足夠優(yōu)秀的專屬infra，是Agent應用生態(tài)持續(xù)繁榮的基石。
作者｜白石
編輯｜鄭玄
Agent正在成為AI應用的主流產品形式。作為2025年最受矚目的技術之一，全球AIAgent市場規(guī)模已突破50億美元，年增長率高達40%。相關數據統計，過去3個月涌現的Agent產品，超過了去年全年的總和，2025年可以稱為Agent元年。
繼OpenAI在2月發(fā)布Agent應用DeepResearch引爆全球后，3月發(fā)布的manus又為這股Agent熱潮添上了一把火，當時它不但邀請碼一碼難求，之后更獲得Benchmark領投的7500萬美元的新融資。除了manus，海外的垂直領域Agent公司也頻頻涌現高估值公司，例如編碼Agent公司Cognition估值即將突破100億美元，人力資源Agent公司Mercor也達到了20億美元估值。
在觀察到Agent的崛起以后，紅杉資本認為，AI下一階段的主角是Agent。福布斯在評選AI50榜單時也總結到：AIAgent將全面超越聊天類AI應用。
福布斯的理由是，聊天類應用主要用于回答問題或根據指令生成內容；而Agent的自動化程度更高，可以完成完整的工作流程，直接交付高質量結果。這使得AI不再只是「助手」，而升級成「執(zhí)行者」。
每一次軟件應用范式的改變，都會推動基礎設施（infra）的進化，而基礎設施的改變，也會讓應用的體驗得以提升。
傳統的本地部署基礎設施，其高成本，低彈性的缺點，促進了云計算的誕生和成熟，而隨著云計算基礎設施越變越好，就催生了萬億美元規(guī)模的SaaS軟件行業(yè)，其領頭羊SalesForce的市值，目前約為2570億美元。云計算作為基礎設施，也為淘寶天貓、抖音、YouTube等用戶超億級別的互聯網應用打好了地基，讓它們能發(fā)展壯大。
在Agent應用開始爆發(fā)的同時，與Agent使用的相關隱憂也在顯現。例如終端性能限制，AI工具鏈配置麻煩，安全問題，長期記憶問題等，若有一個Agent專屬的基礎設施產品出現，解決Agent使用面臨的一系列問題，將進一步加速Agent的普及。
7月28日，上海世界人工智能大會WAIC上，阿里云正式推出了首款專為AIAgent打造的"超級大腦"——無影AgentBay。它能突破本地部署的算力限制，提供專屬Agent運行的沙箱環(huán)境，并為Agent配齊了Browser、CodeSpace、ComputerUse、MobileUse、Memory等AI工具，還具備視覺理解、自然語言控制、任務解析等多項AI技能，僅需三行代碼即可接入，做到"拎包入住"，讓AI開發(fā)者們徹底告別繁瑣的安裝和配置。
01
本地算力限制，安全性差，
Agent的使用面臨5大痛點
利用AI的能力將工作流程自動化，這類產品早已有之。在生成式AI出現之前，就有RPA類產品大行其道。但限于當時的AI能力還較弱，RPA只能將簡單的單一工作流程自動化，不具備真正的智能，不能解決復合化的復雜問題。
直到生成式AI出現，各種真正具備的智能的Agent應用出現，人們才從AI自動化中獲得了很好的效率提升。
Agent本質是一個能調用各種工具的AI。例如manus，它用提示詞控制AI模型，并編排了一個精巧的工作流（workflow），讓AI模型使用各種不同的工具，然后完成一個復雜的任務。
但是，無論是以DeepResearch為代表的研究類Agent應用，還是manus這樣的通用Agent應用，都是通過網頁或App的形式對終端的用戶提供。
這種提供方式，并不適合專業(yè)的AI開發(fā)者，AI創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)用戶。因為他們的需求是讓Agent使用專有的數據，無縫地嵌入到業(yè)務中，為業(yè)務持續(xù)提供價值。
商業(yè)化使用Agent，首先遇到的就是終端性能，但當一個功能強大的Agent在用戶本地的終端運行時，會遇到各種各樣的問題。
首當其沖的是AI推理的算力限制。如前文所述，Agent本質是一個能調用各種工具的AI，它由一個能力強大的AI模型及一堆供它調用的工具鏈組成。運行能力強大的AI模型，通常需要AI專用的算力，由GPU或AI專用芯片提供，幾乎沒有消費級的PC或手機能部署高精度的大模型本體。因此，目前大量的Agent公司都采用了云端算力的方式，將模型的訓練和推理都放在云端完成。
其次是執(zhí)行任務的算力。Agent任務具有高并發(fā)、高算力需求的特點，企業(yè)在本地部署了Agent后，當Agent支持的業(yè)務量開始快速增長時，馬上就需要更多算力，本地部署的速度跟不上；反過來，當這個業(yè)務閑置時，又沒有那么多算力需求，會對企業(yè)造成巨大資源浪費。
