探秘 AgentRun丨为什么应该把 LangChain 等框架部署到函数计算 AgentRun

阿里云函数计算 AgentRun 全新发布后，我们整理了“探秘 AgentRun”系列文章，本系列将梳理企业落地 Agent 常见难题，给出具体解法，助力 Agentic AI 快速走进生产级环境。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”与我们交流，钉钉群号：134570017218。

当你已经用 LangChain、AgentScope、LangGraph 等框架开发了 Agent 应用，如何让它们享受函数计算 AgentRun 提供的 Serverless 运行时、企业级 Sandbox、模型高可用、全链路可观测等能力？好消息是，你几乎不需要改动现有代码，只需要简单的适配就可以迁移到函数计算 AgentRun。

这篇文章将通过真实的代码示例，展示如何将不同框架的 Agent 应用部署到函数计算 AgentRun 上，以及如何充分利用函数计算 AgentRun立即体验函数计算 AgentRun

函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验：

1. 快速创建：访问控制台（https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore），60 秒创建你的第一个 Agent
2. 深度定制：当需要更复杂功能时，一键转换为高代码
3. 持续演进：利用函数计算 AgentRun 的基础设施能力，持续优化你的 Agent

从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号：134570017218。

函数计算 AgentRun 架构图

AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60%。 

让开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施，让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。