这是一篇迟到的云栖分享。
会后一段时间,许多朋友问我要PPT,但我一直未能动笔。直到现在,脑海中的思绪才逐渐清晰——有些事情,只有回望过去,才能看清。
云栖2025:一个关键词——"转向"
走在会场,体验阿里的AI模型、应用和百炼平台的开发生态,我脑海中反复浮现一个词:转向。
以往云栖的主角是"云计算",今年AI成为绝对主角。但这个转向不仅是主题的变化,更是整个AI产业在多个维度上的战略转折。
我观察到四个关键转向,它们串联起本次云栖大会的核心脉络:
第一个转向:AI叙事——从AGI转向ASI
吴泳铭将未来路径从通用人工智能(AGI)延伸到超级人工智能(ASI),描绘三阶段演进图景。我们正处于"自主行动"的关键时期。
第二个转向:AI模型——从纯文本转向多模态
阿里连发七个模型,Qwen3-Omni实现"全模态不降智",通义百聆打造语音基座,Wan2.5生成音画同步视频。纯文本模型性能提升进入平稳期,多模态时代真正到来。
第三个转向:AI实践——从提示工程转向上下文工程
AI开发者的关注点从"怎么写好Prompt"深化到"如何设计上下文结构、管理长期记忆、做好功能抽象"。这是从表层技巧到深层工程能力的跃迁。
第四个转向:AI应用——从Agent概念转向商业落地
不再是Demo展示,而是真实的支付能力、完整的开发框架、20万开发者构建的80万个Agent。Agent正在走出实验室,进入生产环境。
这四个转向构成了完整的技术演进图景——从宏观愿景到技术基座,从工程方法到应用落地。让我们逐一展开。
01 叙事转向:从AGI到ASI的演进路径
吴泳铭在主旨演讲中,将AI的未来路径从AGI延伸到ASI,描绘了清晰的三阶段演进:
智能涌现(学习人) → 自主行动(辅助人) → 自我迭代(超越人)
我们正处于第二阶段——自主行动的关键时期。
吴泳铭说:"未来,也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作。"这不是科幻,而是正在发生的现实。
支撑这个宏大愿景的,正是不断进化的模型基座。
02 模型转向:多模态时代全面开花
Qwen的成长轨迹很有意思。它一直表现不俗,但口碑主要在开发者圈子。后来DeepSeek异军突起,独领风骚一段时间。不过阿里显然没有停下脚步——一系列战略动作后,Qwen持续赢得国际关注,特别是拿下苹果合作这个标志性事件,阿里AI终于真正走进大众视野。
这次云栖,通义大模型一口气发布7个新模型:
- Qwen3-MAX:万亿参数,Coding与工具调用能力登顶国际榜单
- Qwen3-Omni:原生全模态大模型,真正"全模态不降智"
- Qwen3-VL:Agent和Coding能力全面提升
更新密集,让人眼花缭乱。但站在产业视角,这反映了一个令人兴奋的趋势:AI的突破正在从单一维度走向全面开花。
纯文本模型的性能提升确实进入平稳期,但这不是终点,而是新起点。就像登山者到达一个平台,眼前豁然开朗——多模态的广阔天地正在展开。
视觉、语音、图像生成、视频合成,AI在这些领域的进展依然迅猛,甚至比文本时代更加激动人心。
Qwen3-Omni真正做到"全模态不降智",意味着AI不再需要在不同模态间"偏科"。通义百聆打造企业级语音基座,Wan2.5实现音画同步,这些都在告诉我们:AI正在变得更加立体、更加丰富、更加接近人类的感知方式。
03 实践转向:上下文工程一统江湖
24年的AI应用各种概念还处在混沌期,到了25年,"上下文工程"这个新名词横空出世,一统AI应用江湖。
将上下两张图结合看,可以发现:上下文工程在更底层,将RAG、提示词工程、记忆、状态等技术统一起来。这标志着Agent应用的范式越来越明确,Agent开发者需要具备的技术能力画像也越来越清晰。
现在很多人还把Agent开发等同于写好Prompt,但其实远不止如此。
Prompt Engineering关注"怎么问",Context Engineering关注"怎么让AI理解整个问题空间"。
上下文不仅是Memory,更是Agent理解任务、规划执行、调用工具的基础。如何设计上下文结构?如何管理长期记忆?如何在推理过程中动态调整上下文?这些都需要深入的工程化实践。
应用到生产级Agent构建时,我推荐大家看看12-factor-agents项目——构建生产级Agent系统的12原则。
这些原则很有参考价值,不过面对实际场景时仍需灵活应用。
04 应用转向:Agent商业化的三层突破
Agent真正走向商业化,需要突破三个层面:技术工具、落地应用、生态培育。这次云栖,阿里云在这三个层面都交出了答卷。
第一层:完整的开发工具链
从模型基座到开发工具,从组件能力到商业闭环,阿里云百炼正在打造完整的MaaS(Model as a Service)平台。
这次云栖,百炼平台发布两大核心框架:
ModelStudio-ADK(高代码框架):面向企业级Agent开发,支持自主决策、多轮反思、循环执行。1小时就能开发Deep Research级别的复杂Agent。
ModelStudio-ADP(低代码平台):降低开发门槛,让非技术人员也能搭建Agent。
目前百炼平台已有20万开发者,开发了80万个Agent。过去一年,模型日均调用量增长15倍。
第二层:看得见的落地案例
工具再好,最终要看落地效果。现场各行各业的应用让人眼前一亮。
最火的是1688的贸易Agent,围观人群众多。了解功能和后台后,整体AI Agent智能化程度确实不错——数据+AI的结合威力惊人。
24年的Agent落地实践还比较粗糙,今年无论广度还是深度都有巨大飞跃。更多云栖Agent应用案例可以看阿里云的这篇文章:云栖重磅｜热烈欢迎各行各业的朋友们!
