AI技術(shù)的發(fā)展正在深刻改變軟件開發(fā)的格局，尤其是AI代理（Agent）的崛起，正在推動軟件構(gòu)建、部署和擴展方式的根本性變革。本文深入探討了AI代理對軟件開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施棧的三個關(guān)鍵影響：工具層、數(shù)據(jù)層和編排層的變化。

2025年，AI代理的崛起正在變得不可阻擋。

你能想象，一家只有20人的公司就能在不到2年時間創(chuàng)造1億美元的年度經(jīng)常性收入。

這就是AI驅(qū)動的增長。像這樣的例子還不在少數(shù)，在Cursor、Bolt、Lovable和Mercor等公司上我們也能看到這種趨勢，詳見《吊打蘋果！一個人狂賺3000萬，AI的創(chuàng)業(yè)姿勢變了》。

這揭示了AI創(chuàng)業(yè)的變化：在Agent的輔助下，產(chǎn)品開發(fā)不再受員工人數(shù)或傳統(tǒng)開發(fā)周期的限制。這是一次對軟件構(gòu)建、部署和擴展方式的根本性變革。

根據(jù)YC管理合伙人賈里德·弗里德曼在YouTube上透露的信息：其W25的1/4的創(chuàng)業(yè)公司中，有 95% 的代碼庫是由AI生成。也就是說，目前YC正在孵化的這一批次創(chuàng)業(yè)公司中，有1/4的代碼庫幾乎完全由AI生成。

而隨著新應(yīng)用的出現(xiàn)，也對基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。

不久前，國外知名投資機構(gòu)Madrona就發(fā)布了”AI代理基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)棧”圖表，全面展示了Agent崛起對當(dāng)前Agent生態(tài)系統(tǒng)在各個層面的影響。

01 軟件的生產(chǎn)方式變了

隨著代理的落地越來越多，對AI應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施層提出了新的要求。

我們從2024年6月撰寫“人工智能代理基礎(chǔ)設(shè)施的崛起”一文以來就一直在跟蹤這一演變。當(dāng)時，市場格局很分散，以DIY解決方案為主，當(dāng)時開發(fā)人員優(yōu)先考慮靈活性，以便嘗試不同的方法。

有一大批新公司正在為未來的代理狀態(tài)構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，但這些公司面臨著不斷變化的目標(biāo)。如今，這種情況發(fā)生了巨大變化。

比如，Neon提供了一種無服務(wù)器方法，將存儲和計算分離。根據(jù)Neon的報告，現(xiàn)在AI代理現(xiàn)在在其平臺上創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是人類開發(fā)人員的4倍多，從而加速了Neon數(shù)據(jù)的增長。

Browserbase等專用AI代理基礎(chǔ)設(shè)施組件也出現(xiàn)了類似的增長。例如，Browserbase的Stagehand UI自動化庫最近每月的npm安裝量超過了50萬。（Browserbase是一個開發(fā)者平臺。專注于運行、管理和監(jiān)控?zé)o頭瀏覽器，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、自動化測試和內(nèi)容抓取等功能。）

這些不僅僅是簡單的數(shù)據(jù)增長，而是軟件構(gòu)建和部署方式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變的信號。這種轉(zhuǎn)變?yōu)榇響?yīng)用程序及其支持的基礎(chǔ)架構(gòu)帶來了更多的機會。

已經(jīng)被驗證的Agent落地路徑

一年前，大家對Agent落地路徑并不清晰，當(dāng)時Agent開發(fā)的特點是進行大量實驗。開發(fā)者需要從頭去構(gòu)建產(chǎn)品，更多優(yōu)先考慮產(chǎn)品的靈活性。但今天，情況發(fā)生了巨大變化，Agent領(lǐng)域出現(xiàn)了一些得到驗證的模式，而這種模式正在得到應(yīng)用。

這些模式都在我們1月發(fā)布的代理格局的分析中有過展示?，F(xiàn)在常見的Agent大致有以下幾類：

1）下一代副駕駛是情境感知助手，可以主動協(xié)助完成復(fù)雜任務(wù)，例如Bolt.new、AirOps和Colimit；

2）隊友代理，例如 Ravenna、Sailplane和Basepilot，這些產(chǎn)品擁有更強的自主性，能夠完成多步驟的工作流程；

3）代理組織引入了協(xié)作系統(tǒng)，其中多個專門的代理協(xié)同工作，如Aaru一樣（Aaru是一家AI預(yù)測公司，使用多智能體AI系統(tǒng)，根據(jù)專有和公共數(shù)據(jù)源更精確地模擬人類行為，曾預(yù)測哈里斯將擊敗特朗普）；

4）代理即服務(wù)，提供專門的代理功能作為面向開發(fā)人員的服務(wù)，而不是面向大眾的產(chǎn)品。

02 Agent興起之下，基礎(chǔ)設(shè)施堆棧的三個變化

隨著Agent發(fā)展越來越成熟，AI Agent基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧的三個層級（工具、數(shù)據(jù)和編排）都發(fā)生了巨大的變化。

