一文看懂Agent下半场， Agent Infra 成为新的护城河！

前阵子，智谱AutoGLM还是挺刷屏的，它的核心理念是，给每个人配一个云端分身，7x24小时的帮大家干活~

今天想给家人们详细挖掘一下Agent Infra，随着模型的Agent能力越来越强，infra也变得越来越重要了！

为什么AI Agent 需要新的AI infra？

过去，我们谈论Agent，只讲他的大脑。

因为大脑负责思考，工具负责执行。 但是，一个越来越不容忽视的组件是，Agent的身体。

因为Agent都存在一个致命缺陷：它们在你的个人电脑上运行。

这意味着：

• 抢占资源： Agent 一跑起来，你的电脑屏幕、CPU 就被占用了，你只能眼睁睁看着它操作，自己啥也干不了。
• 安全问题： 不可能让一个AI在自己的电脑上有完全的控制权的！
• 中断就GG： 任务执行到一半，电脑休眠了、断网了，或者手滑关掉了命令行窗口，那之前的一切努力都可能付诸东流。

就像现在的AI 浏览器，给Agent提供了一个隔离的环境，安全感能提升不少。

Manus 之所以惊艳，同样也展示了一个在云端拥有稳定、隔离环境的 Agent 是多么强大。

但是Agent Infra，要做到的远不止一个隔离环境这么简单！

Agent Infra核心要素

类似于大模型infra，Agent infra也不是某一个技术，是一系列复杂的技术栈。

云原生执行与沙箱隔离

它的核心是 CCaaS (Cloud Computer as a Service for Agents)，也就是为智能体提供的云电脑服务。每一个 Agent 任务，都不再运行在你的本地电脑上，而是在云端启动一个完全隔离的、临时的“云电脑”或“云手机”实例。

在AutoGLM里边每一次的任务提交，都会自动创建一个云电脑或者云手机。可以随时查看AI在干什么，随机接管手机操作。

去年，AutoGLM第一波内测，那个时候还是基于手机的无障碍模式，来进行操作本地的手机，用起来挺心惊胆颤的。

但是到现在，国产Agent infra发展真的挺快，不确定是哪家的infra。AutoGLM2 包含模型调用和虚拟机资源的单次任务成本，被压缩到了约 0.2 美元（约 1.5 元人民币）。

这个价格，让 Agent 从少数人的奢侈品，变成了人人都能用得起的日用品。

MCP 协议

Agent生态做起来，其中很重要的一点就是MCP协议。

因为一个智能体要干活，就得调用各种工具（API、数据库等）。

当你有M个智能体和N个工具时，点对点的连接会变成一场M×N的集成噩梦。

所以通过MCP把所有工具统一接入、认证、管理，并转成智能体能理解的标准语言。这就非常方便了，不管是手机端、还是电脑端，即插即用。

随便跑一个任务，最少就要调用搜索+browser_use工具。

持久化状态管理

这一点也非常的重要，比如说，你登陆微博、小红书，第一次你让用户去登录那肯定没问题。

但是要是每一次任务执行，拉起的云环境都要用户去登录配置，那这个应用注定要被用户diss。

可观测性与护栏

安全性、可溯源性、可调试，属于老生常谈的问题了。

操作被准确记录，哪些文件可以精准控制，哪些是红线。

最后

一个比较深刻的工程哲学可以分享给大家，当模型能力有上限时，与其死磕模型，不如优化环境。

如果AutoGLM的无障碍模式技术路线沿用的话，他就要考虑各种数据问题：

• 每个人的手机App版本、UI布局都不一样。
• 操作过程中随时可能弹出广告、通知。
• 手机型号千奇百怪，折叠屏、刘海屏……

让大模型去适配这种无限的混乱，成本太高，几乎是不可能完成的任务。

但是将AutoGLM2部署在云环境里。所有的配置都是统一、固定的。带来的结果就是任务成功率飙升~