会议主题：05-22 | 无影云电脑+MCP会议时间：5月22号（周四） 19:52 - 21:32 （GMT+08）参会人 (588)：用户8537)用户3786)用户8226)用户6414)用户9534)用户7525)...

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总结

会议讨论了无影云与AI智能体相关话题，包括无影云的应用、AI智能体的发展等，内容如下：

•会议内容◦分享嘉宾介绍▪屈立威：阿里云相关人员，负责分享产品背景等内容。▪李乔：来自钉钉，负责钉钉的agent相关开发。▪吴颖：阿里云团队代表，将做相关分享。◦Agent发展趋势▪走进现实：从去年开始，agent从理想照进现实，普通用户也能使用其为生活和工作赋能。▪云基建作用：云上无限的算力能让agent拥有超乎本地环境和自然人的能力。◦产品介绍▪市场趋势：未来一到两年，AI和agent对工作和生活的赋能将产生巨大质变，agent市场发展蓬勃。▪智能体定义：相比语言模型或聊天机器人，agent能长短期记忆、规划任务、使用工具和执行任务。▪执行环境：模型生成大量脚本，本地环境难以承载，越来越多方案是让模型执行任务的环境跑到云上。

•钉钉与无影云的结合◦接入方式▪API 接入：提供阿里云上的 open API，包含原则化和 agent API 两层。▪SDK 支持：第一阶段提供 TS 和 Python 的 SDK，助力客户快速集成。▪MCP 接入：降低开发者接入门槛，自带流量，具有普惠性质。◦产品优势▪可接管特性：团队有云电脑、云手机产品经验，能将云上环境串流到本地，方便用户接管操作。▪应用场景丰富：已抽象出通用智能体、垂直场景等应用场景，未来客户包括通用智能体客户、垂类厂商、个人开发者。◦产品演示▪搭建 demo：基于 agent 贝搭建了简单的 Web 应用，展示其可实现的能力。▪用户体验：用户在使用过程中对云环境弱感知，产品具有高弹性、高并发、安全隔离的特点。◦答疑环节▪产品区别：与 Minus 相比，为其提供基础设施；无影是阿里云的事业部。▪使用手册：官网上有产品使用文档。▪SDK 相关：SDK 用于帮助用户快速进行 API 接入。◦无影云介绍▪团队背景：阿里云创新事业部，20 年或 21 年在云栖大会官宣，早期核心业务为云手机、云电脑。

•产品发布与交互◦发布计划：产品处于待发布状态，预计在钉钉今年下半年的发布会上推出。◦交互方式：用户以自然语言和简单交互吩咐AI任务，过程中部分操作需用户确认、授权或自行完成，可接管人工操作。交互界面一边是人机交互界面，另一边用户可选择查看AI操作设备的过程。

•MCP运用◦无影封装：将无影agent产品封装成MCP Server并暴露，用户可在官网试用。◦自定义定向：开放用户自定义定向能力，用户可在云沙箱或运行环境放入自定义工具或应用，通过服务端建立长链接或封装成MCP托管实现通信。◦消费使用：无影提供服务、沙箱能力、云手机和云电脑等MCP，部分团队作为消费方使用这些能力，MCP提供类似通用协议的接入方式。

•隐私安全与客户场景◦隐私安全保障：通过云电脑串流到本地让用户登录账号，以及确保云上环境无状态、用完销毁资源数据，来保护用户隐私安全。◦客户场景多样：服务通用厂商、电商自动化运营等客户，解决电商商家多平台数据同步管理、报表可视化等问题，隐藏云电脑产品，由agent对接。

•RPA与agent应用◦场景划分：根据任务是否重复、对确定性要求高低两个维度，将客户场景分为四个象限。传统RPA适合解决重复性、确定性要求高的任务，以前的agent适合完成长尾、确定性要求不高的任务。◦结合实践：让AI生成确定性高的RPA流程，执行阶段以RPA方式执行，当对象变化RPA流程执行不下去时，用agent方式兜底，自适应理解界面变化并重新生成流程。

•agent设计与发展◦设计理念：未来agent会越来越拟人，操作软件系统界面可复用软件资产、更好实现人机对齐。◦发展阶段：经历知识类助理、行动助理、数字分身、超我自动体等阶段，具备长期记忆、处理个人问题等能力。◦搭建要点：做好上下文管理，构建多维协作框架，让运行工具更拟人，使AI拥有知识、工具和环境。

•无影与AIPC对比◦定义差异：去年主流AI PC从硬件层面定义，在Soc上挂NPU跑小模型；无影打造的AI PC理念是“给AI用的PC”或“自动驾驶的PC”，运行在云上，通过对话框与agent交互。

•新形式看法与畅想◦workflow分析：workflow类似RPA，确定性高、执行效率不错，但需人工编排，可能比较僵化。◦agent优势：agent无需人工事先编排，能在执行中根据实际情况随机应变。

•工作模式探讨◦折衷方案：生产阶段由AI辅助生成工作流程编排，用户可介入调整，AI按调整后的流程执行，并在现场灵活应变。◦界限模糊：随着AI规划能力增强，生成流程自然且高效，未来工作流、智能体、机器人流程自动化（RPA）界限不再明显，AI可根据任务决定执行方式。◦各有优势：工作流面向过程，明确操作流程；智能体面向目标，由AI自行规划过程。不同行业工种需求不同，面向过程可能更可控。◦结合应用：企业实际中两者结合，针对确定性高的任务，可通过工作流或RPA实现，降低token消耗。

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待办

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