近来大家经常听到 “Agent Infra（智能体基础设施）” 这个词，到底是个啥？乍一听好像很玄乎，其实 Agent Infra 本质上就是 AI 智能体时代的 PaaS。
简单说，就是给开发者提供一整套平台化服务，让你只管拼“智能体流程”，不必操心底层的模型、容器、调度等琐事。就像过去云计算时代，Heroku/Cloud Foundry 做了 Web 应用的 PaaS 平台，Agent Infra 则要把类似的一站式体验带到 AI 代理（Agents）开发部署里。
Agent Infra 中已有不少实际例子：
- 比如 LangChain Hub，它其实就是社区共建的预置 prompts、chains、agents 仓库，你可以“拉取”现成的智能体组件直接用 ；
- 再比如 CrewAI，号称「多智能体平台」，提供可视化的拖拉拽界面和框架，快速编排多智能体工作流 ；
- 还有 AgentStation 提供了「虚拟 AI 电脑」，开发者可以让智能体像人一样在浏览器、会议、代码环境里工作 。
这些平台都是给智能体开发者提供高层抽象，不用自己搭建每个环节。总之，Agent Infra 覆盖了从模型接入、工具链路到工作流编排的全流程，堪称智能体时代的“卖铲人” 。
传统云时代的 PaaS 模式（左）和 AI 智能体时代 Agent Infra（右）对比
开发者只需编写业务逻辑/智能体流程，平台负责管理底层资源和调度。
从 PaaS 看 Agent Infra
为什么说它是 “新时代的 PaaS”？回头看看传统 PaaS 的定义：PaaS（Platform as a Service）就是给开发者提供一个完整的开发部署平台，让你可以「专注写代码，不用管底层」，底层硬件、操作系统、运行时、数据库、中间件、扩缩容都由云厂商搞定 。
譬如 Heroku 当年让我们只用 git push heroku master 就能自动部署、扩容应用；Cloud Foundry 则让多云环境里用同一套容器架构跑任何语言的程序 。
这一切都大大提升了开发者的体验（DevEx）：不用写一行运维脚本，就能搞定应用上线和自动伸缩。
Agent Infra 的目标类似。
它也要让开发者摆脱繁琐：比如 LangChain Hub 把常用的 prompts、chains 封装好了，开发者用一句 load_prompt("summarization") 就拉到一个成熟模板 ；CrewAI 提供了低代码的可视化界面，拖拽几个「Crew」组件就能串出复杂流程 ；AgentStation 则让你通过 API 一键申请一个云端「智能体电脑」，智能体可以直接操作网页、加入在线会议、执行代码，全由平台托管 。
这些体验和 Heroku 上构建 Web 应用差不多：我们关心业务本身，而平台帮我们打理模型调用、并行执行、网络权限、日志监控等。
正如 Azure 官网所说，PaaS 的好处就是「简化开发，抽象复杂基础设施」 ，Agent Infra 就是在做类似的事情，但对象是多模型、多工具的 AI 代理程序。
同时，现代 PaaS 也带来了自动化的扩容、监控等特性。比如 Heroku 现在已经推出专门的 AI PaaS，宣称其「AI PaaS 将强大的 AI 原语引入平台，简化开发者体验并自动化运维」，让你可以无需自建模型推理基础架构就能交付智能应用 。
这些新的 AI PaaS 能力包括快速接入主流大模型、开箱即用的自动推理和智能体管理、以 Model Context Protocol (MCP) 为桥接的工具接入等 。
展望未来，Agent Infra 也应当继承这一理念：提供自动化的任务级别伸缩、统一的可观测与日志、以及「按需供给」的 AI 服务，就像 PaaS 提供了按需扩展的容器和数据库一样 。
开发者体验、抽象层与调度
回归技术本身，Agent Infra 还带来许多独特特性值得关注。
开发者体验（DevEx）方面，主要表现在高度抽象和模块化：你可以像搭积木一样拼接智能体逻辑。例如 LangChain 的 Runnables 让各种 LLM、工具、内存模块都能像积木一样拼成链路 ；CrewAI 的低代码模板则类似快速搭建「微服务流水线」，背后调用模型、API、数据库都由平台负责。
语言模型、检索器、记忆库、输出解析等等组件，往往都已经由框架或平台预置好。总之，你只需要告诉平台任务的逻辑（比如“先查资料再生成文案”），剩下的模型选择、上下文传递都由平台处理。
在这个过程中，平台就像 Heroku 上的 Buildpack、Dyno 和 Add-on 一样，帮我们配置好运行环境、依赖、网络安全组、日志等。
