作者：劉宇

阿里雲函數計算 AgentRun 全新發布後，我們整理了“探秘 AgentRun”系列文章，本系列將梳理企業落地 Agent 常見難題，給出具體解法，助力 Agentic 快速 AI 走進生產級環境。

當我們談論 AI Agent 的開發時，常常面臨一個兩難的選擇：低代碼平台上手快但缺乏靈活性，一旦需求複雜就束手無策；高代碼開發雖然靈活但門檻高，業務人員無法參與，驗證週期長。 能否魚與熊掌兼得？

函數計算 AgentRun 給出了答案：通過無代碼快速創建 Agent 驗證想法，當業務發展需要更復雜定製時，一鍵轉換為高代碼繼續演進。 這不是簡單的功能堆砌，而是深刻理解了 Agent 應用從 0 到 1、從 1 到 100 的真實路徑。

從想法到上線：60 秒創建你的第一個 Agent

很多時候，最瞭解業務需求的是業務人員而不是技術人員，但傳統的 Agent 開發需要編寫大量代碼，業務人員無法直接參與。函數計算 AgentRun 的無代碼創建能力打破了這個限制。

如圖，創建一個 Agent 只需要三四個步驟：

第一步：在控制枱選擇創建 Agent

進入函數計算 AgentRun 控制枱 [ 1] ，點擊“創建 Agent”按鈕。

第二步：選擇快速創建模式

在彈出的窗口中選擇“快速創建”，平台會引導你通過簡單的配置完成 Agent 創建。

第三步：配置你的 Agent

這是核心步驟，你需要完成幾個簡單的配置：

• 選擇模型： 從 Qwen、Claude、GPT-4 等主流模型中選擇，也可以選擇企業自建的私有模型。不知道選哪個？平台會根據你的任務類型智能推薦。
• 描述你的需求： 直接用自然語言描述你的需求，比如“我想要一個能幫用户查詢訂單狀態的客服 Agent”。函數計算 AgentRun 的 AI 生成能力會自動理解你的需求，生成合適的 Prompt 和配置。更進一步，平台提供 Prompt AI 優化功能，會自動分析你的提示詞，給出優化建議，讓 Agent 的效果更好。
• 選擇工具和能力： 從工具市場選擇 Agent 需要的能力。需要執行代碼？添加 Code Interpreter。需要操作瀏覽器？添加 Browser Tool。需要調用企業內部 API？從工具市場搜索或一鍵創建 MCP。值得注意的是，Agent 本身、Sandbox、其他工具都可以以 MCP 形式提供——這意味着你可以讓一個 Agent 調用另一個 Agent 的能力，實現能力的組合和複用。

第四步：點擊創建

完成配置後，點擊“創建”按鈕，60 秒後，你的 Agent 就可以開始工作了。

平台還支持版本管理和灰度發佈，你可以安全地測試新版本，確認沒問題後再全量發佈。

除了快速創建，你還可以進行在線測試，並且可以進行多模型測試：

業務發展，Agent 也要進化

快速創建的 Agent 運行了一段時間，業務量不斷增長，需求也越來越複雜。你開始遇到這些問題：

• 需要根據用户的歷史行為做個性化推薦，但無代碼配置無法實現複雜的邏輯判斷
• 需要對接企業內部複雜的業務系統，需要複雜的數據轉換和錯誤處理
• 需要對 Agent 的行為進行精細化控制，比如在特定條件下調用特定模型
• 需要優化性能，減少不必要的模型調用以降低成本

這時候，你需要的是代碼級別的控制能力。 傳統的低代碼平台到了這一步就束手無策，你要麼忍受功能受限，要麼推倒重來用高代碼重寫整個 Agent。但函數計算 AgentRun 提供了第三條路：一鍵轉換為高代碼。

如圖所示，轉換過程非常簡單：

1. 在 Agent 管理頁面點擊“轉換為高代碼”
2. 平台會自動生成高質量的 Python 代碼
3. 代碼結構清晰，包含完整的註釋，易於理解和修改
4. 你可以選擇在函數計算 AgentRun 的在線 IDE 中直接編輯，也可以下載到本地使用你喜歡的開發工具

