阿里的Agent OS分论坛

AI智能体（Agent）技术正从实验室走向现实应用，成为这两年最火的技术趋势之一。在2025年世界人工智能大会的阿里云Agent OS分论坛上，我们看到了这项技术在多个领域的最新突破。

从传统的点击操作到自然语言交互，从单个应用到多智能体协作，Agent技术正在重新定义我们与计算机的交互方式。阿里云推出的Agent OS就像是专为智能体打造的"云操作系统"，解决了大规模Agent应用中的核心难题。

论坛展示了三个重要方向：Agent OS的核心架构、具身智能GO-1大模型，以及专门为跨境电商打造的Marco多语言AI解决方案。特别是Marco系列，刚刚拿下了SAIL之星奖项，在帮助中小企业出海这件事上，AI确实展现出了巨大的潜力。

这些技术创新不只是炫酷的demo，而是实实在在地在改变行业。从"靠经验拍脑袋"到"用数据做决策"，从线性增长到指数级扩展，Agent技术正在推动各行各业的智能化升级。

阿里云Agent OS技术与场景创新论坛详细总结

1. Agent OS核心架构与功能

架构组成：
- 接口层：提供SDK接口，支持MCP（多智能体协作协议）和ASP（应用服务协议）。
- 服务层：包括沙箱任务（Sandbox Task）、工具集（Sandbox Tools）和流媒体服务（Streaming）。
- 环境支持：支持浏览器环境、计算机环境、移动设备环境以及代码空间（Code Space）。
- 功能特性：
  - 会话管理：支持多任务间的会话切换。
  - 网络连接：提供稳定的网络环境支持。
  - 上下文保持：确保任务间的上下文连贯性。
  - 文件处理与数据加密：保障数据安全性和隐私性。

2. AI产业蓬勃发展趋势

关键数据与预测：
- 全球数据总量：预计到2025年，全球数据总量将达到201.6ZB。
- AI收入增长：到2040年，分析型AI和生成式AI的收入将达到4.6万亿美元，年均复合增长率（CAGR）为17%-25%。
- 企业AI项目预算：2025年全球2000强企业中，AI项目的IT投入预算占比预计达到40%。
行业需求：
- 企业对AI技术的接受度高，且对AI应用有迫切需求。
- 深度应用场景包括软件开发、自动驾驶等领域，推动AI技术的广泛落地。

3. Agent大规模应用的技术挑战

复杂性描述：
- Agent技术的应用复杂程度被形容为“远超举办一场奥运会”，需要将复杂任务合理分解并逐步完成。
技术要求与解决方案：
- 任务规划：
  - 合理分解任务，逐步完成。
  - 支持多智能体协作。
- 长期记忆：
  - 跨会话存储，支持多轮对话连贯。
  - 实现个性化交互。
- 工具协调与集成：
  - 提供丰富的工具集，支持多任务间无缝切换。
  - 确保多工具间数据一致性。
- 上下文持续性：
  - 任务进度可恢复，实时感知环境变化。
- 任务沙箱：
  - 提供隔离与安全机制，支持资源管理与性能优化。

4. Agent OS：构建Agent生态的云操作系统

传统OS与Agent OS的对比：
- 用户界面：
  - 传统OS：基于GUI和命令行。
  - Agent OS：支持自然语言交互和多模态交互，提升用户体验。
- 开发模式：
  - 传统OS：以应用开发为主。
  - Agent OS：转向Agent开发，聚焦智能化任务。
核心功能：
- 内核支持：
  - 沙箱管理：保障任务隔离与安全。
  - 算力调度：优化资源使用效率。
  - 任务编排：实现任务的高效组织与执行。
- 数据与状态持久化：
  - 确保任务执行的连续性和数据安全性。
- 工具调用：
  - 提供高效的工具接口，支持复杂场景下的多工具协作。
- 基础设施支持：
  - 提供知识库（Knowledge Base）和通信管理（MCP/A2A），实现智能体间高效协作。
云端优势：
- 云环境具备弹性算力、丰富生态和便捷部署，成为Agent开发与应用的理想选择。

5. 未来发展方向

推动Agent技术落地：
- 通过Agent OS的生态构建，降低智能技术的开发门槛，助力企业实现复杂场景下的智能化转型。
赋能企业与开发者：
- 提供完善的技术工具与开发环境，支持企业在AI时代的竞争力提升。
促进AI技术规模化应用：
- 面向复杂场景的技术挑战，Agent OS提供了从任务规划到工具集成的全流程解决方案。

好的,我会更详细地整理这些内容。

具身智能技术与场景创新论坛

具身智能的现状与挑战

具身智能的现状

具身小模型(ACT等): 基于视频生成模型构建,指令泛化受限,技能单一、泛化较差
具身大模型(GR1等): 基于VLM构建,未利用图文数据,动作泛化受限
跨场景、跨本体、跨任务能力较弱,部署后无数据回流

