从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践

大家好，我是阿里云云原生微服务技术负责人李艳林，我所在的团队是做云原生应用的架构、开发和运维的，并以开源和云产品的方式服务广大开发者和企业客户。随着大模型的流行，我们看到了越来越多 AI 原生的应用，因此做了非常多的实践。今天我将分享一些实践中的感悟。

• AI 给业务带来了哪些变化？

• AI 给应用和架构带来了哪些变化？

• 我们正在探索的实践场景。

工业化时代，我们利用工具解放了手脚，从忙碌的体力劳动中释放出来。大模型时代，我们利用 AI 释放了部分脑力劳动，从忙碌的重复劳动中释放出来。例如程序员群体利用通义灵码等智能编码助手，就可以搞定代码注释、单元测试，甚至一些简单的程序。

现在一些早期的程序员，包括我在内，上大学的时候学的都是自动化，那时候的编程范式是面对机器进行汇编。我不知道今天来现场的人是否写过汇编，应该很多年轻人是没写过汇编的。

汇编就是人类用计算机能识别的语言和计算机进行对话，但如今我们已经开始用自然语言和计算机对话了，这给人机对话效率带来了革命性的改变，同时对程序员的思维模式也是一种改变。大家都知道，用计算机语言和计算机对话多了，自己的思考方式也会很计算机，失去了生活的灵性，大家肯定听过不少吐槽程序员思维方式的段子。

以自己为例，我上大学的时候，讲成语是信手拈来，但工作了十年，现在连说个成语都费劲了。就是因为天天跟机器打交道，整个人都变得很机械了。但如果是通过自然语言进行编程，那就是驱动机器像人一样思考，机器会越来越接近人的思维方式。例如我们对微服务进行拆解，拆解成订单服务、会员服务，是指令性编程，AI 时代就是声明式编程，只需要告诉计算机你的最终诉求，而不需要考虑过程指令。

前阵子参加了InfoQ 组织的 AI Agent 的小型交流会，大家讨论的焦点之一是我们当前是高估了 AI 的能力，还是低估了 AI 的能力。按我的实践来看，短期是高估了，长期是低估了。未来，AI 会进一步把我们从重复的工作解放出来，想象力真的是无限的。

但是，为什么今天大家所期待的和当时 APP Store 出现时那样，AIGC 应用的蓬勃发展并没有出现？本质是 AI 的拐点还没有到。

第一个原因是大模型的理论研究还不够透彻，深度学习网络仍是一个黑盒。大家只是信仰 Scaling Law 会实现 AGI，不过这并不影响应用场景的落地。举个例子，历史上我们在没有研究透火的原理之前，其实已经用火来推动了人类的发展历程了。大模型发展至今，已经在代码工程、客服、信息搜索、设计等领域落地了大量生产场景。

第二个原因是算力限制和投入产出的考量。我不知道今天在场的多少家公司买了 GPU，在大模型上投入了多少费用，但是产出是否能带来足够的经济效益。好消息是各个云厂商大幅降低了大模型的训练和推理成本，很多公司的 ROI 就立马转正了。另外，AI Infra 在资源利用率、研发效率、业务稳定性上的成熟度远不如云原生的这套基础设施，也缺少开源、商业产品等带来的最佳实践。例如用 GPU 每次调用做一次搜索区间的成本更高，这些都对拐点的到来会产生影响。

第三个原因是合规性、价值观对齐、算法偏见和公平性等的约束。没有这些约束，大模型就会衍生出大量的社会问题、道德问题等。我们和做大模型落地的企业聊，好奇为什么你们在 AI 上落地了这么多场景，为啥外边看不到呢？原因就是要保证合规，放慢了应用上线的节奏。

GPU 和 CPU 正在相互融合，摩尔定律决定了 CPU 性能每两年提升1倍，但 GPU 的性能每两年能增加10倍。未来10年，GPU 性能能提升100倍，成本持续下降，如果每个手机都内置一个 GPU，在端上进行推理，那对 AI 的落地会是非常大的推进。在座的各位都见证了 CPU 给我们生活带来的变化，我相信演进速度更快的 GPU ，会给我们这个时代带来更大的变化。

