2025 年已成为名副其实的 Agent 元年配资门户app官方版。
不论是 Operator、Manus、Genspark 等爆款 Agent 的相继出现，还是各大厂商陆续发布 MCP 协议支持，种种迹象都在印证着 AI Agent 正经历从"玩具"到"工具"的关键转折。
不过现实也有骨感的一面，仍有大把 Agent 项目卡在 POC 阶段，开发周期长、商业价值验证难成为两大拦路虎。
就在 6 月 25 日的阿里云飞天发布时刻中，阿里云百炼带来 3.0 全新升级，为开发者提供从技术落地到商业变现的全链路解法，满足企业和开发者大模型应用和大模型 Agent 开发的"一切所需"。
而这次发布最让人眼前一亮的——当属阿里云百炼联合支付宝推出的业内首个"Agent 打赏"功能。
凡是基于阿里云百炼创建的 Agent，用户只要觉得好用，动动手指就能给它打赏。
Agent，从此可以直接为开发者赚钱了！
敲重点：
打赏接口还能集成到企业开发者自己的生态或渠道中，无论是网页、社交软件还是其它平台，都能加上打赏功能。
除了打赏功能，阿里云百炼此次还有另一个重磅发布。
早在两个月前的阿里云 AI 势能大会上，阿里云百炼就透露了要做 Agent Store 的计划。
现在，这个 Agent Store 正式上线了，提供了覆盖各行各业的上百个 Agent 模板。
开发者不仅可以在线体验，还能一键复制 Agent 配置，基于成熟模板快速启动二次开发项目，无需"从零开始"。
这些其实只是阿里云百炼应用开发平台全面升级的冰山一角，本次还升级了企业级 RAG、MCP 等能力，全新发布多模态交互开发套件，每一项都直击开发者和企业的实际需求。
咱们拆开细看——
阿里云百炼全新升级：Agent 属性拉满
在最新版本的发布中，阿里云百炼应用开发平台的架构全面升级。
为满足企业和开发者开发大模型应用和大模型 Agent 的一切所需，阿里云百炼提供了从底层模型供给到应用数据、应用组件、应用开发、 应用广场、应用发布的全套能力。
其中Agent 应用开发引擎全面升级，阿里云百炼为企业和开发者提供了"开发 - 测试 - 发布 - 观测"全链路的开发工具。
企业和开发者既可以在平台上构建基本的 Agent 能力，也可以在线实现可视化调试测试，还可以在不同版本之间管理 Agent。
用户调用 Agent 后，平台还会广泛收集用户访问日志，通过加密方式把日志反馈给企业，继而可基于日志和 Trace 结果进一步优化 Agent 的调用效果。
而全新 Agent Store，含有 100+ 个可在线体验、调用、一键复制的 Agent 模板，覆盖了各行各业的应用场景。
关键在于，它们不是空壳子，而是连接了实实在在的知识、数据、模型、MCP 和插件。
开发者可以通过这些模板更深入地了解不同能力和 Agent 的结合所能达到的效果，也能基于模板进行灵活的二次开发。
在进行 Agent 复制时，平台会自动帮助开发者校验 Agent 的可用性以及它所依赖的各项资源的可用程度，一键开通 Agent 所依赖的不同资源，实现快速复制。
Agent 开发完成后，最难的变现问题，阿里云百炼这次为开发者们提供了一个新解法。
此前常规 Agent 变现依赖按量付费等模式，变现周期长、转化率低。
阿里云百炼联合支付宝推出了创新的" Agent 打赏"功能。
开发者在阿里云百炼上完成 Agent 开发后，可开启打赏，其他人可以自由为开发者的 Agent 和创意打 call，成果验证变得简单粗暴。
具体怎么玩？
在阿里云百炼平台上仅需两步即可为 Agent 配置打赏功能。第一步，一键开启「支付宝 AI 收」功能。
第二步，选择对应 Agent 完成「赞赏卡片」配置并发布。开发者在创建 Agent 时，都可以选择开启赞赏功能，还能设置"感谢提示语"等。
打赏金额直达 AI 钱包，可以累积也可以直接提现。
据介绍，众多企业与开发者依托阿里云百炼整套 Agent 开发体系，已成功落地数据分析、企业数据问答、客户反馈分析、内部员工助手等多元业务场景。
多行业客户也基于阿里云百炼 Agent 开发平台，构建了一系列生产级应用，比如与浙一联合打造的麻醉评估助手、联合牧原股份打造的智能兽医问诊系统等等。
此外，在本次发布中，阿里云百炼还带来了更多企业级能力的发布 ——
企业级开发双 buff：多模态 RAG+MCP 升级
一是全面升级 RAG 能力。
企业开发者最常遇到的问题之一：如何处理复杂的企业数据？
传统 RAG 在处理企业级复杂文档时经常翻车，PPT 的阅读顺序搞不清、复杂表格看不懂、饼图柱状图更是难应对。
这次百炼推出了企业级多模态 RAG，直接把 RAG 能力提升到了千万级文档处理水平，支持实时同步，支持不同模态复杂信息的数据结构。
企业可通过公网数据库、私网数据库、VPC 领域数据库直接对接此 RAG 系统，同时支持将文档、图片、数据库表、视频、语音等多模态文件统一通过 RAG 技术构建索引。
