當下的AI Agent領域，正上演著一幕“奇特”的景象，一方面，是關於Agent能力極限的狂熱探討；但另一方面，是當這些光鮮的Agent從實驗室走向真實生產環境時的普遍“失速”與“沉寂”。
這之間巨大的落差，源於一個被行業集體選擇性忽視的“盲點”：我們痴迷於為Agent打造更聰明的“大腦”，卻忽略了為其提供一個穩定、安全、可靠的“數字身體”（執行環境）。
這正是“Agent的光刻機之問”。在晶片製造中，若沒有EUV光源、精密光學系統和超淨間這些昂貴且複雜的物理基礎，再精妙的晶片設計圖也無法被刻上晶圓。同理，Agent的價值實現，也依賴於一個看不見、摸不著，卻至關重要的底層支撐。
如同光刻機需要EUV光源、光學系統和超淨間的完整配合，Agent也需要大模型、框架和雲端環境的協同工作。
正是這個常被忽視的物理基礎，透過提供持久化的狀態管理、絕對安全的隔離沙箱、確保結果可復現的標準化工具集，以及工業級的穩定性和可觀測性，解決了Agent從脆弱的演示走向強大生產力工具時所面臨的一系列致命問題。
因此，當Agent技術從概念驗證走向產業落地，下一階段的競爭核心，已不再僅僅是模型智慧的比拼。新的壁壘，在於誰能率先打造出穩定、可靠、高效且安全的雲端執行環境。這臺“隱形的光刻機”，將最終決定誰能在即將到來的Agent時代中佔據主導地位。
也是基於這一判斷，一些深耕雲計算的廠商開始從一個全新的視角破局，阿里雲的無影雲電腦團隊給出的答案是：他們選擇重注“雲電腦”這一賽道，並對其進行根本性的重新定義——讓它從一臺“給人用的電腦”，成為為一臺“給AI用的電腦” 。這一決定源於無影過去數年在企業服務市場積累的技術與認知 。而如今，正是這些為“人”打造極致遠端體驗時沉澱的能力，恰好構成了為“AI”解決光刻機問題的先決條件。
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意外崛起的MCP，喚醒了Agent沉睡
最早的 AI Agent 概念可以追溯到 20 世紀中期的科幻小說，尤其是艾薩克·阿西莫夫1950 年發表的《我，機器人》，奠定了“自主智慧體”這一概念的雛形。人類一直以來都在幻想“假機器之手行自我之事”，科幻片裡的賈維斯（Jarvis）、Moss（Her 中的 AI），甚至動畫裡的阿拉蕾，都是這些幻想的文化投射。
從概念到落地需要實際可行的技術指引，大模型興起後，Agent要落地，關鍵在於如何無縫接入海量工具——這正是MCP協議的使命。
2024年11月，Anthropic公司推出了MCP（Model Context Protocol），這個被譽為“AI界的USB-C”的開放標準，正在改變Agent生態的發展軌跡。
MCP試圖解決了一個長期困擾AI開發者的核心痛點：工具呼叫的標準化問題。在MCP之前，AI要想與外部工具互動，必須透過編寫程式碼並呼叫API，效率低下且耗時費力。隨著OpenAI、Google等巨頭宣佈正式支援MCP協議。讓業界看到了MCP成為標準協議的可能。
在這樣的背景下，Agent應用的開發架構也在發生根本性變化。正如在與矽星人的交流中提到的，Agent要跑通，必須要有“新三大件”：
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基礎模型：作為Agent的“大腦”，提供推理和規劃能力。 -
MCP協議：作為Agent的“神經系統”，連線大腦與外部工具，實現感知與操作。 -
雲端環境：作為Agent的“身體”，提供一個安全的、彈性的、高效能的物理載體，承載任務的最終執行。
這“新三大件”的組合，正在重新定義Agent應用的開發正規化。而Agent應用的複雜性、對算力的高要求、以及對安全隔離的需求，都要求有專門的基礎設施來承載。這就是為什麼雲電腦這樣的基礎設施產品開始受到關注——它們不僅提供了Agent執行所需的環境，更重要的是，它們可能正在重新定義Agent時代的雲計算架構。
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AgentBay：通用Agent的神兵利器
在這樣的行業背景下，阿里雲無影團隊做出了一個戰略判斷：雲電腦的未來不再僅僅是“給人用的電腦”，而是要成為“給AI用的電腦”。
從技術原理來看，AI“感知”世界的方式（透過影片、音訊流）與雲電腦的技術原理（將畫面和聲音流式傳輸到終端）天然契合；AI“操作”世界的方式（模擬鍵盤、滑鼠事件）也與雲電腦的控制協議異曲同工。這種技術基因上的匹配，讓雲電腦成為了AI Agent理想的數字化身軀。
更重要的是，無影團隊認識到了一個核心問題：當前Agent生態面臨的挑戰，本質上是基礎設施層面的挑戰。無論是算力瓶頸、安全隔離還是開發複雜性，都指向同一個需求——Agent需要一個專門為其設計的執行環境。基於這一判斷，無影推出了AgentBay，這是國內首個支援MCP協議的雲電腦服務，它致力於解決的是Agent“能不能用好”和“能不能用得起”的挑戰。