根據阿里云無影事業(yè)部總裁張獻濤博士的觀察：manus在初期是用本地服務器的虛擬機去做任務，這也導致它在用戶大量涌入的時候，出現了性能不足、服務不穩(wěn)定的情況，一定程度上影響了初期口碑。如果Mauns的誕生晚三個月，這個問題很容易就能解決了。
其次是AI工具配置麻煩。Agent本質是一個能調用各種工具的AI，若不能調用工具，Agent就很難具備解決復雜問題的能力。
例如，要搭建一個銷售類Agent，它需要調用CRM獲取客戶信息，調用內部的知識庫以備自動向客戶介紹產品，還需要調用各種通訊工具以便直接觸及到客戶。
國內各地已經有不少的「智算中心」，可以初步緩解算力限制問題，但是這些「智算中心」卻只提供算力，不提供搭建Agent需要的各種工具鏈。
企業(yè)要定制與業(yè)務緊密耦合的Agent，就需要自己搭建工具鏈。這是一個很復雜的工程，一方面需要很高的開發(fā)成本，另一方面，在Agent正式部署前，需要不短的開發(fā)時間，這反而會延緩企業(yè)的業(yè)務發(fā)展速度。
當解決了算力限制和AI工具配置的問題后，專業(yè)AI開發(fā)者和企業(yè)用戶馬上會遇到第三個問題：權限沖突。
開發(fā)和部署Agent的目的，是將其嵌入到自己的業(yè)務中。而這個過程，除了要調用各種各樣的工具以外，還需要與業(yè)務中的各類軟件緊密配合。
以前文提到的銷售類Agent為例，當它調用CRM，內部知識庫和對外通訊工具時，不僅會占用本地計算資源，更麻煩的是，它會搶占人類員工的訪問和操作權限。當Agent不是與人類協同，而是互相內耗時，反而可能拉低整個團隊的整體工作效率。
對于企業(yè)用戶，還有一個大問題，就是安全性差。企業(yè)使用Agent，本身的目的就是要增強自己的業(yè)務，或者提高員工的效率，這勢必需要使用公司的內部數據。但是Agent任務執(zhí)行是一個黑盒子，執(zhí)行過程對于用戶來說是不透明的，有可能對本地電腦文件系統進行修改、刪減等操作，輕則留下垃圾文件造成系統臃腫，重則造成文件丟失或數據泄露。
更進一步，其實Agent在調用工具時，本身就會有安全隱患。據統計，超過43%的MCP（ModelContextProtocol，調用AI工具的協議）服務節(jié)點存在未經驗證的Shell調用路徑，超過83%的部署存在MCP配置漏洞；88%的AI組件部署根本沒啟用任何形式的防護機制。
還是回到那個銷售類Agent，它是需要直接與外部客戶溝通和接觸的，若它的安全性無法保證，那么對于企業(yè)的業(yè)務和信譽都是重大打擊。
事實上，當未來Agent的使用越來越普及，安全和信任的重要性，在AI時代比在互聯網時代更加重要。
當真正把本地部署Agent用起來后，企業(yè)還會面臨一個問題，就是Agent缺乏長期記憶。當缺乏語義記憶和場景記憶，Agent只能完成一次性的任務，這會嚴重影響Agent在企業(yè)業(yè)務中的使用范圍。
當企業(yè)用戶將Agent用到業(yè)務中時，如果能為Agent賦予長期記憶，那么Agent除了能夠完成多次任務，企業(yè)還可以根據這些記憶迭代Agent，讓它對業(yè)務或用戶的理解越來越深，在特定任務上的能力越來越強。
正如張獻濤博士所說，如果只是完成一個簡單的任務，可能不需要長期記憶。但是如果把Agent定位成一個數字分身，或者數字員工，記憶能力，尤其是長期記憶能力是必須要具備的。
02
Agent專用infra：
讓Agent安全、快速、低成本的部署，
為Agent提供集成AI工具鏈的沙箱環(huán)境
阿里云已在AI領域有豐富布局，涵蓋了模型，工具，開發(fā)者社區(qū)，當然也有自己的Agent；例如他們開源了自主搜索AI智能體項目WebAgent，用于提升AI在多步驟信息搜索領域的性能。
作為在AI領域布局最完整的廠商，再結合阿里云多年在云計算領域的積累，他們推出了Agentinfra類產品AgentBay。它扎根客戶的需求，解決了Agent使用中的各類痛點。
對于最緊要的算力限制痛點，AgentBay提供了來自云端的高彈性和高并發(fā)算力，它的高并發(fā)能力能夠達到百萬級別，滿足爆款AI應用高增長的算力需求，釋放本地算力限制。
而且它僅需三行代碼即可接入，做到"拎包入住"，讓AI開發(fā)者們徹底告別繁瑣的安裝和配置。
對于AI工具配置麻煩和本地部署權限沖突這兩個問題，AgentBay可在云端一鍵生成專屬Agent運行的沙箱環(huán)境，保證Agent執(zhí)行對本地環(huán)境的零侵入，也就不存在占用本地計算資源，搶占人類員工的訪問和操作權限這些麻煩事。
而且，這些沙箱環(huán)境集成了Browser、CodeSpace、ComputerUse、MobileUse、Memory等AI工具，能夠執(zhí)行代碼運行、網頁瀏覽、數據分析、程序開發(fā)、表格制作等基礎任務，還具備視覺理解、自然語言控制、任務解析等多項AI技能。
