阿里云 · 2026 云上 Agent 全景

让 Agent
驱动云上每一层

从开箱即用的垂直场景智能体,到 Agent 构建 / 运行 / 治理平台 —— 阿里云为企业提供覆盖安全、数据、计算、运维、研发全域的 Agentic AI 能力,并以身份与安全贯穿始终。

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28+
垂直场景 Agent
6
大产品域
6
构建 / 运行 / 治理平台
全生命周期
Agent 基础设施
交互式全景图

一张星图看懂
阿里云 Agent 架构

中心为一体化架构,向外辐射 9 大产品域的垂直场景智能体、Agent 治理与安全,以及全生命周期平台。点击任意节点,即可查看该 Agent 的简介与官方链接。

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分层落地建议

在“降本增效”成为主旋律的当下,云上运维正从“堆人力”转向“用 Agent 驱动”。分层落地是一条可度量的采纳阶梯:先在最痛的场景拿结果,再把能力沉淀为可复用的 Agent 底座,最后用身份与可观测为自主化托底。

第一层 · 立竿见影01

在最痛的运维域先上产品级 Agent

不必先建平台。先在告警疲劳最重、MTTR 最长、重复劳动最多的域,启用开箱即用的运维 Agent。

落地
云安全中心 Agentic SOC · ARMS AI Agent · DAS 自治调优 · DataWorks Data Agent
价值
把一线工程师从重复研判中解放,直接压降 MTTR 与 P1 处理时长,1–2 个季度即可见 ROI。
建议观测指标
MTTR / MTTD告警降噪率研判自动化率P1 闭环时长
第二层 · 平台沉淀02

把分散的 Agent 能力收敛成统一底座

单点见效后,用 AgentRun + AgentTeams + AgentLoop + 百炼 / AgentScope 沉淀“运维智能体工厂”,从单点提效走向跨域协同闭环。

落地
AgentRun 运行时 · AgentTeams 协作 · AgentLoop 观测进化 · 百炼 / AgentScope 构建
价值
能力可复用、可编排、可治理,单位工作负载运维人力随业务亚线性增长——这才是规模化增效。
建议观测指标
运维人力/业务规模比Agent 复用率跨域闭环覆盖率变更失败率 (DORA)
第三层 · 治理托底03

身份 + 可观测,让“敢放量”成为可能

自动化会放大风险面。用 IDaaS Agent Identity / Agent ID guard 给每个 Agent 可控身份与最小权限,配合 AI 可观测做到可审计、可回溯、可回滚。

落地
IDaaS Agent Identity · Agent ID guard · AI 可观测
价值
这是从“辅助建议”迈向“自主执行”的信任前提;没有治理层,规模化自动化不敢开、也过不了合规。
建议观测指标
操作审计覆盖率越权拦截率自主执行占比AI 相关事件数
数据支撑

可引用的第三方研究

数据以最新原文为准
  • GenAI 每年可释放约 2.6–4.4 万亿美元经济价值,到 2040 年劳动生产率年增 0.1–0.6%McKinsey《The economic potential of generative AI》(2023)
  • 企业 GenAI 已从试点走向规模化产生价值,采纳率与 ROI 快速上升McKinsey《The State of AI》(2024 / 2025)
  • 到 2026 年约 80% 软件工程组织将建立平台工程团队Gartner · Platform Engineering 预测
  • 到 2028 年 40% 部署 AI 的组织将采用 AI 可观测来监控模型表现Gartner 新闻稿 (2026-05)
  • 到 2028 年 AI 相关问题将驱动约 50% 的事件响应工作量Gartner 新闻稿 (2026-03)
  • AIOps 落地普遍带来 MTTR 下降约 30%–50%、异常检测率提升约 35%AIOps 行业研究 / 案例(二手数据)

注:Gartner / McKinsey 为权威来源,可直接引用;MTTR 等来自厂商或二手研究的数字,对外正式材料建议以区间表述并核对原文年份。