随着众多大模型能力增强以及成本降低，打开了 AI+ 业务的想象空间，AI 应用进入爆发期。传统业务开始转型“ AI + 业务”或“业务 + AI 原生”的架构，大模型驱动的 Agent 逐渐成为企业智能化核心。在过去，传统应用是基于分布式云原生中间件进行构建的，在 AI 时代，如何降低应用集成 AI 的成本、助力 AI 与传统业务结合、 加速 AI+业务创新与落地，成为中间件的新命题。

本次演讲我将分享蚂蚁集团中间件团队在 AI 时代面临的挑战，AI 中间件体系化转型的思考，AI 中间件建设情况（包括 Agent 研发框架、低代码平台、Tools&MCP、RAG、Memory、网关、可观测等基础设施），以及内部落地实践。

演讲提纲

1. AI 中间件挑战

• 应用架构演进
• 智能原生应用趋势
• 智能原生时代中间件挑战

2. AI 中间件转型思考

• AI 应用研发技术栈全景图
• AI 中间件需要解决哪些问题
• 蚂蚁 AI 中间件全景

3. 蚂蚁 AI 中间件体系

• Agent：框架、Workflow、低代码
• 工具：MCP 场景与挑战、MCP 基础设施
• 数据：RAG、Memory
• 全链路：注册中心、网关、流式&多模态
• 配套：可观测、评测

4. 总结与展望

• 实践心得
• 趋势判断

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• AI 技术的变化日新月异，比如新的协议和范式，如何进行更好的抽象
• 内部如何快速地安全地引入外部最新的技术实践

演讲亮点

• 从基础设施角度看到 AI 应用开发层的通用需求和能力
• 不仅仅关注 Agent 开发，更关注与已有业务和基础设施结合的实际落地

听众收益

• 了解蚂蚁中间件对 AI 应用演进的技术趋势判断以及转型思考
• AI 中间件作为 AI 基础设施的一部分，蚂蚁中间件针对痛点都建设了哪些基础设施
• 了解 AI 中间件是如何助力传统业务与 AI 结合，加速业务创新落地