随着大语言模型（LLM）技术的飞速迭代，其能力实现了爆发式增长，而AI Agent作为下一代人工智能的核心载体，凭借理解用户需求、自主规划决策、调用外部工具处理复杂任务的核心优势，正逐步渗透到企业核心业务流程中，从智能客服响应客户咨询，到供应链管理优化库存调配，AI Agent的应用场景不断拓展。

但AI Agent作为一种全新的技术应用范式，当企业尝试将其从“Demo原型”阶段推向“日均百万次调用的生产环境”时，传统应用运行时的诸多短板被急剧放大，成为阻碍AI Agent规模化落地的关键瓶颈：

• 安全风险不可控：AI Agent具备高度自主性，在调用外部工具、处理用户数据的过程中，可能面临数据泄露、恶意代码注入等安全威胁。传统运行时的隔离机制难以满足AI Agent的安全需求，无法提供足够强的防护保障，一旦突破安全红线，将给企业带来巨大损失。
• 对话上下文易丢失：一个完整的AI Agent系统往往需要协调多个组件协同工作，其架构通常以Agent Server为核心中枢，承担着维持对话记忆、保存任务执行状态的重要职责。在多轮交互场景中，传统运行时难以确保上下文信息在多次请求间完整保留，频繁出现的“失忆”问题，会严重中断用户体验，影响任务执行效率。
• 资源成本高企：AI Agent的工作负载具有明显的突发性特征，例如电商大促期间，智能客服类AI Agent的调用量会激增。传统运行模式下，企业需提前储备大量计算资源以应对峰值需求，而在非峰值时段，这些资源大多处于闲置状态，造成了严重的资源浪费，大幅增加了企业的运营成本。

深入分析这些痛点不难发现，核心症结在于传统运行时无法适配AI Agent“高自主、长会话、突发负载”的原生特性。为解决这一行业难题，9月16日，在腾讯全球数字生态大会上，腾讯重磅发布了Agent Runtime解决方案。该方案整合了执行引擎、云沙箱、安全可观测等五大核心能力，为AI Agent提供稳定可靠的运行环境。其中，Agent Runtime执行引擎由腾讯云Serverless AI运行时提供技术支撑，以“AI Agent专属引擎”为定位，通过腾讯自研的创新技术，成功打破“安全与弹性不可兼得”的行业困境——既能够提供媲美虚拟机的强隔离安全保障，又具备Serverless技术特有的极致弹性，让企业无需再在“保障业务安全”和“提升成本效率”之间艰难取舍。

1、AI Agent专属引擎：三大“乐高式”原子能力，降低开发门槛

腾讯云Serverless AI运行时并非传统Serverless技术的简单升级，而是完全依据AI Agent的架构特点量身打造的“原生引擎”。它将AI Agent运行所需的核心能力拆解为三大原子化应用模块，开发者无需从零开始搭建复杂的基础设施，只需像拼搭乐高积木一样，根据业务需求灵活组合这些模块，就能快速构建并落地生产级别的AI Agent应用，大幅缩短开发周期。

• Agent Server应用：AI Agent的“智慧大脑”：作为AI Agent的核心决策模块，支持通过容器镜像快速完成部署，开发者可根据业务负载灵活配置计算资源。为解决多轮对话“失忆”问题，该应用提供了HTTP Header、Cookie、QueryString等多种会话亲和调度机制，即便在分布式部署环境中，也能确保用户与AI Agent的多轮交互上下文完整保持，保障对话流程和任务执行的连贯性，让AI Agent始终“记得”之前的交互内容。
• MCP（Model Context Protocol）Server应用：AI Agent的“工具箱”：同样基于容器镜像交付，支持根据工具调用需求按需调整资源规格。在工具集成方面，该应用支持MCP SSE（Server-Sent Events）、MCP Streamable HTTP等多种通信协议，能够实现对各类外部工具的高效、标准化集成与调用，例如对接支付系统、物流查询接口等，极大增强了AI Agent的能力扩展性，让AI Agent可以轻松调用各类外部服务完成复杂任务。
• 沙箱应用：AI Agent的“安全堡垒”：针对AI Agent在执行高风险操作时的安全需求，该应用提供了浏览器沙箱、代码执行沙箱等多种预置安全沙箱工具，支持一键部署。在处理网页爬取、代码运行等高危操作时，沙箱应用能为其提供强隔离的运行环境，开发者仅需关注资源分配即可。底层通过硬件虚拟化技术实现强隔离，有效防止核心系统和敏感数据受到潜在攻击或破坏，为AI Agent的安全运行保驾护航。

