AI 原生基础设施概览
AI 原生基础设施正推动云原生与智能化深度融合，成为新一代应用创新的坚实基石。理解其架构与趋势，是每位云原生开发者迈向 AI 时代的关键一步。
AI Infra 全景图与核心组件
AI Infra（AI 原生基础设施）是支撑生成式 AI 应用的新一代技术栈，融合了模型推理引擎、数据检索组件和云原生技术，为智能应用提供高效、可扩展的运行环境。
从宏观上看，AI Infra 栈主要包括以下层次和核心组件：
LLM 模型与推理引擎：AI Infra 的核心，指大语言模型及其高效推理引擎。例如 UCBerkeley 开源的 vLLM，通过创新的 PagedAttention 技术优化 GPU 内存利用率，可将 LLM 推理吞吐提升数倍。类似的还有 HuggingFace 的 Text Generation Inference (TGI)。这些引擎使我们能够在标准云环境（如 Kubernetes）中部署大模型推理服务，并大幅减少响应延迟和资源浪费。
向量数据库（Vector DB）：为 LLM 提供外部知识的语义检索组件。常见实现包括 Milvus、Faiss、Pinecone 等，支持大规模向量相似搜索，是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）流程的关键环节，用于让模型在回答前查询相关文档，提高准确性。
LLM 应用编排层：封装模型调用、对话状态和工具集成的框架，以简化复杂 AI 应用开发。代表是 LangChain，它作为标准化接口，提供 Prompt 模板、对话内存、工具调用等功能，让开发者像搭积木一样构建聊天机器人、问答系统、AI Agent 等应用。简而言之，LangChain 是一个标准化框架，帮助连接不同 LLM 和数据源，创建复杂工作流。
AI Gateway（AI 网关）：部署在应用入口的新型网关层，负责管理客户端与后端 LLM 服务之间的流量和策略。AI Gateway 统一模型接入、支持多模型路由、流量治理，能基于 token 实现使用量计量和费用控制，并提供内容安全过滤、会话状态维护、流式响应等功能。典型实现包括 CNCF 孵化的 EnvoyAI Gateway（基于 EnvoyProxy 构建）、Apache APISIX 的 AIProxy 插件、Kong Gateway 的 AI 模型网关模块等，它们让企业可以通过单一反向代理层路由多种模型服务，并提供统一的接入 API。
上述组件协同工作，构成 AI Infra 的核心架构。
上图说明了用户请求在 AI Infra 各层的流转路径。
用户的请求首先进入 AI 网关进行治理（如身份认证、内容审核、流控），然后由应用编排层（如 LangChain）根据需要查询向量数据库获取知识，并调用底层 LLM 推理引擎生成答案，最后经由网关将响应流式传回用户。
除了上述核心部分，AI Infra 体系还需要有以下重要支撑要素：
- 异构算力基础设施：包括 GPU/NPU 等加速硬件及 Kubernetes 等容器编排系统，以实现对 AI 训练和推理任务的弹性调度和资源隔离。
- 可观测性与 MLOps 支撑：提供对 token 消耗的监控、日志审计、模型版本管理、持续部署等能力，保障 AI 服务的稳定运行和持续改进（相当于 AI 场景下的 APM 和运维工具链）。
简而言之，AI Infra 是建立在云原生技术之上的智能化基础设施栈，通过新增的 AI 组件和机制，成为新一代应用的技术基石。
AI Infra 与传统云原生架构的对比
AI Infra 虽然植根于云原生理念，但与传统云原生基础设施相比，在多个方面表现出明显差异。
工作负载特性：传统云原生应用多为无状态微服务，易于水平扩展和快速重启；AI 工作负载通常是有状态的（模型上下文、KV 缓存等），计算量大且耗时长，需要高性能计算（GPU/TPU）支持，对低延迟、高吞吐和连续计算有特殊要求。
