阿里内部AI实践首度公开！企业如何高效安全构建AI应用的终极指南？

《企业AI应用构建指南》全面阐述企业级AI应用的构建方法与技术体系。内容涵盖AI应用架构演进（从对话、RAG到工作流和Agent模式），深入解析交付流程、MaaS、记忆管理、MCP协议、AI网关、沙箱隔离等核心基础设施，重点讨论提示词注入、工具安全、身份鉴权等新型风险及其防护策略。指南结合阿里巴巴内部实践，为开发者提供从研发到运维的全链路指导，助力高效、安全地实现AI应用落地与创新。

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简介

本文基于阿里巴巴内部 AI 应用研发经验，结合业务研究与开源进展，深入分析 AI 应用研发的架构模式、交付差异、基础设施支持及安全挑战。从复杂度最高的 Agent 模式架构入手，探讨 AI 应用与传统应用在研发交付阶段的差异，包括模型切换升级及能力评测等问题。重点介绍支持 AI 应用研发的基础设施，如 MaaS、MCP 工具、Sandbox 技术及研发运维生命周期的观测和评测。分析 AI 引入应用程序带来的安全新挑战，如提示词注入、工具使用安全、Sandbox 隔离及身份和授权体系等，为读者提供 AI 应用研发的实践经验和深入见解。

AI 应用架构

AI 应用交付

AI 应用研发基础设施

AI 应用安全

总结

随着大模型的兴起，阿里巴巴的 AI 研发生态蓬勃发展，Python 活跃开发者数量在过去一年增长 33%，主要用于数据处理、模型训练和 AI 应用研发等工作。在 2025 年 AI 应用发展的元年，资本的大量投入推动了 AI 应用的快速发展，相关的研发模式和应用架构也在不断成熟，新的 AI 应用中间件逐渐出现，让开发者更专注于创新。基于 AI 模型能力的不断提升和上下文工程成为行业共识的趋势，本文推出指南文章，能帮助广大开发者快速构建 AI 应用，实现创新梦想。

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