过去半年，几乎10个创业者有8个在做各种各样的Agent，但是Agent Infra绝对是被大多数人忽视的一个板块。

月初，给家人们以 AutoGLM2 切入，深挖了 Agent Infra 的核心要素，有朋友留言说智谱的AutoGLM2背后是阿里云无影AgentBay。

阿里云？ 无影？ 这2个词组合起来确实非常陌生。但是，今天在云栖大会上，刷到了，阿里云无影宣布Agent基础设施AgentBay迎来重大升级，并首次展示全新的个人计算产品——无影Agentic Computer。

无影AgentBay拥有了完善的任务执行沙箱、智能运维、持久化记忆等能力，可动态调用云上算力、存储及工具链资源。

深度挖掘了一下，原来国产 Agent Infra 还有这么多黑科技？今天给家人们进一步分享一下。

为什么需要Agent Infra？

要回答这个问题很简单。

我们现有的整个互联网世界，从操作系统到网页，都有一个巨大的前提：

默认屏幕前一定坐着一个聪明的人。

比如说，如果一个API返回，{“error”:“check your config”}。

这对人来说可能够用，对Agent来说，这行字和乱码没太大区别。

浏览网页的时候，可能有个按钮，人一眼能看到，但它在代码里可能没有任何ID。

Agent只能靠视觉模型，去猜它大概在哪个坐标。

我们为人类设计的这一套规则，必然会成为Agent的最大枷锁。

云电脑不是终点，只是起点

要打破这个困局，很多人的第一反应是给Agent一个云电脑，让它在云端隔离运行。

Manus发布半年过去了，我发现，Agent Infra厂商已经进入了下一个level。

因为当模型真的在一个云上跑之后，他所有的思考过程，执行结果，工具调用情况，全都是可以跟实际的成功率挂钩的。

这意味着，可能天然的一个强化学习环境就出来了。

我查了下，以无影云为例，就有一个 Self-Evolving Engine（自进化引擎）的东西。可实现LLM行为优化、提示词优化和MCP工具优化，也就是说，企业根本不需要关心，Agent Infra就帮你做好了这种系统的进化。

持久化记忆 ≠ 存个Cookie

Infra的进化，还体现在记忆上。

我们人理解的记忆，可能只是记住登录密码。但AI需要的记忆，是记住整个交互宇宙。 比如：

上一次任务失败，是因为微博把发布按钮的文案从发布改成了发送。

那么下一次，Agent就应该直接定位新文案，而不是再次失败。

上一次成功绕过滑块验证码，是因为它识别出缺口在坐标(233, 455)。那么这次的滑动轨迹就应该被存成一个可复用的函数。

AgentBay 把这类记忆做成一种可挂载的环境快照。不仅包括Cookie、本地配置，还包括上一次成功的DOM路径、API调用序列，甚至包括自进化引擎生成的最优提示词和工具权重。

下一次任务启动，Agent的状态不再是重新登录，而是精准地回到上次离开的那一秒。

当Agent比一杯奶茶还便宜

最后，我们来聊聊成本。

一年前，AutoGLM在本地手机跑一次任务，成本差不多要5块钱。

这还没算上随时可能弹出的广告、系统更新、应用版本带来的失败风险。

现在，在AgentBay上跑一次呢？云手机、模型调用、加上自进化采样的完整任务，单次成本是0.2美元，大约1.5元人民币。

关键点不在于便宜，而在于可预测。

一个永远满血、永远标准化的环境，才让Agent的规模化应用成为可能。

当成本低于一杯蜜雪冰城时，Agent就正式从极客的玩具，变成了人人可用的基础设施。

最后

一个比较深刻的工程哲学可以分享给大家，当模型能力有上限时，与其死磕模型，不如优化环境。

考虑，各种应用版本，操作过程中的各种意外，不如全面拥抱Agent Infra，当所有的配置都是统一、固定的。带来的结果大概率就是任务成功率飙升~

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建AI智能体感兴趣，别忘了点赞、关注噢~

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