阿里云智能高级技术专家,阿里云 AgentCore 研发负责人,在阿里内部深耕架构多年,支撑阿里大型分布式架构演进,也是 Nacos / AgentTeams / AgentScope 等多个开源项目发起人和参与者,目前专注于 Agent Infra 以及多 Agent 治理与协作研究。本次分享聚焦企业 Agent 的构建、运行、协作与治理,结合 AgentCore 落地业务最佳实践场景,介绍 Agent 规模化落地中的架构设计与工程取舍。

阿里云智能高级技术专家,阿里云 AgentCore 研发负责人,在阿里内部深耕架构多年,支撑阿里大型分布式架构演进,也是 Nacos / AgentTeams / AgentScope 等多个开源项目发起人和参与者,目前专注于 Agent Infra 以及多 Agent 治理与协作研究。本次分享聚焦企业 Agent 的构建、运行、协作与治理,结合 AgentCore 落地业务最佳实践场景,介绍 Agent 规模化落地中的架构设计与工程取舍。
企业内部的 Agent 从几个试验项目走向跨团队使用后,难点逐步转向生产运行:不同框架开发的 Agent 如何统一接入,执行环境和会话如何隔离,多人、多 Agent 如何围绕同一个任务协作,以及模型、工具、凭证和技能如何统一治理。
本次分享基于 AgentCore 的产品设计与落地实践,围绕 多场景 Agent 统一构建和运行、多 Agent 的协作和治理,以及 Agent 运行的观测和评估优化 AgentCore 三个层架构展开;首先介绍自研框架、通用 Runtime 和 SaaS Bot 的接入边界,以及镜像部署、命令行纳管和平台托管的选择方法。随后讲解 Session 级沙箱隔离、Team 级分流与进程内 Subagent 协作的取舍,说明并发、时延、状态连续性与运行成本如何分别处理。
后半段重点介绍共享任务房间、TeamLeader 与 Worker 分工、任务状态机和阻塞上报机制,以及凭证集中托管、网关审计、Runtime 分级和 Skill / MCP 资产管理。结合开源社区维护、值班答疑与应急处置案例,说明这些机制如何落到业务流程,并用响应时效、评审覆盖率和人工介入情况衡量效果。
演讲提纲
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