在抽象层级上，Agent Infra 将常见的问题封装为服务：比如语言模型接口、本地部署环境（容器或沙箱）、知识库、外部工具调用、对话状态管理等。以 E2B 为例，它是一个开源的执行基础设施，允许你在云上安全隔离的沙箱中运行 AI 生成的代码 。
使用 E2B 或类似方案，开发者不需要自己配置 GPU 容器，只需提交执行任务，平台自动在后台准备好隔离环境并分配计算资源。再如，像 AgentConnect 这样的协议，负责为不同智能体做身份管理和通信协商（虽不是开源的商业产品，但方向类似 PaaS 的规范化服务）。
现代 Agent Infra 平台也往往集成了多模型支持，让开发者可以无缝地在 OpenAI、Anthropic、开源 LLM 等之间切换，像使用不同语言 Runtime 一样方便。
资源调度与编排方面，这些平台必须支撑大规模并行、多任务异步运行。类似 PaaS 的「Dyno 自动扩容」，Agent Infra 的调度器需要根据任务队列、实时负载来分配智能体实例。
假设一个电商客服系统同时有上千个用户请求，Agent Infra 需要在后台动态地创建足够多的代理实例（container/function/VM），并在完成后回收资源。这就要求平台拥有类似云原生的自动伸缩功能。Heroku 的 AI PaaS 就提到它的「内置自动伸缩」能够在不同负载下扩张计算 。
对应地，Agent 平台可能会做“任务级自动扩缩容”──当任务数激增时自动补充代理；闲置时自动挂起实例，以节省成本。
调度引擎还需要关注状态管理和多智能体协同：比如 AWS 的 AgentSquad（前身为 Multi-Agent Orchestrator）就专门解决如何在多个 Agent 间传递上下文，让它们能协同工作 。
另外，智能体编排能力往往是 Agent Infra 的核心要素。和传统 PaaS 主要关注单个应用的部署不同，Agent Infra 强调将一个目标拆解给多个智能体并行完成。
在这方面，新的标准和协议正在涌现：MCP（Model Context Protocol） 就被形容为「智能体的 TCP/IP」，提供规范化接口让各种智能体发现并调用外部工具 。换言之，不同平台上的智能体可以通过 MCP 互通工具，实现跨平台协作。
更进一步，企业级 Agent Infra 平台（如 IBM 的 watsonx Orchestrate）提出“语义编排”概念：它把用户的高层目标分解成可执行任务，自动路由到最合适的智能体 。
就好比操作系统是计算机的「语义中枢」，它理解指令含义并调度硬件，未来的智能体平台也要成为理解业务意图的「语义操作系统」，灵活管理各类智能体的协作 。
走向 Agent-native Ops 的未来
展望未来，Agent Infra 的演进方向正在显露：Agent-native Ops 是其中一大关键词，即专为智能体运行设计的运维策略。
传统 DevOps 用于软件应用的指标和工具在智能体时代也需要升级，比如更细粒度的 任务级监控（监控每个子任务的延时和正确率）和 模型推理监控（统计每次调用的成本与效果）。
平台可能会直接集成模型评估与调参功能，让运营者像监控微服务一样监控智能体质量。任务级自动伸缩也会更加普遍：除了简单地根据并发数扩容，还可能根据任务类型自动选择不同规模的代理（例如复杂工作使用 GPU 实例，简单文本生成用 CPU 减低成本）。
此外，语义编排会成为必备能力：未来平台可能提供一种“任务图谱+语义调度”的能力，自动将高层需求转为多步智能体协作链路，就像现在的工作流引擎能根据业务模型自动跑流程一样。
换句话说，Agent Infra 的发展很可能会形成类似云 PaaS 的三层模型：底层是算力和基础模型服务，中间是智能体编排平台（这就是 Agent Infra），最上层才是具体业务应用。当前已有越来越多的公司和开源项目在这个中间层发力： 所谓 AI 大模型时代需要一层连接算力和应用的基础设施。
对开发者而言，当 Agent Infra 生态成熟后，就像今天我们用 Kubernetes、Docker 和云数据库一套流程部署应用一样，将来也会用一套 Agent Infra 平台去部署「会工作」的智能体团队。
如果你是技术人，认真搞清楚 Agent Infra 是什么、为什么重要绝对值得。它背后省掉了我们很多重复「拉模型、接接口、写路由」的苦活，让智能体编排更简单，开发体验更轻松 。把它理解成「云时代给智能体提供的一站式 PaaS」，就更容易入门。
随着 Agent Infra 越来越丰富，未来开发 AI 应用，可能真的只要写业务逻辑，让平台替你「养」这些会动脑的 Agent，这篇文章的干货就算不算多，至少告诉大家一个方向：智能体时代的基础设施，正在成为开发者的新宠。