AI 应用运行时
AI 原生时代，运行时不仅是技术底座，更是智能生产力释放的关键引擎。
本文系统梳理了 AI 应用运行时的演进趋势，从云原生到 AI 原生，深入解析模型运行时、智能体运行时、工具与云沙箱的核心能力与架构创新，帮助读者理解如何实现大规模弹性与精益成本管理。
AI 应用运行时的演进趋势
从云原生到 AI 原生
信息技术的发展史，是一部计算范式不断演进的历史。从大型机时代的集中式计算，到客户端 - 服务器架构的分布式计算，再到云原生时代，每一次范式跃迁都旨在解决前一时代的根本矛盾，并释放新的生产力。
如今，随着 LLM 的崛起，我们正站在 AI 原生时代的门槛。云原生时代的核心是应用，围绕 Kubernetes、Serverless、CI/CD、可观测性和服务治理等技术，推动了微服务和容器化的广泛应用。这些技术的共同目标是将单体应用拆解为更小、更独立、更具弹性的微服务，并高效地在云基础设施上进行部署、扩展和管理。
然而，AI 原生时代的到来，催生了自主智能体（Autonomous Agent）这一全新计算实体。Agent 的行为不再由确定性代码逻辑严格限定，而是由宏大目标和模型驱动，能够自主规划、推理、决策，并调用外部工具与世界交互。这一根本性转变，促使我们重新审视云原生时代构建的基础设施，探索更适合 AI 应用的原生运行时。
Agentic AI 应用的典型场景
为更清晰地理解 AI 原生应用的需求，以下以企业落地 AI 业务的典型场景为例，拆解其业务行为：
- 交互式智能内容创作助手：支持多轮对话、上下文记忆、模型自托管、异构任务流与流式响应。
- 个性化 AI 客服：具备事件驱动、企业数据整合、实时在线等能力。
- 通用 Agent 平台与 AIGC 创意应用：支持 Agent 智能体、代码执行验证、部署与分享、脉冲式流量和大文件处理。
这些场景共同体现了 AI 应用的会话性、工具增强、事件驱动、异构算力和极致弹性需求。
AI 原生应用运行时的核心能力
AI 应用对运行时基础设施提出了如下核心能力要求：
面向会话的状态管理与安全隔离
Agent 以会话为核心，需为每个会话提供完全隔离且状态持久的运行时。硬件虚拟化级别的容器隔离（如 MicroVM）成为保障安全的关键。大规模实时弹性与精益成本管理
需支持毫秒级冷启动和按需弹性扩缩容，实现成本与实际工作量挂钩，避免资源浪费。异构算力与标准化工具连接能力
支持 CPU、GPU 等异构资源调度，原生支持标准协议、流式请求响应和异步处理能力，便于工具与智能体的集成。
模型运行时
企业模型使用的核心痛点
企业在模型部署中常见如下痛点：
- 资源浪费：如景区 AI 生图因流量波动导致 GPU 长期闲置，成本高昂。
- 冷启动延迟：如儿童阅读 App 因长尾模型冷启动慢，用户体验差。
- 定制化困境：如智能家居企业需频繁适配硬件，运维复杂、迭代慢。
Serverless 运行时以无服务器理念重塑 AI 生产关系，成为模型部署的最优解。
Serverless 模型运行时的核心能力
异构算力和 1/N 卡切分使用
通过 GPU 虚拟化技术，将单卡切分为多个独立计算单元，实现资源隔离和高利用率，极大降低成本。负载感知调度和毫秒级闲置唤醒
实时监测多维指标，利用 CRIU 技术实现毫秒级实例弹性，提升吞吐量并降低冷启动延迟。集成加速框架和开发调试工具链
预集成 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等加速框架，提供 DevPod、在线 IDE、自动化部署和企业级运维能力。
这些能力协同作用，推动 AI 模型托管迈向工业自动化时代，实现极致弹性与成本优化。
Serverless 模型运行时——AI 大脑的终极载体
Serverless 模型运行时通过异构算力、智能调度和开发范式升级，让企业专注智能创新，灵活扩展，持续释放 AI 生产力。
智能体运行时
AI 应用形态的持续演进
- 请求 - 响应模式：适用于无状态事务性 AI 任务，天然契合 Serverless/FaaS 架构。
- 对话模式：面向有状态协作式 Agentic 应用，会话状态贯穿交互生命周期，状态管理成为架构核心。
Agent 运行时的核心架构目标
围绕会话请求和资源调度模型，维持长时运行的状态延续
以会话为原子单元，构建原生支持状态持久化的大规模弹性系统，实现逻辑生命周期与物理资源分配解耦。实现面向 Active-Idle 资源管理，解决长时运行的成本困境
动态挂载/卸载计算资源，按会话生命周期精细管理状态与计算资源，降低成本。
现有架构支撑 Agent 运行时对比分析
| 技术方案 | 状态外置适配无服务器架构 | 传统尽力会话亲和 | 平台原生状态抽象 |
|---|---|---|---|
