@所有开发者:Agent变现,阿里云百炼联合支付宝首创「AI打赏」!Agent Store全新发布

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@所有开发者:Agent变现,阿里云百炼联合支付宝首创「AI打赏」!Agent Store全新发布
8082点击    2025-06-27 16:35

2025年已成为名副其实的Agent元年。


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。


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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。


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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”。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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


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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。


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打赏金额直达AI钱包,可以累积也可以直接提现。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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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。


文章来自公众号“量子位”,作者“西风

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
OWL

【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

2
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

5
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0