轉換後的代碼不是“垃圾代碼” ，而是遵循最佳實踐、結構清晰的高質量代碼。它保留了你之前所有的配置（模型選擇、Prompt、工具配置），並將它們轉換為規範的代碼結構。

高代碼的深度定製能力

轉換為高代碼後，你進入了一個全新的世界。如圖 3 所示，函數計算 AgentRun 提供了完整的高代碼開發環境。

讓我們看一個真實的例子。假設你的客服 Agent 需要根據用户的 VIP 等級提供不同的服務策略。在無代碼階段，你只能配置統一的模型、Prompt 和工具，所有用户得到的都是相同的服務。但轉換為高代碼後，你可以實現精細化的個性化策略。

轉換為高代碼後，你獲得了完全的控制能力。 可以根據用户等級動態調整服務策略——VIP 用户使用更好的模型、更詳細的 Prompt、更高優先級的響應速度，而普通用户則使用更經濟的配置，在保證體驗的前提下降低成本。可以實現智能成本優化，不再對所有請求都使用同一個模型，而是根據查詢的複雜度、用户等級、歷史行為等因素，動態選擇最合適的模型。簡單問題用小模型快速響應，複雜問題才使用大模型，實現成本和效果的最優平衡。

當然，可靠性和安全性也能得到全面增強。可以添加自動重試機制、超時控制、異常處理，當模型調用失敗時自動切換到備用模型或返回預設的降級響應，確保服務始終可用。在返回結果前自動過濾敏感信息，添加內容審核，記錄完整的審計日誌。還可以實現多步驟的複雜業務流程，比如先查詢用户歷史訂單，再根據訂單狀態決定下一步操作，最後整合多個數據源的信息給出綜合建議。這些在無代碼界面中難以實現的複雜邏輯，在高代碼中都可以靈活實現。

更進一步：與函數計算 AgentRun 基礎設施深度集成

轉換為高代碼後，你不僅可以編寫業務邏輯，還可以深度利用函數計算 AgentRun 提供的各種基礎設施能力。這些能力通過簡單的配置和調用就可以使用，你不需要自己實現複雜的基礎設施。

利用函數計算 AgentRun 的模型代理能力，你可以配置主模型和多個備用模型，啓用熔斷機制。當主模型出現問題時，系統會自動切換到備用模型，整個過程對用户透明，確保服務連續性。通過前置 Hook 可以在工具調用前自動注入用户憑證、記錄請求日誌、校驗參數合法性；通過後置 Hook 可以對結果進行轉換、記錄審計日誌、處理異常情況。這些通用邏輯不需要在每個工具中重複實現，只需配置一次即可。

對於耗時較長的操作，比如複雜數據分析、大文件處理，可以使用函數計算 AgentRun 的異步調用能力。Agent 不必阻塞等待，可以繼續處理其他請求，當異步任務完成後通過回調通知結果。這種能力在構建高併發、高性能的 Agent 應用時尤為重要。

真實案例：FunctionQ 的演進之路

產品經理在第一天通過無代碼界面快速創建了一個基礎版本的 Agent，選擇了 Qwen-Max 模型，配置了簡單的 Prompt，從工具市場選擇了“函數列表查詢”、“函數詳情查詢”、“日誌查詢”等工具。當天下午，這個基礎版本就上線了，開始服務內部測試用户。

第三天，測試用户開始反饋問題：Agent 調用工具時報“權限不足”錯誤，多個用户使用時數據混亂，成本增長很快但不知道花在哪裏。這些問題在無代碼界面無法解決，因為它們需要更復雜的邏輯控制。

第五天，開發團隊將 Agent 轉換為高代碼，問題迎刃而解。 通過配置 Hook 實現了動態憑證注入，根據用户 ID 自動獲取對應的 AccessKey 和 SecretKey，在工具調用前注入到請求中，用户無感知但權限問題得到解決。利用函數計算 AgentRun 的會話親和機制，確保同一用户的請求始終路由到同一實例，每個用户擁有獨立的記憶存儲，徹底隔離不同用户的數據。實現智能模型選擇策略後，簡單的列表查詢使用 Qwen-Turbo，複雜的問題分析使用 Qwen-Max，在保持用户體驗的前提下，成本降低了約 40%。

