@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

西风
2025-06-27
13:09:41

来源：量子位

西风 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

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。

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。

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”。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

打赏金额直达AI钱包，可以累积也可以直接提现。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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