，阿里云智能高级技术运营专家
做好 Agent 靠架构、数据、平台，调优难在数据采集、评估、优化三大挑战。AgentLoop 以五环围绕同一套数据资产持续迭代：采集 Trace 与 Log 还原完整运行轨迹并兼容多框架；清洗转化入库形成评估样本；用 Agent-as-a-Judge 基于完整轨迹实时评估，提供 20+ 评估器、达 90%+ 专家一致性；经锁定基线、离线回归、小流量 A/B、变更门禁、灰度发布完成实验回测；最终把评分转译为可执行改进动作，形成调优闭环。
议题四：
企业级智能体构建和治理平台 AgentCore --- 全生命周期赋能智能体规模化落地丨刘森，阿里云智能技术运营专家
AgentCore 针对"Agent 不好管、权限体系复杂、效果收益说不清"三大问题提供产品化方案：构建运行支持 harness 托管、自研代码包交付、IM 集成及云上云下多Agent 统一纳管；资产管理覆盖模型、Skill、HTTP 转 MCP、记忆、知识库；治理侧以入站/出站双检查点实现对等鉴权、 Tool 粒度授权；支持多智能体协作，可通过团队 TL 向不同角色 Agent 分配任务，任务执行完成后再由 TL 整体验证，执行全链路接入 AgentLoop 可观测与评估，形成闭环。
议题五：
Agent 时代的流量中枢：一个 AI 网关连接模型、Agent 与 MCP丨李婷玉，阿里云智能产品解决方案架构师
当 Agent 自主行动，一次任务变成带状态与决策含义的动态调用链，流量治理从"请求感知"走向"任务感知"，位于必经路径的 AI 网关成为决策中枢。平台发布四大能力：智能路由按成本、质量、速度、综合平衡四档选模型；Agent 管理让 Model API、Agent、MCP Server 并列纳管，存量应用零改造升维；AI FinOps 以跨模型归一化实现"一本账"管控、超限熔断；全新 Serverless 实例 0 元起步按量计费。
此外，现场设置了动手实操 环节，阿里云智能高级开发工程师------罗鑫详细介绍了AgentCore 构建、纳管与协作体验，并带领用户现场动手实操，互动交流热烈。
现场精彩瞬间：
