在AICon 2025上海站的熱烈氛圍中，阿里云算法專家姜劍（飛樰）帶來了一場關于AI Agent技術深度應用的精彩演講。他的主題聚焦于《阿里云客戶服務領域Agent在業務提效上的思考與創新實踐》，詳細闡述了阿里云如何通過Agent技術賦能業務，提升服務效率。
姜劍首先解釋了Agent技術的本質。他指出，Agent一詞在詞典中原本意為代理或代理人，而在AI領域，Agent則代表使用大模型模擬人類行為，通過特定工具完成任務的能力。Agent的運作模式是從環境中感知用戶需求，利用大模型進行決策和推理，最終產生行動，反饋給用戶或解決任務。
目前，Agent技術主要分為兩大類別：大模型自主規劃類和Workflow預編排類。大模型自主規劃類以manus為代表，具有高度的靈活性和容錯率，適用于探索復雜問題；而Workflow預編排類則更加可控，適用于標準化、重復的任務，如阿里云的百煉和LangGraph。
姜劍進一步闡述了Agent在客戶服務領域的價值。他提到，傳統的業務與技術溝通存在障礙，而Agent技術使得業務人員能夠低成本構建個性化Agent，從而簡化復雜流程，提高交互多樣性。例如，通過GUI方式展示Agent信息，可以直觀地發現供應鏈中的問題，提高處理效率。
針對阿里云服務領域的挑戰，姜劍指出，產品線的復雜性和技術難度給客戶服務帶來了巨大壓力。Agent技術通過變革研發范式，分散研發成本，沉淀領域經驗，有效解決了這些問題。例如，通過AI輔助提示詞調優，提高了Agent的穩定性；通過結合大模型自主規劃與Workflow預編排，實現了靈活性與可控性的平衡。
在演講中，姜劍還分享了阿里云Agent平臺的設計與落地經驗。該平臺聚焦云計算領域問題，通過AI輔助全鏈路生產，提高平臺應用性和產品可用性。平臺架構包括基礎設施、知識管理、措施集成、規劃執行等多個層次，支持多種交互模式和多模態應用。
最后，姜劍通過幾個Demo展示了Agent平臺的實際應用效果。其中，大模型自主規劃Demo展示了如何根據需求自動尋找工具、構建Prompt、執行診斷并得出結論；Workflow編排Demo則展示了如何將Prompt轉換成流程圖，實現可視化編輯和運行；AI生成Artifact Demo則展示了如何通過模型自動生成圖表，提高信息展示效率。
姜劍的演講不僅展示了阿里云在AI Agent技術方面的深厚積累和創新實踐，也為業界提供了寶貴的經驗和啟示。隨著AI技術的不斷發展，Agent技術將在更多領域發揮重要作用，為企業帶來更高效、更智能的服務體驗。