1.1 关键能力解析：筑牢AI Agent运行基石

会话调度机制是保障AI Agent实现有状态、长周期运行以及安全隔离的核心基础，腾讯云Serverless AI运行时在这一领域具备三大关键能力：

• 会话亲和调度：为实现长连接维护和会话状态保持，该运行时提供了会话亲和模式。开发者无需编写或维护复杂的调度管控逻辑，只需进行简单配置，系统就能自动将带有相同会话标记的客户端请求定向调度到同一个实例上，从根本上避免多轮对话状态丢失、任务执行逻辑中断的问题。同时，系统支持HTTP Header、Cookie、QueryString、MCP SSE、MCP Streamable HTTP等多种场景的亲和模式，开发者可根据AI Agent应用或Web应用的实际需求灵活选择，适配不同的业务场景。

• 会话安全隔离：考虑到AI Agent对独立隔离运行环境的迫切需求，腾讯云Serverless AI运行时推出了会话安全隔离功能。每个用户会话都会在一个专用的轻量虚拟机中运行，该虚拟机拥有独立的CPU、内存和文件系统资源，不同会话之间无法相互访问数据，彻底杜绝了跨会话数据泄露的风险。当会话结束后，对应的虚拟机将被完全终止，内存资源也会被彻底清理，确保每一次会话的运行环境都是干净、安全的，为用户数据安全提供了坚实保障。

• 会话生命周期管理：为满足AI Agent处理长周期任务的需求，该运行时提供了完整的会话全生命周期管理能力。开发者通过简单配置，就能实现会话在不同状态之间的自动化流转。会话最长生命周期可达7天，足以支撑大多数长周期任务的执行；同时，系统还提供会话暂停功能，最长支持暂停30天，在暂停期间，能够以极低的成本保留文件系统和内存状态。这一能力让AI Agent不再局限于处理短时任务，能够承接更复杂、更具价值的业务逻辑，例如长期项目规划、持续的数据监控分析等。

1.2 产品核心优势：兼顾安全、性能与成本

• 会话级硬件隔离：采用腾讯自研的Cube轻量虚拟化技术，为每个任务或用户会话构建内核级强隔离环境。与传统容器技术不同，Cube基于硬件虚拟化，每个会话都运行在独立的轻量虚拟机中，拥有专属的CPU、内存和文件系统，从技术底层杜绝了跨会话数据泄露的可能。当会话结束后，虚拟机将被彻底销毁，真正实现“数据不留痕”，为AI Agent处理敏感数据提供了最高级别的安全保障。
• 毫秒级冷启动：Cube技术以主机为核心提供沙箱资源，实现了算力、存储、网络资源在主机层面的闭环管理，并对资源进行池化和复用设计，彻底消除了沙箱交付过程中的资源准备时间损耗。同时，搭配镜像加速技术，使得沙箱冷启动时延控制在100毫秒以内，确保AI Agent能够快速响应用户请求，避免因启动延迟影响用户体验。
• 十万级并发扩容：通过对主机内核、VMM应用程序、KVM底座、沙箱快照、容器管控等多个技术环节进行深度优化，腾讯云Serverless AI运行时具备强大的并发扩容能力，每分钟可支持扩容100000+个实例。面对突发流量，系统能够自动完成扩容，确保业务在高峰时段依然保持流畅稳定，同时避免了资源闲置，让企业无需为冗余资源付费。
• 全球化资源覆盖：依托腾讯云百万核级别规模的资源池，服务覆盖全球各大核心园区。企业无需投入大量资金自建数据中心，只需接入腾讯云Serverless AI运行时，就能快速获取超大规模的算力支持，轻松实现AI Agent的全球化部署，为全球用户提供稳定、高效的服务。

2、实操案例：5分钟部署“旅游规划小助手”AI Agent

理论需要结合实践才能更好地落地，下面将以“旅游规划小助手”AI Agent为例，详细介绍如何利用腾讯云Serverless AI运行时快速完成部署，让大家直观感受其便捷性。

2.1 需求拆解：明确AI Agent核心功能

“旅游规划小助手”需要实现以下核心功能：用户输入旅游目的地、旅行天数、偏好类型（如亲子游、美食游、历史文化游等）后，AI Agent能够自动整合该目的地的景点信息、餐饮推荐、住宿选择等地图相关数据，以及景点开放时间、门票价格等实时信息，最终为用户生成一份结构清晰、内容详实的个性化行程表。

2.2 模块组合：三大应用协同实现全流程

要实现上述功能，需要组合以下三个应用模块，协同完成从信息获取到行程生成的全流程：

（1）浏览器沙箱：安全获取实时信息

浏览器沙箱作为“实时信息爬取环境”，主要用于获取地图API未覆盖的实时数据，同时隔离网页访问过程中的安全风险。具体部署步骤如下：

1. 登录腾讯云Serverless AI运行时平台，在工具列表中选择“沙箱工具”，点击“创建应用”；
2. 在应用创建页面，应用类型选择“浏览器沙箱”。平台已预先内置浏览器镜像，默认配置了合适的内存规格，并开启了日志功能，开发者只需填入应用名称（如“browser-demo”）和部署地域，无需关注底层复杂的安全配置，点击“部署”即可完成浏览器沙箱的快速搭建；