由此，真正实现企业数据的智能化利用。
值得关注的是，阿里云百炼还开源了 V-RAG（视觉 RAG）体系，对于有技术实力的企业开发团队，这套开源方案提供了更多定制空间。
此方案完全采用视觉模型直接识别 Page 内容，把每个 Page 当做一个切片，避免了传统 Chunk 切分导致的信息丢失。
对于产品操作手册、长篇论文这类 Page 结构完整的文档，V-RAG 的效果提升立竿见影。
目前这套方案已经在 GitHub 开源，感兴趣的开发者可以去薅一把。
第二项升级，阿里云百炼全面升级了企业级 MCP 能力。
企业用 MCP 服务，最头疼问题之一的就是各种 Key 的管理，数据库密码明文暴露风险大，不同服务还要管理不同的 Key。
这次百炼全面支持了 KMS 加密，免费提供 50 个加密 Key，密钥托管存储，解决 MCP 明文账密暴露风险。
结合云市场良好的商业化基础设施，阿里云百炼也实现了 MCP 服务的统一鉴权和计量计费，一个 Key 搞定所有服务，再也不用为管理多个 Key 抓狂了。
所有的 MCP 服务都支持在 Agent 和 Workflow 中实现一键调用，工具链和 MCP 服务互联互通，可以很好地降低用户的使用成本。
同时，阿里云 OpenAPI MCP Server 正式发布，支持大模型与 2W+OpenAPI 互联互通，用户可通过灵活组合 API 打造运维 Agent 新体验。
自 4 月 9 日阿里云百炼上线业界首个全生命周期 MCP 服务至今，已有超 50 个企业级 MCP 实现上架，超 22000 个用户开通了相关 MCP 服务，构建了超 3 万个 MCP Agent。
很多企业已经基于阿里云百炼，开发出在实际应用场景中有价值的应用和 Agent。
例如 AI 青少年学习机听力熊，基于阿里云搭建交互 Agent 方案，自主扩展了超 50 种交互技能，实现了自主交互、多模态交互、动态交互的 AI Agent 内置，支持包括智能讲解、AI 写作、智能口语陪练、AI 识物、智能陪伴数字熊等多种 AI 场景，为青少年学习场景带来智能化升级。
以上针对 Agent 开发、RAG 能力、MCP 服务的种种升级，已经能够满足大部分企业和开发者的核心需求。对于那些希望将 AI 能力延伸到硬件设备、或者想要打造沉浸式交互体验的企业和开发者来说，阿里云百炼本次带来了另一个重磅发布——
多模态融合，端云协同：重新定义交互的"大脑"
消费级 AI 硬件的市场规模逐年迅速增长，特别是在智能可穿戴、智能家居、儿童玩具等领域增长非常迅速，消费者对智能化产品的需求不断增加，而企业也需要快速接入成熟的贴合自身应用场景的多模态交互能力。
阿里云百炼推出的多模态交互开发套件，为企业客户和开发者提供开发成本极低的多模态交互能力，可以为终端用户提供新一代的智能体验。
这套开发套件的核心能力包括：
多模态融合理解：基于通义千问模型家族 Qwen3、Qwen-Omni、Qwen-VL 等视觉、语音、文本模态融合理解，不仅听得见，更能看得懂；
低延迟全双工对话：支持语义拒识和判停，视频对话延迟最低 1.5 秒（传统方案 3 秒以上）；
全场景适配：Agent、技能、模型、提示词、知识库等全链路自由配置，提供覆盖常见品类的开发模板，开箱即用，场景能力自由组合；
复杂任务自主规划推理，复杂任务执行等。
无论是情感陪伴类的玩具、手办，智能穿戴类的手表、眼镜、耳机，还是桌面机器人、手机、APP，都可以快速接入这一整套多模态能力，万物皆可 AI。
阿里云百炼多模态交互控制台还方便开发者进行应用配置，可以像拼乐高一样，实现功能自由组合。
操作起来也十分简单：
第一步先选择对应模板，比如要做儿童玩具，阿里云百炼会自动提供这个场景下的最佳方案组合；
第二步配置语音对话能力，可以选择不同的识别 / 合成模型，还能配置不同的打断方式等；
接下来配置理解与生成能力，阿里云百炼提供专属的定制语言模型，另外平台所有官方模型也都可以接入，可以自定义提示词、添加不同的变量、挂载不同的知识库；
然后一键配置各类技能工具，包括 Agent、插件、MCP、设备控制指令等。只要在界面完成勾选和保存，对话中就能够自由调用这些 Agent 的能力，意图中控将自动进行分发，不需要额外的开发和配置；
配置好后可以在线预览效果；
最后发布获取应用 ID。
整个配置过程可视化，开箱即用，大大减少了开发成本。
计费方式也很灵活，用多少付多少的后付费模式，或者买断 License，怎么划算怎么来。
总的来看，阿里云百炼这次的升级，从应用开发平台到多模态交互套件，直指 AI 落地最后三公里。而 Agent 打赏功能的引入，为开发者开辟了全新的价值实现路径。
当 AI 不仅能解决问题，还能为创作者带来收益时，这场 Agent 革命才真正有了可持续的生态基础。
阿里云百炼的这次探索，为整个行业提供了一个可参考的商业化样本。
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