工具層：讓Agent具備能力

工具層經(jīng)歷了最為顯著的擴張，反映了Agent交互的日益復(fù)雜化。一些核心變化包括：

1）瀏覽器基礎(chǔ)設(shè)施和UI自動化

Agent越來越需要與可視化網(wǎng)絡(luò)進行交互，而不僅僅是API。Browserbase、Lightpanda和 Browserless等公司正在構(gòu)建實現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)設(shè)施，而Stagehand等專業(yè)服務(wù)則為常見模式提供了更高級別的抽象。

2）身份驗證和安全

當(dāng)Agent代表用戶行動時，身份驗證和安全性將進入新的層面。Clerk、Anon 和 Statics.ai等公司正在率先推出“代理身份驗證”——以代理原生方式管理權(quán)限、憑證和安全性。

3）工具發(fā)現(xiàn)與集成

Anthropic模型的上下文協(xié)議(MCP)正在成為潛在的“AI 代理的TCP/IP”，為代理在保持上下文的前提下，提供提供標(biāo)準(zhǔn)化的交互方式。Stripe、Neo4j和Cloudflare等主要參與者已經(jīng)提供MCP服務(wù)器，這表明這可能成為工具集成的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。

Composio和Arcade.dev等公司正在這些協(xié)議之上構(gòu)建抽象層。Composio提供與MCP兼容的Gmail和Linear等熱門應(yīng)用程序訪問權(quán)限，并通過TypeScript和Python SDK為開發(fā)人員提供標(biāo)準(zhǔn)化接口。

同時，Arcade.dev通過與OpenAI規(guī)范兼容的統(tǒng)一API層簡化了身份驗證和工具管理。

這種多層方法至關(guān)重要，因為它可以滿足不同開發(fā)者的需求。基礎(chǔ)設(shè)施團隊可以直接針對MCP等協(xié)議進行構(gòu)建，而應(yīng)用程序開發(fā)人員可以利用Composio或Arcade.dev等托管解決方案。這些方法并不相互排斥。相反，它們可以共存并相互補充，最終加速采用Agent驅(qū)動的應(yīng)用程序。

如今，找到部署Agent的工具仍然經(jīng)常依賴于口口相傳，感覺就像早期發(fā)現(xiàn)Discord服務(wù)器一樣。但標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議和托管集成層的結(jié)合，表明我們正在走向更結(jié)構(gòu)化的發(fā)現(xiàn)機制。

數(shù)據(jù)層：大規(guī)模內(nèi)存

數(shù)據(jù)層說明了傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施必須如何發(fā)展以適應(yīng)Agent的工作負(fù)載。Neon的經(jīng)驗具有啟發(fā)意義。如上所述，AI代理現(xiàn)在以人類開發(fā)人員4倍的速度創(chuàng)建Neon數(shù)據(jù)庫，推動了即時配置、自動擴展和隔離環(huán)境的新要求。

當(dāng)Create.xyz在Neon上推出其開發(fā)人員Agent時，Create最終在短短36小時內(nèi)創(chuàng)建了20,000個新數(shù)據(jù)庫。最終用戶只需描述他們想要構(gòu)建的內(nèi)容-“構(gòu)建一個使用AI對應(yīng)用程序進行排名的職位板”或“創(chuàng)建一個自動生成 SEO 元數(shù)據(jù)的內(nèi)容管理系統(tǒng)”-代理就會自動處理所有數(shù)據(jù)庫操作。

數(shù)據(jù)層已細(xì)分為不同的組件，每個組件都具有獨特的功能。內(nèi)存系統(tǒng)（例如Mem0和Zep）提供特定于Agent的上下文，確保Agent可以保留和調(diào)用相關(guān)信息。存儲解決方案（包括Neon等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和 Pinecone等矢量數(shù)據(jù)庫）正在不斷發(fā)展，以滿足Agent工作負(fù)載的需求。

同時，ETL服務(wù)正在興起以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)Agent驅(qū)動系統(tǒng)中更高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和集成。

編排：管理Agent復(fù)雜性

隨著應(yīng)用程序整合多個協(xié)同工作的Agent，編排變得至關(guān)重要。托管編排解決方案（如LangGraph、CrewAI和Letta）使開發(fā)人員能夠編寫和管理協(xié)同工作的多個Agent，從而簡化復(fù)雜的工作流程并增強協(xié)調(diào)性。

作為這些編排工具的補充，Inngest、Hatchet和Temporal等持久性引擎解決了在長期運行的Agent進程中維護狀態(tài)的挑戰(zhàn)，確保了連續(xù)性和可靠性。

03 展望未來：Agent生態(tài)初具規(guī)模

一年前，我們把很多Agent開發(fā)者所做的事，稱為“飛速穿越一座半成品橋”。如今，這座橋已經(jīng)越來越接近完工，交通量呈指數(shù)級增長，且還在增加新的車道。

人工智能Agent基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展反映了軟件構(gòu)建方式的根本性轉(zhuǎn)變。我們看到的不僅僅是令人瞠目結(jié)舌的增長指標(biāo)。我們正在見證一種新的軟件開發(fā)范式的出現(xiàn)。

而隨著基礎(chǔ)設(shè)施堆棧越來越成熟，這個時刻也在加速到來。從MCP等標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議到身份驗證、內(nèi)存和編排的專用服務(wù)，我們看到了定義下一代應(yīng)用程序模式的出現(xiàn)。然而，創(chuàng)新的速度意味著我們?nèi)蕴幱谶@一轉(zhuǎn)型的早期階段。