3. 部署完成后，进入应用详情页面，即可获取浏览器沙箱“browser-demo”的访问URL，后续将通过该URL调用沙箱的信息爬取能力。

（2）地图天气MCP Server：对接第三方服务

地图天气MCP Server作为第三方地图天气服务的“代理层”，主要负责对接外部地图API（如高德地图API），实现请求转发与响应处理。部署步骤如下：

1. 提前将开发好的地图天气MCP服务打包为容器镜像，并上传至腾讯云容器镜像仓库；
2. 在Serverless AI运行时平台工具列表中选择“MCP工具”，点击“创建应用”；
3. 在应用创建页面，填入应用名称（如“map-mcp-demo”）、部署地域，并从镜像仓库中选择已上传的地图天气MCP服务镜像；

4. 进行会话亲和调度配置：根据镜像中使用的Transport Type（如SSE或Streamable HTTP），在平台上选择对应的会话Key来源，即可完成会话亲和调度的配置，确保请求能够准确转发到对应的实例；
5. 点击“提交部署”，部署完成后，在应用详情页面获取MCP工具“map-mcp-demo”的访问URL，用于后续与地图API的对接。

（3）旅游规划Agent Server：核心决策中枢

旅游规划Agent Server是整个AI Agent的“决策中枢”，负责接收用户需求、调用大语言模型进行需求分析、调度浏览器沙箱和地图天气MCP Server获取数据、整合信息并生成最终行程表。部署步骤如下：

1. 提前将开发好的旅游规划Agent Server服务打包为容器镜像，在该服务中实现调用大语言模型、通过浏览器沙箱“browser-demo”和地图天气MCP Server“map-mcp-demo”的URL调用对应工具的逻辑，然后将镜像上传至腾讯云容器镜像仓库；
2. 在Serverless AI运行时平台工具列表中选择“Agent运行时”，点击“创建应用”；
3. 在应用创建页面，填入应用名称（如“travel-assistant-demo”）、部署地域，并从镜像仓库中选择已上传的旅游规划Agent Server服务镜像；

4. 配置实例安全隔离和会话亲和调度：
   a) 开启“实例安全隔离”功能，确保每一次用户会话都独占一个实例，有效避免数据泄漏风险；
   b) 配置“基于会话”的单实例并发模式，通过“my-session-id”将同一用户会话的所有请求定向到同一个实例上，无需复杂的代码开发，仅通过简单配置就能保证AI Agent在多轮对话中不丢失上下文；

5. 点击“提交部署”，完成“travel-assistant-demo”应用的部署；

6. 为“travel-assistant-demo”配置自定义域名，方便用户访问，至此，“旅游规划小助手”AI Agent正式上线。

2.3 落地效果对比：优势显著

通过上述简单几步操作，就能快速部署一个兼具“安全隔离”“弹性扩展”和“多轮会话保持”能力的“旅游规划小助手”AI Agent服务。这一过程不仅大幅缩短了开发部署周期，还让开发者能够将更多精力聚焦于业务逻辑创新，而非繁琐的基础设施搭建工作。以下是腾讯云Serverless AI运行时与传统方案（自建服务器）的关键指标对比：

指标	传统方案（自建服务器）	腾讯云Serverless AI运行时
部署时间	7天（含基础设施搭建 + 调度逻辑定制）	5分钟
多轮对话“失忆”率	随机（受实例调度不稳定影响）	0%（会话亲和定向调度）
突发负载应对（10倍峰值）	需提前2天手动扩容服务器	自动扩容，用户无感知
资源成本（非峰值时段）	资源闲置率高，成本浪费严重	按需计费，无闲置成本

3、未来展望：加速AI Agent产业化落地

腾讯云Serverless AI运行时以“一个引擎 + 三种应用类型”的原子化能力矩阵为核心，构建了一个超安全、高性能的AI Agent开发生态底座。该引擎通过统一的资源调度、强隔离的安全保障以及极致的弹性扩展能力，为上层AI Agent应用提供了稳定、高效且经济的运行环境。开发者基于这一底座，能够自由集成开源大语言模型与多样化的工具链，灵活构建适用于智能客服、智能运维、行业知识库等多种场景的AI Agent解决方案，同时充分享受Serverless技术“按需运行、平滑伸缩”的技术红利，大幅降低开发与运营成本。

在这一开放、可扩展的生态基础上，AI Agent的开发实现门槛将显著降低，创新效率得到极大提升。这不仅能推动AI Agent在技术层面向更高自主性、更强智能化方向演进，还能加速其在金融、医疗、制造、零售等千行百业的产业化落地进程，为企业数字化转型与智能化升级注入新的动力，助力构建更加智能、高效的产业生态。

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