首先是算力彈性。AgentBay採用了Serverless化的算力排程模式，開發者透過簡單的API呼叫就能獲得彈性的雲端算力。當Agent執行復雜任務時，系統會自動分配足夠的計算資源；任務完成後，資源立即釋放，按需使用。
特別值得一提的是，AgentBay支援高併發任務執行。當多個Agent需要同時處理大量任務時，傳統的單機環境往往無法承受。而AgentBay可以同時拉起數百個雲電腦例項，彼此之間完全隔離。併發能力的提升，讓Agent應用具備了商業化部署的可能。
其次是安全隔離。AgentBay為每個任務建立獨立的雲上安全執行環境，這相當於給Agent的每次執行都提供了一個全新的“沙箱”，任務執行完成後，這個沙箱會被完全銷燬。
第三個突破是開發門檻的降低。AgentBay原生支援MCP協議，開發者可以透過標準化的介面快速接入各種工具和服務。AgentBay還預集成了大量常用工具，包括Browser、Python（程式碼執行）、Terminal、File System等工具，可以開箱即用。
AgentBay更擅長的是“水面下的能力”，正是這些能力讓客戶“眼前一亮”。例如多平臺支援，與市面上大多數只支援單一平臺的解決方案不同，AgentBay提供了Linux、Windows、Android等多種映象，並支援在一個任務中跨平臺操作。例如，Agent可以在Linux環境中進行資料分析，然後切換到Windows環境生成報表，最後在Android環境中釋出到移動應用，大大拓寬了Agent應用的想象力。
還有人機協同的“兜底”機制。AgentBay內建了無影雲電腦多年積累的ASP串流技術，當AI在執行任務時遇到需要人工干預的情況（比如需要輸入驗證碼、處理異常情況等），可以直接呈現雲端即時畫面，允許使用者隨時接管操作，低延遲讓實際體驗跟用本地PC幾乎一致。使用者不用擔心Agent“查錯水錶、送錯快遞”了。
“最多跑一次”也是AgentBay的創新。傳統模式下，Agent閱讀資訊和報告會從頭讀到尾，再從中選取有價值的內容，當幾十個任務疊加時，消耗的總時長看起來就那麼“高效”了。AgentBay可以做到“在你看之前已經幫你看過了”，接到任務的那一刻起，AgentBay裡的小AI就主動幫助Agent進行最佳化和篩選，把最直接相關的內容呈現出來，資訊只要跑一次就能讓Agent處理了。此外，AgentBay還有專屬的知識庫、歷史檔案編輯等高階能力，具備一定程度的“記憶力”，讓雲端環境更像使用者的“數字分身”
AgentBay的另一大價值在於清晰定義了Agent開發的標準架構。過去，Agent開發者需要考慮各種環境相容性問題、資源排程問題、安全隔離問題。現在AgentBay在基礎設施層面都解決了。開發者只需專注業務邏輯，其它交給AgentBay。
產品負責人屈立威表示：“我們的目標是讓開發者能夠'拎包入住'，只需要專注於業務邏輯的實現。”從市場反饋來看，目前國內頭部的幾家Agent大廠包括阿里系的夸克、釘釘等產品都在使用AgentBay來承載他們的Agent應用。
據團隊介紹，AgentBay未來將聚焦於兩大核心方向的演進：一是打造“視覺理解中間層”，讓AI能更低成本地理解和操作圖形介面；二是構建“長期記憶模組”，讓雲端環境真正成為具備持續學習能力的個性化“數字分身”。
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Agent時代的基礎設施：長期投入、做好服務
當我們將視野從具體的應用場景拉回到行業發展的宏觀層面時，一個問題浮現出來：在Agent即將大規模商業化的前夜，什麼樣的基礎設施能夠承載這一輪技術革命？
阿里雲無影事業部總裁張獻濤表示：“我們的定位是服務好所有Agent廠商，而非在應用層面直接競爭。我們是'賣鏟子'的，而不是自己去'挖礦'。”
在Agent生態中，模型能力、應用開發、基礎設施三個層面各有其專業門檻和發展規律。模型層面需要大量的演算法研發和資料積累，應用層面需要對具體業務場景的深度理解，而基礎設施層面則需要對雲計算、網路、安全等底層技術的長期投入。
“做基礎設施，沒有三年五年的積累是很難做起來的。阿里雲在早期發展階段也用了七八年持續不斷投入基礎技術研發才有了今天的地位。靠的不僅僅是某個產品，而是對客戶的全方位服務和對技術的長期投入。伺服器穩定性、資料安全、網路可用性，這些都是看不到的技術戰場。”
這讓人回想起2008年，當史蒂夫·喬布斯在釋出會上首次向世界介紹App Store時，很少有人能預見到，這個新生的應用商店，將如何開啟一個價值萬億的移動網際網路時代，並催生出無數顛覆性的商業模式。這正是蘋果打造的通往移動世界的“基礎設施”。
今天，當大多數人還在驚歎於Agent“大腦”的聰明才智時，無影選擇打造那個承載一切的“數字身體”和執行平臺。而AgentBay也似乎像那個初生的App Store，讓開發者去自由地構建和想象Agent時代的未來。
畢竟，AI是一場沒有終點的馬拉松。每當一個正規化被突破，圍繞它的所有細節都將被重構。Agent是如此， MCP也是如此，而為這一切提供動力的“新基建”，才剛剛開始。