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title: 深势科技携手阿里云AgentRun
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publish_date: 2026-05-07
tags: [wechat, article, agent]
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review_recommendation: neutral
ingested: 2026-05-16
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# 深势科技携手阿里云AgentRun
# 深势科技携手阿里云 AgentRun，加速科研 AI Agent 全速运行
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“AI  和智能体时代的到来让科学研究底层逻辑发生新的变化，也要求底层基础设施向  AI  原生新范式升级。阿里云  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，让  科研人员将精力回归到定义问题和决策创新的科学本质中，  加速  AI4S Agent  业务的发展。”
#  ——  陆金谭，深势科技研发负责人
“  构建  AI  科学家生态，工具链的标准化是第一步。依托阿里云  AgentRun  与云原生  AI  网关等产品，让  MCP  工具的构建从重度开发转向极简配置，我们仅用两天时间就实现了  5  万多个科研工具在  MCP  市场的上线，加速了  AI  科学家生态发展。  ”
——  马超，深势科技玻尔技术负责人
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伴随  人工智能与科学计算的深度融合，  AI for Science  正在经历一场深刻变革。
作为全球  AI4S  行业的开拓者和引领者，  2018  年起，深势科技就开始与阿里云合作推动科学计算上云，突破传统算力瓶颈，成功实现大规模科学计算推理的云端化。今天，  AI Agent  的爆发正在加速新格局的形成，深势科技认为，  AI  正在从最初的辅助型工具，演变为驱动科研的  “  原生范式  ”  。为了承载这一愿景，深势科技打造了集算力、模型、知识于一体的科研工作入口玻尔（  Bohrium  ）科研空间站，为全球  2000  万科学家提供数智赋能。
在严谨的科研场景下，  AI Agent  的规模化应用面临着比通用领域更高的挑战。本期《云故事探索》来到深势科技研发团队，深度探访他们如何在云原生之上重塑科研基础设施，破解科研智能体的工程化难题。
_ ** AI 原生下的 AI for Science  ** _
_ ** 基础设施升级  ** _
_ Cloud Native  _
谈及科研智能体独有特点，深势科技研发负责人陆金谭指出：  “  科研是一项严谨性极高的工作，消除  模型幻觉  、确保数据来源的绝对精准是首要前提。此外，科研工作横跨  读（文献洞察）、算（模拟计算）、做（自动化实验）  的全生命周期。这意味着智能体必须具备处理长时异步任务的能力，以应对耗时数小时甚至数天的复杂计算与长周期实验。  ”
科研智能体因其推理周期长、中间成果多、数据可靠性要求高及结果验证复杂等特性，对底层基础设施的灵活弹性、安全隔离及全链路观测能力提出了更高诉求。针对这些行业共性痛点，  深势科技联手阿里云云原生，依托  AgentRun  、  AI  网关等核心产品，  加速构建  AI  原生科研基础设施，为科学智能体打造了极致稳定的最佳运行时。
▍  极致弹性：打破科研 Agent 的资源成本瓶颈
AgentRun  是以函数计算  FC  为技术底座的一站式  Agentic AI  基础设施平台。它将  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，针对  科研  Agent  要求实时调用的反馈速度，也要应对长周期任务的特点，函数计算  FC  支持从  0  到百万级并发极致弹性，配合忙闲时精细化计费，大幅降低成本。
同时，  AgentRun  通过  “  浅休眠  ”  技术，既保证响应速度，又实现了比传统服务器高出百倍的性能加速；而  “  深休眠  ”  则实现了超长时间会话的状态持久化，确保只有在  Agent  实际执行任务时才产生计费，将闲置资源的浪费降至最低，  助力企业实现成本与效率的极致优化，  平均  TCO  降低  60%  。
▍  突破 Serverless 局限：让长时任务拥有持久记忆
针对科研模拟耗时长、交互多的特点，  AgentRun  凭借会话亲和机制打破  传统  Serverless  架构的无状态局限  ，  确保同一课题连续请求精准路由至同一实例，为  Agent  提供持久化的有状态上下文环境，保障多轮对话的连贯性  。
同时  AgentRun  也能通过快照技术让  Agent  在无活动时  “  深睡  ”  并持久化存储状态，待计算结果返回时秒级唤醒，完美契合科研场景长时异步属性  。
▍  安全沙箱：构建安全可控的 Agent 执行环境
提升智能体的规划逻辑与能力上限，代码执行（  Code Execution  ）是最高效的路径，但随之而来的安全风险亦不容忽视。为此，  AgentRun Sandbox  致力于解决科研智能体在执行代码与处理数据时的核心安全痛点。依托  MicroVM  内核级隔离技术，  AgentRun  确保了不可信代码的运行安全，并结合请求、实例、会话多维度的算力隔离与动态挂载技术，实现资源与数据的强物理隔离。
AgentRun  内置  Code Interpreter  、  Browser Tool  等企业级安全沙箱，提供开箱即用的多语言执行环境与自动化引擎，支持复杂的数据分析与网页任务。配合细粒度的权限管控与日志审计，不让环境安全问题成为科研智能体规模化落地的障碍。
▍  全链路追踪：降低 Agent 调试与优化成本
科研智能体的决策链路长，一旦结果出错，开发者难以判断是模型推理出了偏差，还是工具调用逻辑有误。
基于全链路追踪技术，  AgentRun  实现了从请求到响应的完整可视化。精准还原  Agent  的决策路径，包括意图理解、模型推理、工具调用及知识检索等核心环节，并直观展示每一步的状态与耗时，  为科研人员提供了可追溯、可审计的实验环境，将  “  决策黑盒  ”  透明化，从而显著降低调试难度与优化成本。
_ ** 云原生速度：5 万个科研工具  ** _
_ ** 上线 MCP 市场，2 天就绪  ** _
_ Cloud Native  _
为了推动  AI Agent  生态繁荣并实现科研工具链的标准化、共享与复用，  深势科技基于玻尔科研空间站推出  MCP  市场，通过阿里云  AgentRun  、云原生  AI  网关等产品，  快速实现科研工具的大规模  AI  化改造，加速  AI  科学家生态走向下一步。
AgentRun  具备高度的生态开放性，支持通过极简代码快速集成  AgentScope  、  LangChain  、  ADK  、  CrewAI  等主流开发框架，并涵盖了从无代码、低代码到全代码的全场景开发模式，助力企业实现敏捷的  Agent  工程化开发。凭借  AgentRun  的  Serverless  特性，实现  MCP Server  的快速开发，搭配  AI  网关，可以将传统的  Http  协议接口  “  零代码  ”  转换为  AI Agent  可用的  MCP Server  。
玻尔技术研发负责人马超表示：  “2  天完成  5  万多个工具的  MCP  化并发布上线，不借助云原生的工程化能力是不可能做到的  ”  。
** ** 我们很高兴地宣布，Higress 已正式通过 TOC 投票表决，加入云原生计算基金会（CNCF）Sandbox 项目，成为 CNCF 生态的一员。
从推动计算上云到  AI  原生驱动的  AI for Science  ，深势科技携手阿里云共同探索了一条科研场景下  AI Agent  长推理周期、高精度要求与复杂安全挑战并存的规模化落地路径。  AgentRun  提供了一站式  Agentic AI  基础设施平台  ，加速了深势科技  AI4S Agent  业务  从  “  实验室验证  ”  走向  “  企业级应用  ”  。
未来，深势科技将携手阿里云进一步深化协作，让每一位科研人员都能在安全、高效、普惠的云端底座上，全副精力聚焦于科学发现本身，让  AI  科学家成为推动各行业综合解决方案与价值闭环的核心抓手。