有人会问，AI 时代，应用和应用架构发生了哪些变化，我们从下方这个图来看下演进过程。 

第一是 API First，API 成为 AI 原生应用的一等公民。现在每家企业都做降本增效，降本很好衡量，就是用 IT 支出，减少计算设备、提升算力利用率，优化数据存储，但是效率提升要用数字来做显性化衡量就比较难。我们实施敏捷开发的时候，会引入 DevOps、低代码、AI 编程，提效是提效了，但是如何用标准化的方式来衡量呢？人均产出么？计算方式过于复杂，口径不一，影响因子太多。

API First 在国外其实已经非常火、市场接受度也很高，因为以往在线应用都是通过 Service 对外暴露提供服务能力，但是基于大模型的 AI 原生应用将会通过 API 对外提供服务能力，因此，企业的数字化资产管理和上下游生态，均会基于 API 标准来构建。但国内仍处于布道期，我们都是 Code First，前后端各自把代码写好，然后怼在一起，反复修改调试，协作效率不高，业务规模越大，技术债越重。API First 则是先定义好 API 规范，再 code，并能借助 AI 来自动生产代码、自动化单元测试，甚至包括攻防演练的代码、前端代码等，都能自动搞定。API 定义世界，AI 生成世界，API 会成为企业的核心资产，并作为衡量效率的标准化方式。

此外，大量的非 AIGC 应用例如物流系统、体育赛事、娱乐活动、天气信息等，作为 Agent 编排的被调用方，将加速把规范 API 设计提上日程，避免接口调用的兼容性问题，改变 Code First 的开发习惯、提升开发效率，融入 AIGC 大生态。

OpenAI 的 API 日调用量已经超过国内一线互联网公司的日活用户数，但是今天围绕 API First 的后端协同还未发生变化。大部分企业仍然是用信息聚拢的方式，来提供搜索结果。当 API 成为企业服务用户不可或缺的方式后，将会产生大量的 AI 原生应用，对各家的 API 进行智能编排，提供更加智能的服务。因此，Agent 编排将成为 AI Engineering 领域必不可缺的一环。

简单的场景只需要单 Agent，结合提示词优化和提示词模版就可以解决，但是例如 AI 工程师的场景，就需要多个 Agent 做编排和协同，以便于解决复杂问题。 从 Agent 角色上看，需要 PD Agent、研发 Agent、测试 Agent 等组合，才能做好协调，最后得到整体结果的提升。再举一个生活中的例子，我们要做一个团建计划，现在的做法是小红书找旅游攻略，然后同飞猪去看火车票和机票，再找合适的酒店，还要去点评找饭店。以后可能只需要做好提示词工程，例如输入团建的时间、地点、人数，以及其他定制化需求（团建额度、表格对比输出...），就能直接给出团建方案了，甚至由 AI 以一问一答的方式来引导我们输入提示词，进一步降低自然语言对话的门槛。 

Langchain 已经提供了面向 Python 开发者非常友好的 Agent 的编排能力，对于国内占比 65% 的 Java 开发者群体，我们将基于 Spring AI 帮助 Java 程序员快速掌握 AI 编程能力。 

第二是消息解耦。我不知道大家做 AIGC 开发的时候，平均 RT 大概多少？有能做到延迟 3 秒以下的么？早期文生文的时候，没有机制去实时检索和整合训练集外的知识，RT 是比较低的。但是 RAG 技术出现后，除了在库内进行检索，还会基于大模型利用更加具体和即时的信息，来提升输出内容的准确性和实效性。信息传输过程中的报文是非常大的，推理对算力的消耗也非常大。例如通义在春节期间上线过一个全民舞王，视频生成的 RT 是非常高的，要等10几分钟。

另外，大模型推理链路中，会涉及图片、视频消息的传输，存在消息体大小限制过低的痛点。所以如何通过消息解耦来降低 RT，并支持更大的消息体，都是 AIGC 应用必然会应用到的技术。并且，面对大模型或大数据量，消息量显著增加，AI 开发者不仅需要通过架构演进降低消息队列成本、提升消息队列的数据处理能力，还需要完善消息队列运维体系的建设，确保系统的稳定性和可靠性。

第三是 AIOps。这里的 AIOps 是指 OPS for AI，而不是 AI for OPS。我们提炼三个应用场景。

• 模型优化：大模型普遍依赖数据、训练、部署、验证、调优等，需要做到对大模型生命周期的全方位了解以及问题发现，从而制定优化策略。

• 模型选择：选择合适的大模型并判断其实际效果，通过访问跟踪数据，可以轻松地将各种请求路由到不同的 LLM 模型并衡量其性能和成本。

• 模型应用：LLM 应用的生命周期还会和很多工具或者组件进行交互，包含 Prompt 调优、输入输出，模型调用、RAG、用户交互、效果评估、成本费用、故障排查等多方面。

以模型应用的故障排查的场景展开为例，目前大部分 LLM 应用都是单体架构，提供独立的交互入口，虽然应用架构相比微服务简单很多，但是入口应用到后端应用和模型，失败率较高，排查代价非常大，缺少成熟的可观测技术和实践。之前我拜访过一家大模型企业，他的报文非常大，日志经常打不起来。这里要是用 Java 那一套可观测体系肯定是搞不定的，因此我们正在开发 Go 和 Python 的 Agent 技术，去完善 LLM 应用的可观测生态。

AI 原生应用，对网关的需求已经超越了传统的路由和负载均衡功能，还需要为 AI 应用开发者提供便利，例如统一不同 LLM 提供商的 API 协议，并提供 API 编排、安全、稳定性和成本控制等扩展功能。因此 AI 时代，网关承载了更大的工程化使命，需要在网关侧做好 AI 场景的深度扩展和集成。 

阿里云网关开源项目 Higress 升级为 AI 原生的 API 网关，提供了丰富的 AI 插件扩展 和 生态集成， 让开发者一键构建 AI 应用。Higress 在支撑通义、云产品 PAI 和百炼的过程中，积累了大量 AI 应用工程话的能力，下面我们将详细介绍。

热更新场景

安全防护和敏感词过滤场景

Higress 网关的另一个优势是处理大报文时的内存消耗非常少。传统的 Nginx 网关处理大报文会有 OOM 内存溢出的问题，我遇到过一个客户，一开始用的就是 Nginx 网关，就出现了把内存踩爆的情况。其他的例如敏感词过滤、安全防护等，都会基于网关来实现，因此在 AI 原生应用架构下，网关承载了更多的业务需求。

流控场景

我们的企业客户有时候都是诚惶诚恐的。每年耗费几十几百万采购云计算资源，黑产可能只需要几百几千 QPS 就能搞垮你的系统，甚至迁移走你的数字资产。AI 时代，客户屯的 GPU 资源越来越多，黑客攻击轻轻松松就把 GPU 资源跑满，资产损失大幅提升。因此，在网关入口做整个的流量防护和安全防护，意义和必要性会变得更大。Token 级别的流控、IP级别的流控，以及面向全链路的观测体系，就显得非常关键了。但我们现在看到的是围绕 GPU 的配套体系，效率是非常低的。

负载均衡场景

不同的场景，对 GPU 的消耗量是不同的。有的场景只需要一张卡，文生视频就需要多个卡并行去处理。在 CPU 场景，我们通过容器的调度技术提升计算资源的利用率，GPU 场景还没见成熟的资源调度方案，因此负载均衡对 GPU 的利用率提升就很关键了。我们有一个客户，手里有几百张卡，有的卡负载很高、有的卡负载很低，导致大量的闲置资源，没法充分的压榨 GPU。然后我们基于长链接后端的最小负载进行优化，通过长链接的负载均衡技术，慢慢优化 GPU 的利用率。常规的文生文、文生图的场景都可以通过网关的负载均衡，再结合重试和容错功能，来提升利用率。