| 状态范围 | 请求级，外部持久化 | 会话级，内存中（脆弱） | 实体级，平台持久化 |
| 弹性效率 | 极高（按请求独立扩展） | 低（破坏水平扩展） | 高（按实体独立扩展） |
| 系统容错性 | 高（函数本身无状态） | 低（实例故障导致状态丢失） | 高（状态由平台持久化保证） |
| 业务性能 | 中（受网络延迟影响） | 高（内存访问） | 中（持久化状态访问有开销） |
| 开发复杂度 | 中（需手动管理状态读写和一致性） | 高（路由器复杂，状态易丢失，调试困难） | 低（状态管理由平台抽象） |
| 成本模型 | 按请求付费 + 状态存储成本 | 按请求付费（但通常需预置实例以保证状态） | 按操作/状态存储付费 |
| 理想场景 | 状态需求简单、对延迟不敏感的应用 | 迁移需要粘性会话的遗留应用 | 事件溯源、复杂工作流编排 |
分析与建议
业务状态外置适合简单场景，传统会话亲和为过渡方案，平台原生状态抽象适合复杂工作流和可靠状态管理。
为 AI 原生的“会话式”Serverless 运行时
阿里云和 AWS 等云厂商已推出原生支持会话管理的 Serverless 架构，为每个用户会话动态配置专用、持久化实例，实现原生会话状态保持、灵活安全隔离和毫秒级弹性速度。
平台还需支持会话生命周期管理、优雅升级与灰度发布，以及匹配运行特征的成本模型，助力开发者专注业务创新。
工具与云沙箱
智能体与工具：从概念到能力
AI 工具已从简单 API 调用演变为需复杂运行时管理和安全保障的执行环境。常见工具类型及其运行时需求如下：
| 工具 | 描述 | 核心运行时需求 |
|---|---|---|
| MCP | 实现互操作性，允许 LLM 通过结构化 API 动态调用外部工具。 | 稳健 API 服务与弹性运行时 |
| File Search | 在私有文档库中执行语义检索，实现 RAG。 | 高效向量检索与上下文缓存 |
| Image Generation | 文生图与程序化图像处理。 | 高性能计算与异构算力 |
| Code Interpreter | 沙箱化多语言执行环境，支持复杂计算与数据分析。 | 强隔离、安全、持久化会话 |
| Browser Use | 控制 Web 浏览器实例，自动化网页操作。 | 强隔离、会话管理、可观测性 |
| Computer Use | 视觉代理与 GUI 自动化。 | 强隔离、完整 OS、会话管理 |
| Mobile Use | 跨应用和 OS 级操作，智能助手。 | 专用持久化运行时、会话管理 |
这些复杂工具对运行时提出了隔离与安全、状态管理与成本、可扩展性与运维等全新挑战。
复杂工具运行时的核心诉求
- 隔离与安全：需硬件级和内核级双重保障，防止沙箱逃逸和代码注入等安全风险。
- 状态管理与成本：需支持持久会话和上下文，避免长期预置虚拟机带来的高成本。
- 可扩展性与运维：需支持弹性伸缩和自动化运维，降低开发和运维门槛。
Serverless 作为 AI Sandbox 的理想基座
Serverless 平台通过底层架构演进，已成为满足上述需求的理想起点：
- 计算隔离：如阿里云函数计算采用“神龙裸金属+MicroVM 安全容器”架构，提供硬件和内核双重隔离。
- 会话管理：原生支持强会话亲和性、会话物理隔离和会话管理接口，简化开发和运维。
- 存储隔离：通过快照技术和会话级存储亲和，实现本地临时存储和持久化共享存储的安全隔离。
- 极致存储性能：支持高性能原生挂载，满足高频 I/O 场景需求。
AI 应用运行时的降本路线
阶段一：从资源租用到按请求计费
Serverless 函数计算通过按请求计费，用户仅为实际调用付费，极大降低了闲置成本。关键技术包括精准识别请求边界、按请求分配资源、低延时冷启动和毫秒级状态转化。
阶段二：多并发 + 毫秒级计费，面向 Web 应用优化
支持多并发和 1ms 计费粒度，适配 Web/API 服务场景，提升成本效率和性能。
阶段三：按实际资源消耗计费——AI 时代的价值计费
针对 AI 应用的长会话和低负载特性，引入会话亲和性和按资源消耗动态计费模型，实现账单与实际价值对齐，避免因长连接或低负载保活产生额外成本。
函数计算的演化方向
云函数计算的计费方式经历了按请求、活跃区间和按资源消耗三个阶段，持续贴近用户价值，让开发者专注业务逻辑，云厂商自动完成资源管理与调度。
总结
AI 应用运行时正经历从云原生到 AI 原生的深刻变革。Serverless 架构通过异构算力、智能调度、会话管理和安全隔离等创新，成为模型、智能体和工具的理想运行时基座。未来，AI 应用将持续受益于 Serverless 的弹性、经济与安全，推动智能生产力的持续释放。