基础设施层：云原生栈采用 Kubernetes 调度容器、服务网格治理服务间流量、API Gateway 管理北向接口。而在 AI 场景下，这些组件需升级改造：如支持 GPU 等算力的调度框架，分布式训练机制，针对模型推理的路由和负载均衡，按 token 计费的限流策略，以及内容审查和安全治理等。
状态与数据：云原生架构强调应用无状态化和数据持久化解耦，状态多存于数据库；但 AI 应用高度依赖内存状态（模型权重、上下文缓存）和大规模非结构化数据（语料库、向量知识库）。这要求基础设施提供高效的内存管理和数据检索能力，以及对海量嵌入向量的存储查询优化。
弹性伸缩与成本考量：云原生服务一般可快速横向扩容，多副本分担流量。LLM 服务的扩缩容则复杂得多——加载一个大模型副本可能耗费几十秒甚至数分钟，需要预留充足 GPU 内存，并考虑批量并发推理等技术。此外，AI Gateway 引入了基于 token 的用量计费和配额控制，需要在性能和成本之间实时权衡，以避免某些请求过度消耗昂贵的计算资源。
安全与治理：云原生主要关注网络通信加密（MTLS）和访问控制（RBAC）等。而 AI 场景下，除了上述，还要增加内容安全（如敏感信息过滤、提示词防护）、权限治理（不同模型/数据集的访问权限）、行为审计（记录模型输出用于追责）等机制，防范 AI 走岔路。针对 AI Agent 的自主调用，还出现了专门的 Agent Gateway（智能体网关）用于监管 agent-to-agent 及 agent-to-tool 的交互流量。
综上，AI Infra 与 Cloud Native 架构可谓“一脉相承，又推陈出新”——继承了云原生的弹性、自动化理念，同时围绕“大模型”这一新型工作负载引入了新的基础设施创新。随着技术发展，两者将进一步融合，例如将 LLM 服务纳入服务网格统一治理，实现调用链路追踪和熔断等，为 AI 应用提供类似微服务的可观测性与可靠性保障。
云原生架构师如何迁移到 AI 原生
随着大模型与生成式 AI 的崛起，基础设施范式正从“管机器、管应用”向“管智能、管知识”跃迁。许多资深云原生架构师、工程师开始思考如何转型为 AI Infra 架构师，在新领域发挥所长。要实现这一转型，需要在思维模式和技能组合上同步升级：
- 思维模式转变：过去我们设计系统时，“以应用为中心”，关注服务拆分、调用链路、基础设施资源利用。而在 AI 时代，则要转向“以模型和数据为中心”，即不仅关注应用逻辑本身，更关注知识与智能如何融合进系统。例如，考虑如何让模型高效地获取业务知识、如何持续优化模型表现。这要求架构师具备“管智能、管知识”的全局视角，把模型看作动态演进的组件。
- 技能对接：云原生专家已有的优势在于容器化、编排、自动化、分布式系统等经验。这些在 AI Infra 领域依然重要，例如用 Kubernetes 管理 GPU 集群、用 CI/CD 部署模型服务、用 Istio 治理模型流量等。但还需要补充新的技能，包括：理解深度学习原理、熟悉 LLM 服务的性能调优、掌握 MLOps 工具链（模型训练、评估、发布流程）、熟悉异构硬件（GPU/NPUs）的高效利用，以及跨领域协作的能力（与数据科学家、AI 研究员协同）。
- 桥梁型角色：理想的 AI Infra 架构师是“懂 Kubernetes 架构、会流量治理、能设计 AI 平台架构”的复合型人才。例如，Tetrate 团队将服务网格技术迁移应用到 AI 场景，推出了 Tetrate Agent Router Service (TARS) 系统，用于多模型路由、智能负载管理和故障回退。这证明云原生技术在 AI 时代依然适用，只是需要我们换一种方式去应用。在实践中，建议以小步试验开始：比如在现有平台引入一个简单的文本生成 API 网关，或用现有日志系统记录模型输出，逐步积累 AI 场景经验。
因此，转型 AI Infra 工程师并不意味着抛弃原有积累，而是在保留云原生“硬核”技能的基础上，加上一层 AI“软实力”。关键是建立 AI 工程师思维：紧跟前沿模型和论文进展，乐于快速原型验证新的 AI 工具，善于在性能与成本、安全与效率之间找到平衡。这样，云原生专家就能在 AI 时代找到自己的第二曲线，实现个人价值的延续与跃升。
