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本屆云棲大會 ， 阿里巴巴的掌舵人吳泳銘 ， 作出了兩個關于ASI（超級人工智能）的判斷：
“大模型是下一代的操作系統；超級AI云就是下一代的計算機 。 ”
吳泳銘預言 ， “大模型將會吞噬軟件 ， 未來幾乎所有與計算世界打交道的軟件可能都是由大模型產生的Agent ， 每個人都將擁有幾十甚至上百個Agent 。 ”
回到現實 ， 過去半年涌現的Agent相關產品 ， 超過了2024年的總和 ， 10個創業者有8個在做Agent 。
【云巨頭鏖戰Agent基建，阿里云拿下首張船票】盡管Agent應用成為了共識 ， 但卻卡在了爆發前夜 ， 用戶的高預期與差強人意的效果形成了對比 。
“欲致富 ， 先修路” ， 如此樸素的道理同樣適用于Agent領域 。
骨感的現實 ， 讓亞馬遜、谷歌、阿里等一眾云廠商回過頭來把重點放在了Agent Infra建造上 ， AI時代的“新基建”的競爭正在緩緩拉開序幕 。
從移動互聯網到AI新敘事歷史不會重演 ， 但總是驚?地相似 。 AI新敘事軌跡 ， 正在與移動互聯網慢慢重合 。
2010年前后 ， 智能手機開始逐漸普及 ， 社交與生活類的App如雨后春筍般涌現 。 微博、美團、微信等應用相繼推出 ， 覆蓋了社交、生活服務、地圖導航等領域 ， App初步呈現出爆發的跡象 。
然而 ， 由于技術因素 ， 這一時期移動App發展受到了算力、網絡速度和開發成本的限制 。
用戶和市場旺盛的需求 ， 最終倒逼底層基礎設施走向升級 。 云計算和4G網絡的出現 ， 推動了App生態迎來全面爆發 。
App的繁榮與基礎設施升級之間存在著緊密聯系 ， 即應用的崛起倒逼基礎設施升級 ， 而基建的成熟又反過來推動應用的規模化落地 。
視線拉回到現在 ， 新的歷史周期開始轉動 。 今天的AI Agent一如當年的App ， 被迫卡在了爆發前夕 。 開發者、企業和用戶的需求得不到滿足 ， 同樣面臨著算力成本高、缺乏適配開發工具和安全合規等困境 。
參照移動互聯網的進化經驗 ， 就像當年的App需要云計算一樣 ， Agent的爆發也需要更強大的基建支撐 。
這或許意味著 ， 誰在布局下一代Agent Infra ， 誰就有可能率先拿到“船票” ， 催化新一輪Agent全面爆發 。
Agent Infra酣戰進行時Agent應用的“陣痛期”來得比想象中更早 ， 本質是因為當前強烈的使用需求與底層基建設施的錯位 。
目前 ， Agent已經進入從單一模型到復合智能體 ， 從能力增強到工作替代 ， 從單模態到類人多模態的時代 。
每一輪技術革命都遵循著“需求爆發-基建升級-生態繁榮”的規律 。 Agent的崛起不是孤立的技術突破 ， 而是AI發展史上的必然階段 。 Agent也將沿著 ， 從“卡脖子”到“水電煤”的基建演進中 。
現階段 ， Agent Infra仍處于非常早期階段 ， 已經有一些創業公司嗅到了商業的氣息 。 比如Manus Agent背后支持的E2B ， 該公司提供了一個安全的沙盒環境 ， 能夠讓AI Agent在云端安全運行 。 Agent可以使用沙盒創建文件、使用瀏覽器、分析數據、編寫小型應用程序等 。
將現在的Agent Infra領域做個劃分 ， 大致有Environment（環境）、Context（上下文）、Tools（工具）、Agent Security（Agent安全）幾個細分賽道 。 創業公司的能力和資源有限 ， 因此只能集中在某個垂類進行單點突破 ， 上面提到的E2B就聚焦于Environment下的Sandbox（沙盒） 。
從長期發展來看 ， Agent Infra是一個綜合性的基礎設施體系 。 而云計算廠商的系統化能力能進一步放大Agent Infra的價值 ， 互聯網時代云計算的優勢和積累也將轉移到新一代Agent Infra上 。
縱向一體化 ， 打通“模型-基建-應用”的全鏈路；橫向生態化 ， 連接開發者、企業與用戶 。 更為重要的是 ， 當云廠商疊加的規模效應被放大 ， 實現的將是Agent的普惠 。