目前阿里的通义系列、云产品百炼和 PAI，外部用户 Sealos、Lepton.ai 都跑在了我们的 Higress 网关上。比如说 Sealos，他的开发者用户已经非常多了，一个用户一个模型，模型特别多的时候，网关的域名就非常的多，会影响推送性能。因此他们用 Higress 网关实现按需订阅、差量推送，来降低大批量域名对网关的消耗。

上面我们讲了网关的 4 个典型场景，接着我们来看下 AI Proxy。今天搞大模型的公司毕竟是少数，更多的企业是基于大模型做应用的落地，去对接多个大模型，例如通义GPT、通义、还有 Google 的羊驼等。但是不同模型的通信协议是不一致，身份体系也不同。

第一类需求，以 Sealos 为例，他优先调用的是 GPT，次选是通义，使用 Higress 网关就可以在 GPT 调用失败的时候实现容错，来调用通义。第二个需求，很多大型企业主账号接入了大模型，给每个员工开通一个使用的子账号，并可以对每个子账号开放或屏蔽模型类型进行自由选择，同时提供体验一致、高可用的服务，这个就是通过 Higress 网关的统一身份的能力来实现的。

很多公司基于 Langchain 的链式能力已经可以做些拖拖拽拽、低代码的事情，像包括阿里云的百炼，对于模型的训练、部署都是非常简单的。后续我们会把 AI 相关的更多工程化能力，通过 Spring AI 对接起来，方便广大 Java 开发者。

以上只是 AI 应用的应用架构视角，若从 AI Infra 的视角看，还有计算、存储、网络、操作系统等，这些构成了完整的 AI Infra，而 AI Infra 的一致性架构至关重要，这里暂不展开，网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。

基于 AI 的实践场景很多，选择哪个先落地的商业判断很重要。一类是只解决 50% 的问题，但是可用性 100%。另一类是解决 80% 的问题，但是可用性只有 60%，这是不同的选择。

所以我们优先上线的场景是在 Spring Cloud Alibaba 的官网，和通义深度集成，构建了一个 AI 答疑工程师。使用 Spring Cloud Alibaba 过程中遇到的开发问题或难题，都可以向这个 AI 答疑工程师进行提问，我们现在每天有几百个 ID 在和 AI 答疑工程师进行交互，问题的解决率可以达到 90% 以上。然后，我们有一个后台能持续的去完善答案。有数据、有场景、能根据实际的反馈去完善答案，形成正循环。这就是一个真正管用的 AI 工具的基本三要素。

开发者 AI 答疑工程师，我们经历了 3 种选型。

• 提示词增强模式：早期我们用的是提示词增强模式。通义 1.0 的时候，模型能力还比较弱，使用提示词对答疑效果帮助非常大。但随着 2.0、2.5 的出现，最新已经是 3.0 了，我们发现提示词对结果的优化价值越来越弱化，因为模型能力在不断增强，上面每一层做的价值其实都在被弱化。

• 微调：理想情况是我们希望 AI 答疑工程师每天都能提升答疑能力，实现快速迭代，但是每一次微调的资源成本是比较高的。

• RAG：先把所有的开源信息和语料，基于通义完成训练，然后把开发者输入的 Top 问题整理出来，压缩后再给大模型进行抽链，来获得更好的答疑效果。

这个架构图里，我们入口网关选择的 MSE 云原生网关，在入口建立安全、高可用的防线，解决一些敏感词过滤的问题，然后在应用管理这层是选择了 SAE，他是免运维的，后端接的是通义2.5的大模型。所以总的来看，构建应用的代码少了、构建应用需要的人力少了，整个开发运维效率都提升了，然后大模型的调用成本在不断下降，能力在不断演进，我的应用可以持续享受用户体验提升的红利。整个过程的感受是非常震撼的。因此，我认为从云原生架构到 AI 原生架构的演进，会持续加速。

我们会把 RAG 的能力近期对外开放，并陆续发布已经沉淀的 Java 版的 Langchain 能力，这对国内广大 Java 开发者是一大福音，很方便的基于 Java 大模型应用。欢迎访问 sca.aliyun.com。

我们会逐步发布 Higress 的 API 自动设计能力、测试代码的自动生成能力和插件的自动生成能力。欢迎访问 higress.io。

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