AI Infra 新趋势与未来展望
站在 2025 年，AI 原生基础设施领域呈现出几大关键新趋势，值得云原生开发者关注并提前布局。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
RAG 模式通过在模型生成回答前检索外部知识来增强准确性，已成为企业级应用的标配方案。具体来说，系统会先将用户问题向量化，在向量数据库中查询相关文档，将其结果嵌入到模型的提示上下文，再让 LLM 基于这些真实资料生成回答。这一流程需要高效的知识检索管道支持，包括文档切分、向量索引构建、语义搜索和结果融合等环节。
对于基础设施而言，这意味着需要优化向量数据库的性能、扩展性，并提供便捷的检索 API 供应用调用。例如，一些公司将内部知识库通过 Milvus 等向量引擎接入 ChatGPT，实时为其“补充知识”。可以预见，“知识即服务（Knowledge-as-a-Service）”将成为 AI Infra 的重要组成部分，使每个 LLM 都能接入定制化的实时知识源。
上下文工程（Context Engineering）
随着对话式应用和 Agent 系统变得复杂，“上下文工程”概念应运而生。它关注如何动态构建和维护 LLM 的上下文，以在有限的上下文窗口内提供恰到好处的信息。
相比于简单的 Prompt Engineering，上下文工程涉及：从历史对话中筛选相关内容、对过长的对话进行摘要压缩、将工具调用结果注入上下文等。优秀的上下文管理能显著提升模型回答的连贯性和准确性。基础设施需要支持这样的动态上下文构建机制，比如提供上下文缓存服务，将常用信息缓存以复用，或者通过标准化接口让开发者可以方便地获取历史消息摘要、知识库内容来拼装 Prompt。未来可能出现专门的上下文服务或标准，使不同应用都能轻松利用最佳实践的上下文管理策略。
AI Agent 与 Agent Gateway
AI Agent 指具备自主规划和执行能力的智能体，可以利用 LLM 进行决策，调用工具完成多步骤任务，甚至与其他 Agent 协作。2023 年以来，AutoGPT、BabyAGI 等自主代理的兴起让这一概念备受关注。
对于基础设施而言，Agent 的流量和行为带来了新的挑战：我们需要一个 Agent Gateway（或 AgentMesh）来监管这些自主调用。Agent Gateway 承担了类似服务网关的角色，但对象是 AI Agent 的通信——它需要对接 MCP（Model Context Protocol）和 A2A（Agent-to-Agent）协议，实现对 Agent 调用的认证和权限校验、频率限制、审计日志，以及多 Agent 之间的对话状态共享等功能。同时，为保证安全，还需提供沙盒环境让 Agent 可以受限地执行代码或操作系统指令，避免失控。
越来越多的开源项目开始关注这一层，例如 agentgateway.dev 提供了集中管理 AI Agent 交互的开源实现。随着 Agentic AI 在运维、自助客服等场景落地，Agent 网关/Agent Mesh 可能成为 AI Infra 下一个重要组件，用于打通多个 Agent 与工具、服务之间的通信总线。
规范驱动开发（Specification-Driven Development, SDD）
在开发方法层面，生成式 AI 还催生了新的范式——规范驱动开发（SDD）。SDD 是指以结构化规范为起点来驱动整个软件开发流程的一种方法论。其核心理念是：与其仅给 LLM 一个模糊的自然语言提示让其编代码，不如先明确写下详尽的需求规范，再让 AI 基于规范来生成设计、代码和测试。
