如果你最近密集看到AI Agent、数字员工、Agent Runtime这些词，说明一件事已经很明确了：
AI 的竞争，正在从“模型能力”转向“谁能把 Agent 真正跑起来”。
而真正的分水岭，并不在模型，而在基础设施。
腾讯云最近发布的 Agent Infra（智能体基础设施）解决方案，就是一次对云计算形态的前瞻性下注：
Agent 时代，云应该长什么样？（文末附报告下载）
当传统云架构邂逅智能体革命
如果我们回顾云计算的演进，会发现其底层逻辑始终围绕着一个核心命题：如何帮助企业持续解决其IT过程中的“偶然复杂度”（Accidental Complexity），也就是企业为完成其核心业务目标（本质复杂度），因技术、工具或方法选择不当而额外投入的时间与成本。从最早的单体应用到后来的微服务、大数据和AI应用，每一次云的演进，都旨在接管和消除企业面临的特定偶然复杂度。
但AI Agent的出现彻底打破了传统软件的游戏规则。它不再是输入A必输出A'的确定性工具，而是具备不确定性（结果难预测）、复杂性（内部逻辑难拆解）、自主性（自主决策执行）三大特质的全新范式。企业骤然发现，自己需要的不再仅仅是更快的GPU或更大的存储，而是一整套能够理解并承载这种新型数字生命形态的生存环境。
什么是 AI Agent？
很多人会问：Agent应用到底是怎么做出来的?
其实它经历了三个阶段。
第一阶段是Chatbot+RAG：也就是早期的对话机器人。它能回答问题，但不会主动规划。
第二阶段是Workflow Agent：也就是流程型智能体,可以按照预设流程实现自动化任务处理,比如审批、报表、文档整理等，但仍然依赖规则。
第三阶段就是AutonomousAgent：它不依赖固定流程,具备通用能力,能够通过规划、推理和工具调用,自主完成复杂任务。
OpenAI的最新定义指出，一个真正的Agent，由四个要素组成——模型、指令、工具、运行时。模型提供智能，指令定义目标，工具让它能与外界交互，而运行时则是让智能“动起来”的关键。在这里，运行时不再是附属品，而是Agent的核心基石。
Agent的运行特征也与传统应用截然不同。传统的Web服务以可预测的请求-响应模式为主，而Agent的运行方式更像一个持续思考的闭环系统，在执行目标的过程中不断推理、规划、调用工具、自省与迭代。
例如在ReAct模式中，模型需要在每一步推理后决定下一步是“思考”还是“行动”；在思维链模式下，它还会同时模拟多条推理路径，从中筛选出最优解。这意味着一次Agent运行，往往需要成百上千次推理调用、并行计算与中间状态维护。
这类过程也带来了新的计算挑战，即高峰时的脉冲式算力消耗与长尾的空闲周期。换句话说，Agent的运行是一种“爆发-休眠”型负载模式，它在短时间内消耗大量算力，随后又进入静默等待。这对底层算力调度、资源复用与响应延迟，都带来了前所未有的挑战。
Agent Infra需要解决哪些问题？
Agent 的真正难点不是能不能做，而是敢不敢放到生产。
这也是很多团队的真实处境：Demo 很惊艳，但一上线就被安全、成本、运维劝退……
腾讯云把这些总结为Agent Infra 必须解决的五大层面问题：
运维层：Agent 的典型特征是突发调用、即用即销毁、高并发、低持续，要求底层基础设施具备 Serverless 的机制弹性能力。
开发层：为企业级开发者提供构建Agent所需的SDK、框架和开发工具，以简化复杂的编程和集成工作。
工具层：提供核心的工具服务，例如沙箱、网关、数据库等，这些是构建Agent不可或缺的基础组件。
安全层：处理Agent自主性带来的安全风险，例如提供权限隔离、数据劫持、恶意行为防护等机制，确保Agent的行为被严格控制在一个安全的边界内。
智能化层：最高层级的问题是解决如何提升Agent的智能水平 。这包括提供评估体系、数据回放能力以及上下文和长期记忆管理等服务，以支持Agent的持续学习与优化。
这种分层架构的演进模式与云计算从IaaS向PaaS和SaaS发展的历史轨迹异曲同工。在Agent市场发展的早期，构建层（框架、SDK）仍然高度分裂，缺乏统一标准。因此，云厂商从最底层的、最具共性的基础设施需求（运维与安全）入手。
腾讯云Agent lnfra(智能体基础设施）解决方案⸺Agent Runtime
腾讯云Agent Runtime集成 Al运行时(执行引擎）、云沙箱和安全可观测等核心模块，为智能体提供稳定、安全、可弹性伸缩的运行环境。将开发团队从复杂的底层基础设施问题中解放出来，专注于 Agent 本身的创新。
Serverless AI运行时
这是专为Agent原生设计的运行时。它采用乐高式原子化设计，将核心能力拆解为三大模块，让开发者像搭积木一样快速搭建生产级Agent：
Agent Server应用：作为智慧大脑，维护对话记忆与任务状态，通过独特的会话亲和调度机制，确保用户与Agent在多轮交互中上下文永不丢失，思绪连贯。
MCP Server应用：充当标准化工具箱，以开放协议高效连接模型与外部工具，让Agent的能力扩展如插件般简单灵活。
沙箱应用：提供即取即用的安全容器，预置多种安全沙箱，为代码执行、浏览器操作等高风险任务提供隔离环境，确保风险可控。
云沙箱服务
云沙箱服务为智能体提供多种高度逼真却绝对安全的虚拟执行环境：
代码沙箱：让Agent生成的代码在隔离环境中安全运行，适用于Vibe Coding、数据分析。
浏览器沙箱：提供可交互的网页操作环境，支撑Deep Research、自动化流程。
电脑/移动沙箱：模拟完整的操作系统，实现跨平台的GUI自动化。
沙箱服务的价值在于它允许Agent在其中大胆探索、自由操作，而所有行为都被限定在“楚河汉界”之内，无法越雷池半步，触及企业真实系统。
全链路安全可观测
安全并非单点防御，而是融入血脉的基因。Agent Runtime构建了从身份认证、权限管控、传输加密到全链路日志、行为审计的多维防线。每一则操作皆可追溯，每一次异常实时预警，让智能体的行为全程透明、可控、可信任。
这套架构并非纸上谈兵，它直指企业最痛的三大命门：
1. 安全与自主性的平衡：通过沙箱隔离与会话销毁机制，在赋予Agent强大行动力的同时，为其套上坚实的自律枷锁，解决了企业对于失控的核心恐惧。
2. 成本与弹性的辩证：基于Serverless架构，实现资源毫秒级冷启动、即用即毁。面对突发流量，可支持每分钟十万级实例的并发扩容，让企业无需为峰值囤积资源，只为实际计算付费，将资源利用率提升至极致。
3. 生态与开放的兼容：坚持开放兼容原则，不绑定特定模型或框架，支持容器化自由部署，并兼容MCP等主流协议。这极大降低了企业的迁移成本和锁定风险，让现有技术栈能平滑融入新的智能体生态。
结语
随着AI竞争焦点从模型能力转向基础设施支撑能力，Agent Infra已成为全球云厂商的必争之地。国际巨头中，AWS推出Agent Core聚焦安全与协作，微软Azure主打生态协同，谷歌GCP侧重低代码体验；国内厂商则凭借对本土市场的深刻理解，快速构建差异化竞争力。行业专家表示，Agent Infra仍处于早期阶段，技术是入场券，但生态和场景的深度才是决胜关键。
