无服务器云架构无法满足现代AI代理的需求
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内容提要
过去十年，云架构遵循无状态原则，但到2025年，AI代理需求推动企业转向虚拟私有云和本地部署，以满足数据安全和合规要求。同时，代理从无状态函数转向持久云工作站，以支持多步骤工作流。这一转变要求企业重新审视计算、资源管理和安全策略，以实现可靠的自动化。
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关键要点
- 过去十年，云架构遵循无状态原则，鼓励将工作负载分割为短暂的无状态函数。
- 到2025年，AI代理在多个行业投入生产，推动企业转向虚拟私有云和本地部署以满足数据安全和合规要求。
- 企业在处理敏感代理工作负载时，虚拟私有云和本地部署成为默认选择。
- Snowflake的Cortex展示了行业如何响应这一转变，允许模型在客户的虚拟私有云中执行。
- 一旦代理能够与敏感数据交互，它就成为特权软件组件，必须在企业边界内运行。
- AI代理的执行从无状态函数转向持久云工作站，以支持多步骤工作流。
- 持久环境允许代理保留上下文，稳定访问工具，避免环境重建带来的性能问题。
- 企业需要工具来调度、暂停、恢复和审计整个代理会话，而不是单个调用。
- 新的云架构模式要求部署与数据驻留、审计和合规要求对齐，执行支持有状态的多步骤工作流。
❓
延伸问答
为什么无服务器云架构无法满足现代AI代理的需求？
无服务器云架构无法支持AI代理的多步骤工作流和持久状态需求，导致性能问题和环境重建的挑战。
企业如何应对AI代理对数据安全的要求？
企业转向虚拟私有云和本地部署，以满足数据安全和合规要求，确保敏感数据不外泄。
AI代理的执行环境为何需要持久化？
持久化环境允许AI代理保留上下文，稳定访问工具，避免环境重建带来的性能问题。
Snowflake的Cortex如何响应AI代理的需求？
Snowflake的Cortex允许模型在客户的虚拟私有云中执行，确保数据在企业网络内处理，符合审计要求。
企业在选择AI代理平台时需要考虑哪些因素？
企业需要考虑数据驻留、审计合规、内部身份验证和安全边界等因素，以降低操作和合规风险。
AI代理的工作流与传统无状态函数有何不同？
AI代理的工作流需要跨多个步骤保持上下文和状态，而传统无状态函数则假设每次调用都是独立的。
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