基于此 ， 部分人認為未來的云廠商可能變得更加“值錢” 。 “Agent Infra最終也將成為幾個頭部之間的游戲” 。 也是吳泳銘所下的判斷 ， “未來 ， 全世界可能只會有5-6個超級云計算平臺” 。
海外 ， 以AWS、谷歌為代表的云廠商們紛紛開始打出了Agent Infra牌 。
谷歌云推出了“Vertex AI Agent Builder” ， 核心定位是快速構建生成式AI驅動的對話代理 ， 強調無代碼和企業數據集成 。 關鍵功能包括 ， 無代碼控制臺、多代理協作、谷歌搜索集成等 。
微軟的Azure上線了“Agent Factory” ， 支持設計、定制、管理和支持企業級AI應用和Agent的工廠 ， 核心能力在于提供豐富的預制組件、可視化編排工具 ， 并優先支持與Microsoft全家桶服務的深度集成 。
現階段 ， 谷歌和微軟推出的服務仍更偏向于平臺 ， 而不是基建 ， 最接近Agent Infra雛形的是AWS 。
7月份 ， AWS推出“Amazon Bedrock AgentCore”的智能體沙盒 。 其中 ， AgentCore提供了一套完整的服務組合 ， 覆蓋了AI Agent部署中的關鍵環節 ， 包括運行時環境、記憶管理、可觀測性、身份安全、工具集成、瀏覽器自動化與代碼解釋等七大功能 。
AgentCore發布標志著AWS對AI Agent的理解進入了深水區 ， 它解決的已不是如何構建一個Agent的問題 ， 而是如何將成千上萬個Agent可靠、安全、高效地部署在企業環境中的生產力問題 。
即便頭部廠商已經意識到了Agent Infra的重要性 ， 但尚在探索期 ， 還未形成完整Agent Infra體系 ， 市場格局尚未確定 。
這背后 ， 也能看到國外云廠商對Agent Infra的一些共識：不再是簡單的模型服務 ， 而是多維度的復雜系統 ， 核心價值在于大幅降低Agent的開發門檻和部署成本 ， 讓開發者無需從“造輪子”開始 ， 能更專注于Agent本身的邏輯與體驗創新 。
阿里云無影之解在國內 ， Agent Infra也進入了云廠商視線 ， 近期被頻繁提及 ， 但最接近AWS系統性思考甚至有部分超越的就是阿里云的無影AgentBay 。
對阿里云而言 ， Agent Infra是一次戰略上的錨定 。
去年年初 ， 在吳泳銘的主導下 ， 阿里云在原有戰略產品基礎上新增了“通義大模型”和“無影云電腦”兩大戰略產品 。 無影事業部由阿里云彈性計算產品線下的一個子產品線 ， 升級為阿里云一級事業部 。
阿里云在Agent Infra的布局 ， 看似是應對國外云廠商的競爭 ， 其實是更早洞察了客戶的需求 。
阿里云無影事業部總裁張獻濤表示 ， Manus爆火后 ， 業界開始討論通用Agent怎么構建 。 他們觀察到英偉達投資的公司幾乎都在講Agent ， 這讓其意識到Agent Infra的機會 ， “應該賦能像Manus這樣的公司 ， 讓他們能更高效地構建Agent” 。
從大模型到超級AI云中間 ， 需要過渡的樞紐和環境 ， 無影最擅長的云電腦架構正是這個承上啟下的“超節點” 。 AgentBay這個詞也突然浮現在他腦中 ， Agent是前往星辰大海的艦船 ， AgentBay就是這些艦船停靠的海灣 。
思考清晰后 ， 張獻濤帶領團隊連夜開會調整產品方向 ， 結合阿里云在計算、存儲、網絡基礎設施的能力 ， 確定了AgentBay的研發方向 。
“我們不斷跟客戶溝通 ， 問他們到底需要什么能力 。 最初只是四個方面的Sandbox能力 ， 后來是記憶系統 ， 再到具備雛形的產品 。 ”
最終 ， 無影AgentBay于今年4月份發布 ， 7月份正式商用 。 從時間線上 ， 早于AWS產品3個月時間 。
和AWS一樣 ， 從產品定位上看 ， 無影AgentBay遠超一個簡單的工具集 。 它是一個為AI Agent量身打造的“超級大腦”或“云上操作系統” ， 其核心價值在于 ， 將AI Agent的“思考”（由大模型完成）與“執行”（在云端環境中完成）無縫連接 。
架構層面 ， 無影AgentBay是一個端到端的智能體即平臺解決方案 ， 為AI Agent的開發、部署、運行和管理提供一套完整、安全、高效且具備強大工具能力的平臺化服務 。
