阿里云服务器配置选择 作者/雷晶 校对/Tina 策划/Eason 当前，AI Agent的落地速度正在超出预期。据第一新声智库研究，2023-2027年中国企业级AI Agent市场规模复合增长率将达···
阿里云服务器配置选择
作者/雷晶
校对/Tina
策划/Eason
当前，AI Agent的落地速度正在超出预期。据第一新声智库研究，2023-2027年中国企业级AI Agent市场规模复合增长率将达到120%，预计到2027年，国内企业级AI Agent市场规模将达到655亿元。
然而，当这些在Demo中表现惊艳的AI Agent投入真实的高并发业务环境时，便频频陷入跑不动、不安全、不兼容的窘境。任务链意外中断、外部工具调用的巨大风险、多智能体协同中的状态混乱……这些底层支撑的短板，让众多Agent项目止步于试点，无法真正释放价值。
面对这一现实困境，行业逐渐形成共识——Agent跑起来，Infra先‘铺路’。
这一认知的转变正推动Agent Infra（智能体基础设施）从技术后台走向幕前，从配套支撑跃升为全球科技竞争的核心赛道。它不仅是AI Agent稳定、安全、高效运行的技术基座，更是推动其从可用走向好用的关键引擎。
那么，Agent Infra究竟如何支撑智能体的稳定运行？面对技术与商业的双重壁垒，这条看似宽广的赛道又将把行业引向何方？
01Agent元年，企业部署难题凸显
2025年，AI Agent迎来了它的商业化元年。
这是一个技术集群突破催生的拐点。多模态技术实现质的飞跃，Agent已能同时解析视频流、设备传感器数据与结构化报表，完成跨模态的协同判断。谷歌、OpenAI等厂商推出的新一代Agent，不仅能听会看，还具备初步的因果推理与反事实分析能力。决策能力的升级则让Agent从被动响应转向主动规划，成熟的Agent已能自主完成任务执行全流程，部分任务场景下替代人类已成为现实。
技术成熟直接点燃了市场的热情。OpenAI推出"Agent生态计划"后，迅速吸引超5000家企业参与测试。谷歌云将Agent构建能力集成至控制台，使企业可在数小时内搭建专属业务助手，上线首月调用量即突破百万次。
在国内市场，多家云厂商也纷纷推出垂直行业解决方案，从金融投研到工业巡检，从医疗辅诊到零售供应链优化，Agent正在以前所未有的速度渗透到产业的核心环节。
然而，当企业满怀期待地将这些在Demo中表现惊艳的Agent投入真实业务环境时，却频频撞上现实的高墙。
企业突然发现，Agent在测试中展现的聪明才智，无法等同于其在生产环境中的稳定可靠性。问题的核心并非Agent本身不够智能，而在于支撑其运行的一系列系统性部署难题。
首先是算力适配。Agent任务是持续性的，一个复杂任务可能需要稳定运行数小时甚至数天，这与传统云服务应对的短期、高并发计算请求截然不同，对算力的弹性与稳定性提出了近乎苛刻的要求。
其次是安全管控。Agent被赋予了自主决策权，但它运作的权限边界如何设定？一个能自动操作财务系统进行支付的Agent，其行为应如何审计？风险又该如何管控？传统的、为人类员工设计的权限体系在此刻瞬间失灵。
再者是任务执行。Agent在演示中流畅完美的任务流，在真实环境中极易因一个微小的、未预料到的异常而中断、崩溃或产生不可预知的后果，缺乏从失败中自我恢复的能力。
最后是记忆协同。人类员工天生拥有连续的记忆和理解上下文的能力。而Agent要完成长链条任务，必须具备持久的工作记忆，能在数天甚至数周的任务周期中，保持上下文连贯，并能与其他Agent或人类协同时不丢失状态。
这一切困境，指向一个更深层次的本质矛盾：传统的企业IT基础设施，与AI Agent的运作模式，出现了代际错配。
传统的企业IT基础设施，是为适配人类员工的工作模式而构建的。人类员工的工作是间歇性的、基于明确指令的，并且天生理解企业的权限边界和组织流程。
而AI Agent的工作模式则完全不同，它们需要持续运行数小时甚至数天以完成长链条任务，并需要同时与多个系统交互，在过程中保持连贯的"记忆"。同时，Agent需要明确的权限边界，却又具备自主决策的能力。
要系统性地解决这些难题，关键在于构建一套全新的、专为AI Agent设计的基础设施。
而Agent Infra作为能够整合算力、安全、集成能力的核心载体，就如同为企业构建了一个Agent车间，提供一个集安全隔离、弹性算力、记忆管理与工具调度于一体的运行环境。它远不止是提供一个大语言模型API，而是能够同时满足Agent从生存到精进的多维需求。
于是，行业形成一个新的共识。AI Agent的竞争，表面上是模型能力的竞争，本质上却是基础设施支撑能力的竞争。没有与之匹配的底层架构，再聪明的Agent也无法在真实业务环境中有效发挥价值。
02Agent Infra价值是什么
AI Agent，一个能写代码、分析数据、甚至自主操作业务系统的数字员工，听上去充满诱惑，但在真实业务环境中，它们却常常水土不服。
这种不适源于运行环境与核心需求之间存在错配。传统的基础设施，无论是本地服务器还是为Web应用设计的云服务，都难以满足Agent这一新事物的独特秉性。
当AI Agent的商用帷幕拉开，从创业公司到传统行业，无不在追问同一个问题：如何让AI Agent在真实业务环境中跑得稳、跑得远？
正是在这样的背景下，Agent Infra迅速演变为云厂商竞相争夺的战略要地。
那么，Agent Infra究竟为何物？
简单来说，Agent Infra是一套专为AI Agent全生命周期管理的底层支撑体系。它不再是简单提供一个强大的模型API，而是构建一个现代化的智能车间，确保每一个Agent都能在安全、高效、可控的环境中工作，从而将AI的认知智能转化为现实世界中可靠的行动能力。
其核心价值，在于系统性地解决了企业部署Agent时面临的三大结构性难题：
第一，是资源调度与执行效率的瓶颈。Agent的任务模式与传统软件截然不同。一个负责业务数据分析或自动化流程处理的Agent，其任务往往是长链条、多步骤的，可能需要持续运行数分钟甚至数小时。而当前主流的Serverless无服务架构，通常对单次任务执行时间有严格限制，会导致强行中断Agent的持续思考与行动。
此外，Agent需要在多轮交互中保持连续的记忆和状态。传统的无状态服务无法持久化这些中间结果，导致每次请求都像是Agent的初次上岗，上下文断裂，任务无法连贯执行。Agent Infra通过提供长时运行环境，为Agent打造了一个专属的、持续稳定的工作空间。它不仅突破了执行时长的限制，更能确保复杂的任务状态得以保持，使Agent能够完成从理解意图到规划路径再到最终执行的完整闭环。
第二，是安全管控与自主性之间的平衡。Agent的核心能力在于行动，即代表用户去操作软件、访问数据库、执行代码。这赋予了它巨大价值，也带来了前所未有的安全风险。赋予Agent过高的系统权限时，一旦指令理解偏差或受到恶意引导，后果不堪设想。
因此，企业亟需一套既能释放Agent行动力，又能划定清晰行为红线的机制。这正是Agent Infra中安全沙箱扮演的关键角色。沙箱为Agent创造了一个高度逼真但又完全隔离的虚拟执行环境。Agent在其中可以自由地浏览网页、编写代码、操作文件，但其所有行为都被严格限制在沙箱内部，对宿主系统和真实数据做到零侵入。结合精细化的身份认证和权限管理，企业可以实现最小权限原则，确保Agent只能访问其职责范围内的资源，并将所有操作留痕审计，从而在赋能与控权之间找到精妙的平衡点。
第三，是生态集成与灵活定制的挑战。企业的业务场景千差万别，一个通用的Agent难以满足所有需求。真正的价值在于Agent能够与企业内部的ERP、CRM、数据库等核心系统以及各种私有化工具无缝集成。然而，传统点对点的集成方式开发成本高、耦合度紧，且难以维护和扩展。
新一代的Agent Infra普遍采用原子化、模块化的设计思想。它通过支持MCP（模型上下文协议）等业界开放标准，以及提供丰富的API和SDK，将各种工具和能力封装成可即插即用的标准化组件。开发者无需关心底层复杂的连接逻辑，可以像搭积木一样，快速将Agent与企业现有的技术栈组合起来。
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这种开放架构极大地降低了定制化开发的门槛和周期，使得Agent能够快速适应并融入复杂的业务流，成为企业数字化躯体中真正意义上的智能器官。
未来几年企业级AI Agent市场将迎来爆发式增长，规模将达到数百亿美元。这片广阔的蓝海之下，是无数企业渴望通过Agent实现自动化升级、降本增效的迫切需求。然而，没有坚实可靠的Agent Infra作为地基，Agent无法转变为值得信赖的生产力。
可以说，Agent Infra的成熟与普及，正从根本上降低着AI智能体的应用门槛。它让企业无需组建庞大的AI Infra团队去填平技术的鸿沟，而是可以将精力聚焦于业务场景的创新与优化。当Agent的运行环境变得像水电煤一样稳定可靠时，才能真正迎来智能体经济的全面繁荣。
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由此，Agent Infra成为决定AI Agent规模化落地的关键变量。全球云厂商敏锐地捕捉到了这一趋势。亚马逊AWS、谷歌云GCP、微软Azure等国际巨头密集推出各自的Agent Infra解决方案，国内厂商也快速跟进。
这场竞赛的背后，是对下一代云计算主导权的争夺。
03谁能率先跑出
随着AI竞争焦点从模型能力转向基础设施支撑能力，全球云厂商在Agent Infra赛道的布局差异，正勾勒出未来AI生态的竞争脉络。
在AI智能体浪潮席卷全球的背景下，云厂商的Agent Infra布局已成为衡量其未来竞争力的关键指标。从亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP等国际巨头，到阿里云、腾讯云等国内玩家，都在通过不同的技术路径与生态策略抢占这一新兴市场。
在国际赛场，三大云厂商已展现出鲜明的技术特色和战略侧重。
AWS凭借在云计算基础设施领域的深厚积累，在今年7月推出Agent Core预览版，是国际市场中做得较为成熟的AI Infra方案。Agent Core通过基于Lambda FaaS深度定制的全托管运行时，提供记忆管理、身份验证、代码执行等工具，拥有身份安全、工具集成、浏览器自动化等多个功能。
值得一提的是，Agent Core强调安全、可扩展和多Agent协作，可保障Agent运行，但不能构建Agent。
与AWS所选的技术路径不同，谷歌和微软推出的产品定位更偏向于一体化的应用开发平台，而不是基建。
微软Azure选择了生态协同的差异化路径，在今年5月推出AI Foundry Agent Service的GA版本，深度集成NVIDIA NIM微服务与AgentIQ工具包，形成从模型优化到Agent调度的全链路能力。
依托Functions FaaS的事件驱动架构，其不仅支持1小时长时运行与企业级IAM权限管理，更通过NVIDIA的推理优化技术实现了算力成本与性能的平衡。
本质上，AI Foundry Agent Service是一个集设计、定制和管理AI解决方案于一体的统一平台，让企业开发者能够更轻松地定制、部署和运行Agent。
而谷歌GCP旗下的产品Vertex AI Agent Builder则走轻量化与普适性路线，聚焦构建和管理多Agent系统，以低代码体验显著降低Agent开发门槛。让企业无需深厚编程能力即可构建客服、HR问答等场景的智能体。
其核心优势在于与Google云生态的深度协同，支持无缝连接内部知识库与结构化数据集，通过高效的RAG技术实现精准的上下文感知。
面对国际巨头在技术生态上的先发优势，国内云厂商正凭借对本土市场的深刻理解和工程化落地能力，快速构建差异化竞争力。
腾讯云在Agent Runtime解决方案上展现了性能突破的决心。其自研的Cube沙箱，业界首创采用运行时快照资源预创建池化等技术，将Agent沙箱启动速度压缩至100毫秒，支持数十万实例并发运行，这一指标已达到业界领先水平。
尽管技术路径各异，但云厂商们都有一个共同的目标：为Agent提供更高弹性、更低延迟、更强安全、更长会话的保障，支撑其真正落地千万级企业场景。
正因如此，Agent Infra的决胜关键已超越单一技术参数的比拼，正转向生态整合、场景适配、安全可控等综合能力的较量。
总体来看，Agent Infra仍处于早期阶段。国际巨头底蕴深厚，国内厂商攻势凌厉，对于所有参赛者而言，技术是入场券，但生态和场景的深度，才是决定最终胜负的关键筹码。
04腾讯云跑出的决心
在一众厂商中，腾讯云在Agent Infra赛道的破局路径显得尤为清晰。它不追求单点功能的噱头，而是围绕底层技术突破、全栈能力整合与内部场景验证这三重逻辑，精准解决企业从Demo到生产级Agent落地的核心痛点。
同为Agent Infra，腾讯云打造的Agent Runtime解决方案有何优势呢？
Agent Runtime深度融合执行引擎、云沙箱、安全可观测等五大核心能力，具备毫秒级启动、十万级弹性、会话级安全与原子化生态四大核心优势，在激烈竞争中走出一条差异化路径。
总的来说，其核心价值可以总结为安全隔离、Serverless弹性供给、极致性能、生态兼容。
其一，安全隔离。Agent的自主性是把双刃剑，它能自主调用工具、操作数据，但也可能因指令偏差导致越权访问、数据泄露。腾讯云的应对策略，是构建会话级安全隔离+全链路可观测的安全体系。
在隔离层面，腾讯云首创会话与实例绑定机制，每个用户会话都会分配一个独立的Cube轻量虚拟机，拥有专属的CPU、内存与网络资源，不同会话间完全物理隔离。
即便某一会话的Agent被恶意劫持，也无法访问其他会话的数据。更关键的是，会话结束后，虚拟机将被彻底销毁，内存数据清零，实现调用不留痕，从根本上杜绝了传统容器共享内核导致的跨实例攻击风险。
在可观测层面，Agent Runtime集成了安全日志、行为审计、异常拦截三大模块。Agent的每一步操作都会被实时记录，一旦检测到越权行为，系统会立即终止沙箱实例，并触发警告。
其二，Serverless弹性供给。Agent的突发性负载是企业的一大痛点。以智能体客服为例，大促期间客服Agent的调用量是日常的10倍，若按峰值储备服务器，闲时资源利用率不足10%，这样就导致成本的浪费。
腾讯云通过Serverless架构的深度定制，将弹性能力拉到了新高度。在扩容效率上，腾讯云通过对主机内核、KVM底座、沙箱快照等技术的优化，实现了每分钟10万+实例的并发扩容。这意味着即便突发百万级Agent调用，系统也能在10分钟内完成资源调度，且全程无感知。
成本优化上，即用即销毁的模式彻底改变了资源分配逻辑。Agent实例仅在任务执行期间占用资源，任务结束后立即释放，资源利用率提升至80%以上。基于Agent Runtime，开发者5分钟即可完成部署，资源按需付费，年运维成本显著降低。
其三，极致性能。Agent落地的又一大拦路虎是传统运行环境的冷启动延迟。企业场景中，无论是客服Agent的瞬时并发调用，还是办公Agent的批量部署，都需要沙箱实例快速响应。传统容器技术往往需要秒级甚至分钟级启动，而当并发量突破万级时，延迟会直接导致业务中断。
不同于传统容器依赖共享内核的弱隔离模式，腾讯云自研的Cube沙箱技术，在主机层面实现了算力、存储、网络的闭环管理。通过业界首创运行时快照资源预创建池化等技术，腾讯云将沙箱所需的CPU、内存等资源提前储备，直接将沙箱启动速度压缩至100毫秒以内，比业内主流水平快50%以上。
也就是说，当用户发起请求时，Agent的数字办公室已准备就绪。
其四，生态兼容。企业落地Agent还有一大阻碍在于现有技术栈与新平台不兼容。若需重构工具链、修改开发框架，不仅耗时耗力，还可能引发业务中断。腾讯云通过原子化组件与全协议兼容的生态策略，将迁移成本降到最低。
在组件层面，Agent Runtime执行引擎将核心能力拆解为Agent Server（决策中枢）、MCP Server（工具集成层）、沙箱应用（安全执行环境）三大模块。开发者无需从零搭建，只需通过SDK、CLI、RESTful API等方式组合模块，即可快速部署Agent。
在兼容性层面，腾讯云兼容主流社区开源协议，支持TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，以及高德地图、企业微信等第三方工具接口。这意味着企业现有的Agent模型、工具链无需修改，即可直接迁移到Agent Runtime上。
目前，腾讯云Agent Runtime的执行引擎和沙箱服务已开放内测，企业团队与开发者可申请体验（https://qdrl.qq.com/7EHw3wCE），快速部署代码执行、浏览器交互、GUI操作等类型的Agent。
Agent Runtime解决方案推向市场，不仅是技术能力的输出，更是对智能体生产范式的一次重要定义。它预示着云厂商的竞争正从模型能力的比拼，深化为工程化、标准化与生态化的全面较量。
在Agent Infra的竞争中，唯有真正解决企业核心痛点的技术，才能构筑可持续的护城河。
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