具身智能的挑战

缺乏稳定可靠的本体,模型训练难,真实数据获取难
开发周期长、安全性低,测试条件复杂,部署困难

阿里云Agent OS技术与场景创新

Agent OS技术亮点

基础自动化
通用原子技能
端到端操作技能
端到端操作大模型
AGI

Genie Studio一站式开发平台

提供百万级真机和仿真数据集,覆盖100+真实场景
提供自研和主流基座模型,打通训练、微调、量化、部署链路
提供高效的大规模数据加载和并行训练链路
提供仿真数据合成、场景重建、专家轨迹数据、仿真评测

GO-1具身大模型架构

利用VLM+MOE构建,融合互联网大规模图文数据和跨本体操作视频
包含Latent Action Expert、Action Expert等模块
具备通用的场景感知、指令理解和动作执行能力

GO-1的4大优势

人机协同学习
小样本高性能
跨场景泛化
持续进化

仿真评测-Genie SIM

提供自动化仿真数据采集和泛化
基于3D激光的场景重建
支持复杂任务专家数据获取和遥操作

新一代 AI 多维度助力跨境电商模式跃迁

一、跨境电商发展现状与机遇

市场规模与潜力

43.85万亿元 - 2024年中国货物贸易进出口总值
2.63万亿元 - 跨境电商进出口规模
70万家 - 跨境出口主体数量
150多个 - 国家和地区成为主要贸易伙伴
跨境电商行业潜力巨大，对外贸增长贡献率近六成

发展优势

东盟新兴市场连续5年互为第一大贸易伙伴
金砖合作机制壮大，对金砖国家进出口增长5.5%
拉美、非洲、中亚五国、中东联盟等新兴市场快速发展

二、跨境电商面临的挑战

主要痛点

全球200+国家语言文化差异巨大
解决监管与合规能力不足
成本与外部竞争严峻
中小企业出海难
贸易波动壁垒加剧
新型复合专业人才匮乏

传统模式局限

依赖人工经验与静态规则（如"拍脑袋"选品）
碎片化数据孤岛（ERP、CRM分离）
线性链条（工厂→平台→消费者）
线性增长受限于资源投入
被动响应（如滞销后打折）

三、新一代AI多维度助力跨境电商模式跃迁

AI+跨境模式优势

数据驱动

动态数据驱动（如AI自动化选品）
全链路数据闭环（支付、物流、营销实时打通）
网状智能协同（AI连接供应商、物流、消费者）

效率提升

指数增长（网络效应+自动化扩展）
主动预测（如AI预警供应链风险）
跨文化场景重构

应用优势

应用效果：强大的智能水平，全面的信息处理能力
应用成本：服务普惠化，交互统一化
应用场景：场景通用性，流程全链路，任务自动化

四、面向跨境电商的大模型建设

核心模型架构

Marco系列模型

Marco-LLM - 多语言增强文本大模型
- 支持37种语言，多个小语种能力业界领先
Marco-MT - 电商翻译大模型
- 电商翻译质量最好、幻觉率最低

Ovis系列模型

Ovis - 多模态大模型
- 多模态开源模型里，中小规模模型评测最佳
Ovis-U1 - 理解生成一体模型
- 生图评测小规模开源模型领域SOTA

模型应用价值

补齐多语言人才短板，电商运营降本增效
打破语言和文化壁垒，洞察本地用户
商品信息合规化，智能化多环节监管
降低营销投放成本，提升用户转化效率 [4]

五、面向国际电商的多语言AI解决方案

技术架构层次

AI基建层

数据平台：多语言+电商相关+低成本
模型层：
- 多模态理解大模型 Ovis
- 多语言增强大模型 Marco-LLM
- 电商翻译大模型 Marco-MT
- 理解生成统一模型 Ovis-U1

应用解决方案层

本地化AI
商品内容AI
客服AI
铺货AI
用户增长AI

技术能力支撑

多语言NLP：NMT、多语言文本纠错、语种识别
TransBench：多语言评测基准

六、阿里国际跨境业务AI应用场景

全链路AI应用矩阵

商品本地化

图片智译、以图发品
中英翻译、多语言支持
主图美化、本地模特
度量衡转换、宗教文化适配
国别视觉、合规侵权检测

流量营销

站内广告、创意文案生成
Google SEO、邮件营销
智能海报、FB/GG广告
视频翻译、关键词优化

商品发布&铺货

卖点提取、标题生成
商品详描、属性填写
类目预测、白底图生成
牛皮癣消除、黑词消除

售前服务

导购体验、售前导购
Q&A生成、对话翻译
虚拟试穿、多店数据

售后服务

AI客服、智能退款
拒付抗牌、发票小票
评论分析、评论回复
财务分析、店铺运营

平台生态覆盖

Lazada（东南亚）
AliExpress
Daraz（南亚）
第三方用户（跨境ERP、大卖家）
淘海外（海外华人市场）

七、发展前景与价值

行业变革意义

阿里国际跨境电商AI解决方案Marco在2025世界人工智能大会上荣获SAIL之星奖项，成为该领域首个获得者，标志着AI技术在跨境电商领域的突破性应用

技术创新价值

结合多语言大模型及多模态模型能力
服务商品、营销、用户洞察及客服服务等跨境电商经营全链路
实现从传统电商模式向AI驱动智能电商生态的跃迁

生态建设成果

阿里云百炼平台已有超20万开发者在平台上开发了70多万个Agent，为AI应用生态建设奠定了坚实基础

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