智能体优先的云：我们为何构建托管智能体
内容提要
DigitalOcean推出Managed Agents公开预览，为AI智能体提供统一运行时，整合沙箱、推理与数据。计费按token和微虚拟机秒计算，仅按实际CPU使用收费。平台具备Firecracker隔离、16000+工具接入、凭证代理及可观测性，支持Claude Code、LangGraph等框架，并计划推出数据学习层。
延伸解读
计费模式：为实际工作付费
文章指出，智能体大部分时间在等待模型推理、工具响应或人工审批，传统按预配资源计费会为等待买单。DigitalOcean Managed Agents 按实际 CPU 使用秒数和峰值内存计费，空闲时自动暂停，CPU 费用为零。例如 2 vCPU、4 GB 会话满负荷每小时 0.126 美元，25% 活动水平下约 0.060 美元。这种模式更贴合智能体突发性计算的特点，但需注意内存仍按峰值计费，且快照有额外费用。
安全设计：凭证不暴露给模型
平台为每个会话提供独立的 Firecracker 微虚拟机，实现硬件级隔离和亚秒级启动。凭证在执行时由代理中转，不会进入模型、提示词或沙箱，智能体本身看不到密钥。同时支持受治理的出站流量和对敏感操作的人工审批。这些设计降低了凭证泄露和横向移动风险，但用户仍需自行管理工具权限和审批策略，不能完全依赖平台默认设置。
成本结构：基础设施占比小，令牌是主要开销
文章提到，当前基础设施成本约占典型运行成本的 3% 到 8%，其余主要是令牌消耗。虽然更智能的模型可能降低单次推理成本，但智能体会执行更多步骤、工具调用和并行分支，反而可能推高计算量。因此，优化成本的关键在于通过推理路由器将常规步骤分配给开源权重模型，复杂推理才使用前沿模型，并利用检查点避免重复工作。
生态整合：减少多供应商拼接的复杂度
文章对比了拼接五六个供应商的方案，指出会产生十五个集成接缝，每个接缝都需要构建集成、存储凭证并可能丢失追踪。Managed Agents 将沙箱、推理和数据层预集成，支持 Claude Code、LangGraph 等框架，并通过一个托管 MCP 端点接入 16000+ 工具。这减少了运维负担，但用户需评估对平台特定接口的依赖程度，以及未来迁移的灵活性。
Q&A
DigitalOcean Managed Agents 是什么？它主要解决什么问题？
DigitalOcean Managed Agents 是一个公开预览的托管平台，将沙箱、推理和数据整合为一个统一的运行时，专为 AI 智能体设计。它解决了智能体工作负载与现有云基础设施不匹配的问题，例如智能体需要突发计算、按 token 计费、状态持久化等，而传统云以 VM 小时为单位计费。
Managed Agents 如何计费？与传统云计费有何不同？
Managed Agents 按实际使用的 CPU 秒数和内存 GB 小时计费，CPU 为 $0.044/vCPU-小时，内存为 $0.0095/GB-小时，快照为 $0.05/GiB-月。与传统云按预配置容量计费不同，它只对活跃 CPU 和峰值内存收费，智能体等待时 CPU 费用为零，因此只为实际工作付费，而非等待时间。
Managed Agents 支持哪些智能体框架或工具？
支持 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Hermes、LangGraph 等，也可以将自定义智能体打包为标准 OCI 镜像。此外，通过一个托管的 MCP 端点可接入 500 多家提供商的 16000 多个工具，包括 GitHub、Stripe 以及用户自己的 MCP 服务器。
Managed Agents 在安全方面有哪些特性？
每个会话运行在独立的 Firecracker 微虚拟机中，提供硬件级隔离。凭证在执行时代理，永远不会到达模型、提示或沙箱，智能体看不到密钥。还提供受治理的出站流量、敏感操作的人工审批、SSO、MFA、基于角色的访问和审计日志等标准安全功能。
Managed Agents 如何帮助降低智能体运行成本？
通过推理路由器将常规步骤路由到托管开源模型（如 Kimi K3、GLM 5.3），复杂推理路由到前沿模型，并保持热上下文靠近模型以减少 token 重算。检索从同一湖仓读取，保持上下文简短。使用检查点避免重复工作。计费基于活跃 CPU，等待时间不计费。
Managed Agents 适合哪些团队使用？
适合三类团队：产品本身就是智能体的公司（如 OpenHands、Amplitude），需要每租户微虚拟机隔离和凭证代理；自动化实际工作的团队（如 Qencode 构建支持分类智能体）；以及已在运行编码智能体的 AI 原生团队，需要持久化、并行会话和共享状态。
DigitalOcean 计划推出哪些数据与学习层功能？
计划推出 DigitalOcean Signals，监控生产轨迹并发现失败模式；评估功能将失败转化为 LLM 评分的回归测试；DigitalOcean Simulations（预览）可在发布前用模拟用户回放场景；所有事件将进入基于 Iceberg 的 AI 数据平台，支持 SQL 查询智能体遥测数据。