底層是Infra能力層 ， 繼承了阿里云強大的IaaS能力 ， 是AgentBay“超級計算機”比喻的算力基礎 ， 使其具備彈性伸縮、高可用等云原生優勢 。 AgentBay采用Serverless化的算力調度模式 ， 開發者通過簡單的API調用就能獲得彈性的云端算力 ， 使用時按需調取 ， 算力既充沛又不浪費 。
通過“沙箱環境”和“安全管控”的雙重設計 ， 解決了運行不可信Agent代碼的安全隱患 。 AgentBay為每個任務創建獨立的云上安全運行環境 ， 任務一旦完成 ， 沙箱就會立即被銷毀 。 Agent的潛在危險操作都被限制在沙箱內 ， 即使Agent行為異常 ， 也不會影響外部系統 。
如果把阿里云視為AI“發電廠” ， 那么無影AgentBay就是“智能插座” ， 用戶無需關心復雜的底層技術構造 ， 就可獲得“即插即用”的AI能力 。 企業通過無影AgentBay”接入阿里云 ， 實現業務上多Agent協同 。 普通用戶連接手機等設備 ， 即可運行自己的個性化Agent 。 這樣一來 ， 就實現了“發電-輸電-用電”的閉環 ， 讓AI得以普惠化 。
AgentBay核心層是整個架構的“大腦”和“調度中心” ， 它包含了多個專門化、原子化能力的“子Agent” ， 這也是無影超越AWS所在 。 該層將復雜的能力模塊化 ， 包括了具備瀏覽器自動化能力的Agent、深度研究能力的Agent、自主編程能力的Agent等 。
經過近半年的公測 ， 無影AgentBay已經擁有了完善的任務執行沙箱、智能運維、持久化記憶等能力 ， 可動態調用云上算力、存儲及工具鏈資源 ， 大大突破了Agent在本地設備上的算力限制 。
今年云棲大會期間 ， 無影AgentBay迎來升級 ， 推出了自進化引擎、自定義鏡像、安全圍欄、跨環境共享等新能力 。
其中 ， 最重要的創新在于基于環境反饋的自進化引擎——Self-Evolving 。 一個開箱即用的Agentic強化學習服務 ， 基于已有的沙箱和Agent建設框架 ， 將復雜的自進化能力模塊化、服務化 ， 可實現LLM行為優化、提示詞優化和MCP工具優化 ， 讓企業無需組建龐大的AI團隊 ， 即可為現有Agent注入“進化基因” 。
這好比給AI Agent配備了一位專屬且不知疲倦的“教練” ， 時刻觀察著Agent比賽錄像 ， 基于環境反饋分析其失誤和成功之處 ， 再自動調整“戰術策略” ， 甚至為它打造新的工具 。
商業化進展方面 ， 無影團隊透露 ， 當前主要和一些頭部的科技廠商合作 。 這些廠商具備較強的技術能力 ， 主要向其提供一些原子化的算力產品 。 后期 ， 可能會逐漸擴展到更多具備開發操作能力的企業客戶 。
結語：Agent基建還在建設的早期 ， 短期內解決低成本部署和開發問題 ， 隨著基建成熟 ， Agent將從“單一功能”進化為“多任務管家” ， 滲透到辦公、醫療、教育等諸多場景 。 更久遠來看 ， Agent有望成為“數字伙伴”和個人標配 ， 而這一切的前提是基建足夠強大且普惠 。
目前 ， 國內的騰訊、華為等廠商也已經開始行動 。 參照上個時代互聯網的敘事模式 ， Agent Infra將成為下個角逐的戰場 ， 成為新時代的“水電煤”存在 。
當行業趨勢逐漸從傳統云計算向Agent Infra轉變時 ， 阿里云迅速調整戰略方向 ， 把云計算的技術積累和經驗轉化為Agent Infra的優勢 。 站在全球視野看 ， 阿里云已經憑借戰略定位和系統化落地 ， 贏得了先機 。
從云計算到Agent Infra ， 阿里云始終秉持著“降低技術門檻 ， 推動規模化落地”的核心理念 。 在Agent Infra領域 ， 阿里云影全新升級定位：為全球企業和開發者提供全棧AI云電腦服務 。
步入AI時代 ， 阿里云的目標是要建立“全棧人工智能服務商” ， 智能能力、AI云計算網絡和服務三者缺一不可 。
已經成立16周年的阿里云 ， 依舊充滿了活力 ， 繼續邁向超級智能的新旅程 。
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