第三层:解决"最后一公里"的生态培育
有了工具,有了案例,为什么Agent商业化还是难?
云栖期间,InfoQ记者问我:当前Agentic AI落地的最大挑战是什么?
我的回答是:AI能力边界的不确定性。
一方面,社交媒体上宣传AI的"能";另一方面,实践中遇到的是各种"不能"。很多时候你不知道是模型真的做不到,还是自己的能力不够。
这不是技术问题,而是认知问题。
大模型没有产品说明书。LLM Arena这样的榜单有指导意义,但无法告诉你:在你的具体场景下,模型能做什么、不能做什么。
这需要实践,需要试错,需要经验分享。
这正是阿里云AI实训营的价值所在——它不仅提供技术平台,更创造了一个实践经验流动的生态。
作为阿里云AI实训营的讲师创客,我见证了这个生态的成长。实训营里,年纪最小的学员不到10岁,最大的已超过70岁。他们背景各异——企业运维工程师、B站UP主、创业者、技术爱好者……但都有一个共同点:对AI的好奇、热情和渴望。
除了实训营,阿里云还推出Agent创客计划,系统化地向行业输出最佳实践。我很荣幸能成为首批Agent创客之一。
云栖大会期间,每天都有Agent沉浸式实训课程。第一天上午,我在Agent创客现场分享了在百炼平台上构建首个支持支付能力的Agent的实操,现场人气爆棚。
下午在会场分享了我在阿里云上构建的MCP、Agent实践和思考,现场同样爆满,作为分享嘉宾都差点挤不进去。
从平台工具、落地案例到实训营、创客计划,这一系列动作背后,是阿里云对Agent商业化"最后一公里"的系统性破解——不仅给工具,给案例,更重要的是通过生态培育,让更多人真正掌握Agent开发的能力和经验。
写在最后:从转向到探索
今年云栖的火爆超出预期。去年人也不少,但今年云栖小镇每天堵车,展馆人流爆满——AI的热度,可见一斑。
线下高密度地把自己泡在AI场域里,与前沿的AI进展、AI应用、AI人群接触碰撞,既解决了不少困惑,也带来更多新的思考。
回顾文章开头提到的四个转向——从ASI叙事到多模态模型,从上下文工程到商业化落地——这些宏观的产业转向,最终会落到一个更根本的问题上:
AI时代,我们到底要成为什么样的人?
两个值得深思的问题
第一个问题:人和AI如何深度协作?
在云栖Agent专场分享时,我给自己挖了这个坑。会后一直在读书思考——人与AI的关系不仅是工具使用,更是一种新的协作范式。如今终于有些许所得,感兴趣可以看我公众号的对话系列文章，如「对话:关系表达」。
第二个问题:我们要构建"超级个体"还是"超级Agent"?
在AI应用馆穿梭时,这个问题一直萦绕心头。
超级个体,是指普通人通过AI工具,获得过去只有团队才能拥有的能力。
超级Agent,是指能够自主规划、执行复杂任务、连接真实世界的智能体。
我目前的答案是:两者是一体两面,互为因果。
超级个体通过构建和使用超级Agent,实现能力的指数级增长。而超级Agent的价值,也只有在超级个体手中才能真正发挥。
这或许就是AI时代最迷人的地方——技术的进化和人的成长,彼此成就,螺旋上升。
云栖看到的四个转向,本质上都在回答同一个问题:AI如何让人变得更强大?
问题还有很多,答案也在不断演进。持续探索,持续思考……
我是「云中江树」,AI实践家。这里每周为你分享AI机会、方法和时代观察。
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