兩週後，隨着用户增長，團隊繼續優化。添加了智能緩存機制，相同的查詢直接返回緩存結果，響應速度從 2 秒降到 0.1 秒。實現了多輪對話的上下文壓縮，減少 Token 消耗。集成了企業內部的工單系統，Agent 可以自動創建和跟蹤工單。根據問題類型實現了智能路由，自動分發到不同的專業 Agent。

如果沒有“無代碼到高代碼”的能力，這個項目會面臨什麼？ 要麼一開始就用高代碼開發，驗證週期從 1 天變成 1 周，錯過最佳時間窗口。要麼一直用無代碼，無法解決權限、成本、性能等關鍵問題，最終不得不放棄。或者推倒重來，浪費前期所有積累，團隊士氣受挫。函數計算 AgentRun 讓團隊可以從最快的方式開始，隨着業務發展平滑演進，沒有技術債務，沒有推倒重來。

這不只是功能，更是理念

從無代碼到高代碼的演進能力，背後體現的是函數計算 AgentRun 對 Agent 應用開發的深刻理解。

Agent 應用的開發不是線性的。 它不是從需求分析、設計、開發、測試、上線這樣的瀑布流程。更多時候，它是一個快速驗證、迭代優化、逐步完善的螺旋式過程。在想法驗證階段，你需要的是速度；在業務成熟階段，你需要的是靈活性和控制力。沒有一種工具能同時滿足所有階段的需求，但函數計算 AgentRun 通過“無縫演進”解決了這個問題。

技術選擇不應該是一次性的決定。 選擇低代碼就被鎖定在低代碼的能力邊界內，選擇高代碼就要承受高門檻和漫長的開發週期。函數計算 AgentRun 讓你可以從最適合當前階段的方式開始，隨時根據需要演進到下一個階段。更重要的是，這種演進是“零成本”的——轉換為高代碼不會丟失任何之前的配置和積累，生成的代碼質量高、結構清晰，你可以在此基礎上繼續開發，而不是推倒重來。

這種設計理念的價值，在於它尊重了產品開發的真實規律。沒有人能在第一天就預見所有需求，也沒有團隊願意為了未來可能的需求而在初期就承擔高昂的開發成本。函數計算 AgentRun 讓你可以輕裝上陣快速驗證，當需求明確後再深度投入，這才是最符合實際的開發路徑。

立即體驗

函數計算 AgentRun 的無代碼到高代碼演進能力，現已開放體驗：

1. 快速創建：訪問控制枱（ https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore ），60 秒創建你的第一個 Agent
2. 深度定製： 當需要更復雜功能時，一鍵轉換為高代碼
3. 持續演進： 利用函數計算 AgentRun 的基礎設施能力，持續優化你的 Agent

從想法到上線，從原型到生產，函數計算 AgentRun 始終是你最好的夥伴。歡迎加入“函數計算 AgentRun 客户羣”，釘釘羣號：134570017218。

快速瞭解函數計算 AgentRun

一句話介紹： 函數計算 AgentRun 是一個以高代碼為核心的一站式 Agentic AI 基礎設施平台。秉持生態開放和靈活組裝的理念，為企業級 Agent 應用提供從開發、部署到運維的全生命週期管理。

函數計算 AgentRun 架構圖

AgentRun 運行時基於阿里雲函數計算 FC 構建，繼承了 Serverless 計算極致彈性、按量付費、零運維的核心優勢。通過深度集成 AgentScope、Langchain、RAGFlow、Mem0 等主流開源生態。AgentRun 將 Serverless 的極致彈性、零運維和按量付費的特性與 AI 原生應用場景深度融合，助力企業實現成本與效率的極致優化，平均 TCO 降低 60% 。

讓開發者只需專注於 Agent 的業務邏輯創新，無需關心底層基礎設施，讓 Agentic AI 真正進入企業生產環境。

相關鏈接：

[1] AgentRun 控制枱

https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore