智能体新基建：Agent Infra如何重塑AI的未来生产力与产业格局？

TL;DR：

随着AI Agent从“被动响应”迈向“主动决策”，其在企业应用中的算力、工具、安全及记忆痛点日益凸显。Agent Infra作为智能体新基建应运而生，正通过提供高性能、高弹性、高安全的运行环境，彻底革新AI应用的开发与部署范式，预示着一个由智能体协作网络驱动的全新商业与社会未来。

智能体的时代已经到来。两年多的发展，AI正加速从传统的“被动响应”模式向具备“主动决策”能力的Agent时代迈进。这些智能体，拥有推理、规划、记忆与工具使用能力，正成为连接数字世界与物理世界的关键枢纽。从自动化客户服务工单的企业Agent，到协同复杂科研实验的学术Agent，再到管理智能家居的个人Agent，它们的应用浪潮不仅预示着效率的跃升，更在重塑着各行各业的固有形态。IDC预测，到2025年，全球80%的企业将部署Agent¹。然而，支撑这股浪潮向上发展的，并非仅仅是强大的AI模型“大脑”或灵活的工具链“四肢”，而是承载二者、更具颠覆性的底层“躯干”——AI Agent基础设施（Agent Infra）。

智能体的崛起：从自动化到自主化的范式变革

传统的工作流程自动化，如RPA（Robotic Process Automation），早已在企业中占据一席之地。但其局限于简单、单一任务的自动化，缺乏真正的智能和应对复杂问题的能力。生成式AI的出现，彻底打破了这一桎梏。如今的AI Agent，其本质是一个能调用各种工具的AI，通过精巧的工作流编排，使AI模型能够连续使用多种工具完成复杂的任务。以Manus为例，它通过提示词控制AI模型并编排工作流，使AI能够调用外部工具，完成传统RPA难以企及的复杂任务。这种从“被动执行”到“主动决策、工具调用、任务规划”的范式转变，不仅带来了效率的显著提升，更催生了全新的应用场景和商业模式。Agent正在成为AI应用的主流产品形式，作为2025年最受瞩目的技术之一，全球AI Agent市场规模已突破50亿美元，年增长率高达40% ²。

企业级应用痛点：深层掣肘与结构性挑战

尽管Agent的应用前景广阔，但其在企业落地过程中，正面临一系列深层次的结构性挑战，这并非简单的技术优化所能解决，而是需要底层基础设施的全面革新。

1. AI推理算力限制： 强大的AI模型需要GPU或专用AI芯片提供的算力，消费级终端难以支持。目前Agent公司普遍采用云端算力，但本地部署的企业在业务量激增时，面临弹性扩容的难题；而在闲置时又造成资源浪费。Manus初期因本地虚拟机性能不足，导致服务不稳定，影响了口碑。
2. AI工具配置复杂： Agent的智能体现在其调用工具解决复杂问题的能力。例如，一个销售Agent需要调用CRM、内部知识库和通讯工具。然而，现有智算中心多只提供算力，不提供工具链，企业需投入高昂开发成本和漫长开发时间自建工具链，这无疑延缓了业务发展速度。
3. 权限冲突与人机协作挑战： Agent嵌入业务后，会调用企业内部软件，并可能抢占人类员工的访问和操作权限。当Agent非但不能与人类协同，反而产生内耗时，将适得其反，拉低整体效率。这触及到更深层次的人机协作范式问题。
4. 数据安全性与信任危机： Agent任务执行的“黑盒”特性使其面临严重的安全隐患。它可能修改、删除本地文件，甚至导致数据泄露。报告指出，超过43%的MCP服务节点存在未经验证的Shell调用路径，83%的部署存在MCP配置漏洞，而88%的AI组件部署甚至未启用任何防护机制。¹ 在AI时代，安全与信任的重要性远超互联网时代，这不仅是技术问题，更是关乎企业生命线的伦理与治理挑战。
5. 长期记忆与上下文缺失： Agent缺乏语义记忆和场景记忆，只能完成一次性任务，严重限制了其在企业业务中的应用范围。对于企业而言，赋予Agent长期记忆是其持续迭代、深化业务理解、提升特定任务能力的关键。

这些痛点暴露了当前Agent应用在从原型到规模化落地之间的“信任鸿沟”和“工程鸿沟”。

Agent Infra乘风而来：智能体新基建的逻辑与技术突破

面对Agent应用爆发带来的底层挑战，Agent Infra（智能体基础设施）应运而生，成为各大科技巨头和初创公司竞相布局的核心战场。它旨在为Agent提供更高弹性、更低延迟、更强安全、更长会话的“躯干”，支撑其从实验室迈向千万级企业场景。

当前，云厂商正引领Agent Infra的技术代差。例如：

• AWS AgentCore：基于Lambda FaaS深度定制，解决了标准Lambda的长时执行、状态记录和会话隔离等关键限制。
• Azure AI Foundry Agent Service：集成Functions FaaS，利用Serverless的事件驱动、可扩展性和灵活性，简化Agent的构建与部署。
• Google Cloud Vertex AI Agent Builder：高度依赖并优化Cloud Run，以支撑Agent的长时运行、高并发和有状态需求。
• 阿里云函数计算Function AI（以及其专门为AI Agents开发的_无影AgentBay_ ³⁴）：明确基于FC FaaS的Serverless x AI运行时优化，提供模型服务、工具服务、Agent服务，支持组装式设计。
• PPIO：推出国内首个Agentic AI基础设施服务平台，其Agent沙箱兼容E2B接口，为Agent提供安全可靠、高效敏捷的云端运行环境，并支持动态调用Browser use、Computer use、MCP、RAG、Search等工具，已接入Camel AI、OpenManus、Dify等开源项目 ¹。