例如Browser這個工具，可以將云端瀏覽器自動化，支持網頁爬取、自動化測試、流程處理，幫助AIAgent獲得了獲取外部信息的能力。
CodeSpace則是一個更關鍵的工具，它提供代碼運行環(huán)境，支持多語言解釋器和開發(fā)工具鏈。有了CodeSpace，Agent可以自己寫代碼，按需生成自己在特定任務中需要的工具，然后再去調用，這樣的話，理論上它能夠完成任何企業(yè)需要的任務。
針對AI安全性差的問題，阿里云此前就發(fā)布了AI云盾（CloudShieldforAI）系列產品，提供模型應用端到端的安全解決方案?，F在它將這些能力升級并集成到了AgentBay中。
AgentBay能夠為Agent應用提供多重安全防護，包括：環(huán)境隔離，網絡隔離、文件系統隔離、資源限制、全量審計。它符合企業(yè)級安全標準，支持SOC2/HIPAA合規(guī)，能讓中小企業(yè)以低成本獲得軍工級安全能力。
對于企業(yè)級用戶在搭建跨多個部門和平臺，完成復雜任務的Agent時，AgentBay提供了Context持久化云工作區(qū)。
Context持久化云工作區(qū)，既解決了Agent沒有長期記憶的問題，又能支持不同部門的協作。
具體來說，它有自研的跨平臺數據漫游系統，實現用戶數據、狀態(tài)甚至內存級別的持久化。
此外，它支持會話間狀態(tài)保持，可動態(tài)掛載給不同環(huán)境，支持按需加載和實時切換。
對于不同部門的協作，它支持免密登錄、歷史文件編輯、專屬知識等高階能力。
在Context持久化云工作區(qū)的支持下，企業(yè)用戶不但能夠讓Agent擁有長期記憶，不斷迭代Agent的能力，還能搭建跨部門的，可解決復雜問題的Agent，并支持不同部門的協作，共同使用和優(yōu)化這個Agent。
在解決了Agent使用的5大痛點之后，AgentBay還為企業(yè)用戶提供了一些更周到并且影響深遠的功能和服務。
例如，它同時兼容不同的操作系統平臺，包括Windows、Linux和Android。
對于Windows，它提供云端Windows桌面環(huán)境，支持Windows應用程序自動化；對于Linux，它提供云端Linux系統環(huán)境，支持命令行和系統工具；對于Android，它有云端安卓環(huán)境，支持移動應用測試和流程自動化。
這樣，無論是哪一個平臺的開發(fā)者，都能在自己熟悉的環(huán)境里開發(fā)Agent應用。而對于大企業(yè)，他們的服務和應用就可在Windows、Linux、Android等多個系統間無縫切換，這助力了Agent普及。
此外，AgentBay積極擁抱開源，支持開發(fā)者共建生態(tài)；而且它支持MCPServer自由定制與托管，開發(fā)者和企業(yè)可以共同構建專屬AgentBay生態(tài)。
據張獻濤博士透露，自四月上旬發(fā)布了AgentBay的邀測后，不到三個月已有超過1000家客戶使用AgentBay打造自己的Agent。一些頭部的Agent應用廠商也在與阿里云合作對接。
03
足夠優(yōu)秀的專屬infra，
是Agent應用生態(tài)持續(xù)繁榮的基石
AI領域現在最重要，也最繁榮的是整個技術棧的兩端：應用和基礎設施。當下的AI像極了移動互聯網時代：當時各類App層出不窮，促進IT基礎設施邁進了云計算時代。
現在我們看到了Agent應用端的繁榮，無論是大廠，還是創(chuàng)業(yè)公司，都在Agent應用領域耕耘；無論是通用Agent，專用Agent，還是各種定制Agent，創(chuàng)意天馬行空。
但是，應用不是建立在空中樓閣上的，基礎設施的完善是應用繁榮的基石，就像修好了高速公路和鐵路，才有物流和電商的繁榮；有了足夠的網絡基礎設施，才能創(chuàng)造出淘寶天貓、抖音、優(yōu)酷；有了足夠多的充電樁，才有新能源車的爆發(fā)。Agent應用的繁榮和持續(xù)創(chuàng)新，需要足夠好的基礎設施來支撐。
阿里云不僅云服務在亞太地區(qū)占據最高的市場份額；根據IDC的報告，它在中國AI基礎設施市場獲得23%的市場份額，同樣排名第一。
AgentBay，不僅依托于阿里云深厚的云計算技術積累，而且基于對客戶需求的敏銳觀察打造，是支撐Agent應用繁榮的基石中，最堅實的一塊。
*頭圖來源：視覺中國
本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯系極客君微信geekparkGO
極客一問
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