SDD 的兴起在于 LLM 编程助手的早期实践中，人们发现随意的 Prompt 生成代码难以用于严肃工程，输出不稳定且充满猜测。而 SDD 通过先行制定清晰规范，大大降低了 AI 生成时的随机性和误差。GitHub 在 2023 年开源的 SpecKit 项目便是这一思路的探索者：开发者编写 Markdown 规范文档，描述功能需求、验收标准，AI 工具（如 CopilotX）据此自动产出架构方案、任务列表、代码实现直至测试用例，形成一个端到端的自动化闭环。
典型的 SDD 流程包括：
- 规范制定
- 规划设计
- 任务分解
- 实现与测试
- 部署交付
在每个阶段，AI 都参与其中：先根据规范输出架构和方案，再逐步细化任务并生成代码，在生成后自动运行测试验证其是否满足规范要求，最后生成部署脚本，实现自动化闭环。如果某步验证未通过，系统会将错误反馈给 AI，让其调整方案并重试，直到满足预定义条件为止。
采用 SDD 对工程实践带来多方面转变：
- 开发角色变化：开发者从“代码的作者”转变为“规范的制定者和 AI 协作者”。更重要的工作在于明确写好规范、审阅 AI 产出的内容，而具体代码则交由 AI 依据规范生成。这提升了开发抽象层次，让人类专注于需求和设计本身。
- 质量和测试左移：由于规范中嵌入了验收标准，AI 在生成实现时会自动产出相应的测试用例并立即执行，使测试变成开发过程的内置部分。软件质量的保证从“事后调试”转为“事前规定 + 即时验证”，减少低级错误流入成品。
- 可审计性与治理：所有关键行为和规则都被显式写入规范文档（可视为项目的“宪章”），这些规范是版本化、可审核的。这为引入人工审查环节提供了抓手——团队可以像审核代码一样去审核规范修改。同时，借助沙盒和受控运行环境，即使 AI 全自动地执行代码，我们也能通过审查规范 + 监控执行日志的方式确保安全合规。
- 知识沉淀与协作：规范文档本身成为“活文档”，随着项目推进不断完善，始终与最新代码一致。这减少了知识在开发者脑中或过时文档里的流失，新成员加入也能通过阅读规范快速理解系统。而且，由于规范多用自然语言或半结构化格式撰写，也方便业务方或非技术人员参与评审，促进跨角色协作。
SDD 目前仍在探索初期，但其潜力引人瞩目。可以预见，在生成式模型和工具链日趋成熟后，“按规范编程”可能成为 AI 原生时代的重要范式。届时，开发者主要编写和维护的是高层次的规格说明，AI 则负责将其自动化地转化为工作系统。从历史视角看，这类似于从低级语言跃升到高级语言——我们用更抽象的方式告诉计算机“做什么”，至于“怎么做”则由 AI 去推演实现。当然，推行 SDD 也面临挑战：团队需要培养编写高质量规范的能力，建立针对规范的评审和版本控制流程；对于安全要求高的系统，仍需谨慎设计人工校验机制。不过，可以肯定的是，SDD 与 DevOps 思想一旦深度结合（例如形成“Spec → CI → 部署”的全流程自动线），将极大提高软件研发的自动化程度和协同效率。作为云原生开发者，不妨从现在开始关注 SpecKit 等项目，尝试在小型项目中实践规范驱动开发，为未来做好准备。
AI 原生应用的典型开发周期如下：
- 需求 / 场景分析
- 数据准备与知识库构建（或模型微调）
- 模型选择与推理架构配置
- 提示设计与链路编排
- 应用集成与容器部署上线
- 监控反馈与持续改进
该流程涵盖了从需求分析、数据准备、模型选择、推理链路设计、应用集成到上线运维的全周期，强调了 AI Infra 在每一环节的支撑作用。
总结
AI 原生基础设施正站在云原生发展的肩膀上，通过融合模型推理、数据检索和云原生技术，实现基础设施范式从“管机器、管应用”向“管智能、管知识”的跃迁。对于 DevOps 和云原生开发者来说，这既是挑战也是机遇。我们完全可以凭借已有的工程经验，加上对 AI 技术的学习投入，顺利转型为 AI Infra 领域的架构师和工程师。无论是 RAG、上下文工程这样的新兴模式，还是规范驱动开发这样的方法论变革，都值得我们提前了解和尝试。可以预见，AI 原生基础设施将持续创新，成为智能时代应用创新的坚实基石。让我们拥抱变化，推动云原生与 AI 技术的深度结合，在下一波浪潮中保持引领者的姿态。