这些新一代Agent Infra的核心技术突破，正是为了满足三类核心Agent形态的共性需求：

1. 长时运行与会话亲和： LLM Agent需连续调用工具链完成复杂推理，可能耗时数分钟甚至数小时。传统Serverless的执行时长限制是其瓶颈，新一代Agent Infra通过突破该限制，并结合会话亲和技术确保多轮对话上下文的一致性。
2. 状态管理与会话隔离： Workflow Agent（如数据处理Pipeline）需要持久化记录执行状态。新一代Agent Infra通过提供有状态会话保障工作流的原子性和可恢复性。同时，会话隔离确保多租户或高并发场景下任务互不干扰，满足企业级安全合规。
3. 开放集成与灵活定制： Custom Agent需集成异构工具（API、领域模型、数据库、Code Interpreter等），这要求新一代Agent Infra支持模型/框架开放（如AutoGen、LangChain、AgentScope）。云厂商通过解耦计算层与框架层，提供插件化集成接口，打破了封闭架构的限制，赋予Agent更强的扩展能力。

这些技术创新在保留Serverless核心优势（全托管免运维、轻量弹性、经济性）的同时，解决了LLM Agent的持续推理、Workflow Agent的复杂状态流转和Custom Agent的灵活定制等核心需求。这标志着Agent开发正从“手动拼凑传统组件”向“利用原生Infra实现高效、安全、可扩展的开发部署”这一全新的技术路径转型。

产业生态重塑与商业格局演进

Agent Infra的崛起，不仅是技术层面的演进，更是对整个AI产业生态和商业版图的深远重塑。

云厂商的战略高地争夺： 亚马逊、微软、谷歌、阿里云等云巨头全力投入Agent Infra，这背后是其争夺AI时代底层基础设施控制权的战略意图。通过提供高度优化和集成的Agent Infra服务，它们不仅能巩固在云计算市场的领先地位，更能向AI应用层渗透，提供更全面的解决方案，增强客户粘性，并抢占未来AI价值链的核心位置。阿里云推出“无影AgentBay”正是其在该领域“五年磨一剑”的体现，旨在为Agent提供“超级电脑”般的算力与服务环境 ⁵。

初创公司的垂直机遇： 尽管云巨头实力雄厚，但在Agent Infra领域，初创公司仍有广阔的创新空间。

• AI-native需求发掘： 在现有基础设施中，寻找AI Agent开发对特定环节提出的更高性能要求，例如_Agent沙箱_需要更快的冷启动速度和更强的隔离性；或者需要更好结合AI工作流、提供更多AI-native功能点（如内嵌RAG功能、与特定AI开发者常用语言/SDK的深度整合）。
• 新痛点与易用性： 专注于Agent开发R&D的投资回报率，提供易用性高且价格合理的Infra产品，降低开发门槛和工程量。这将极大加速Agent的普及和应用。

投资逻辑的转向： 随着AI Agent从概念走向落地，资本的目光正从单纯的大模型能力竞争，转向支撑大模型能力转化为实际应用价值的_基础设施_。Agent Infra作为实现这一转化的关键桥梁，正成为新的投资热点。这预示着，未来对AI领域的投资将更加注重其工程化、标准化和规模化落地的能力。

生态共建与开放创新： Agent生态系统是一个强调共建的开放系统。Infra的持续创新，正是大力推动这种生态构建的核心力量。一个开放、灵活、高性能的Agent Infra将鼓励更多的开发者和企业参与到Agent应用的开发中来，形成良性循环，加速整个产业的繁荣。

未来图景与深层社会影响

当Agent Infra成为AI应用的“新基石”，我们正在迈向一个由智能体深度参与、甚至主导部分工作流程的未来。

未来技术展望： 我们可以预见，Agent协作网络将日益复杂和精妙，不同Agent之间将能自主发现、组合、协调，完成更宏大、更跨域的任务。_Agent as a Service (AaaS)_模式将兴起，企业无需自建复杂的Agent团队，即可按需调用服务。此外，随着具身智能的发展，Agent Infra将不仅服务于数字世界，更将成为连接物理世界智能机器人和设备的“大脑”与“神经中枢”。

工作方式的变革： 人类与Agent将形成更紧密的_共生关系_。Agent将接管重复性、高并发、多工具协调的任务，人类则将更多地聚焦于创造性、战略性、情感性的工作。这将催生新的职业角色，如“Agent编排师”、“智能体训练师”和“AI伦理审查员”。这种变革需要教育体系和职业培训的同步演进，以适应未来劳动力市场的需求。

伦理与安全挑战的升级： Agent的自主决策能力也带来了更复杂的伦理挑战。如何确保Agent决策的透明度、可解释性？如何界定Agent行为的责任归属？当Agent在执行任务时修改、删除公司数据甚至直接与客户交互，其安全性漏洞和潜在的社会影响将远超以往。对Agent行为的_可审计性_和_可回溯性_将成为关键的企业级要求。

哲学思辨：智能体的边界： 随着Agent能力的增强，人与机器的界限将进一步模糊。我们对“智能”、“自主性”甚至“意识”的定义都将面临新的拷问。Agent Infra的进步，不仅是技术效率的提升，更是对人类文明进程的深层影响，它促使我们思考如何在技术飞速发展的同时，确保技术为人所用，而非相反。

正如文章所言，当开发一个Agent变得像组装乐高积木一样便捷，当Agent协作网络渗透到社会的每个角落，我们就不再需要争论“这是风口还是泡沫”，因为这是一个正在到来的新未来。Agent Infra正是这未来图景中，最坚实、最不可或缺的基石。

引用

• AI Agent
• 智能体基础设施
• 云计算
• 产业趋势
• 企业数字化
• Serverless