Agent Infra 深度解构：支撑智能体规模化落地的四大技术支柱

传统的 IaaS（计算、存储、网络）是为”确定性程序”设计的，而 Agent 是”概率性”的。这种错位导致了高昂的成本、不可控的幻觉和极慢的响应速度。

本文将拆解 Agent Infra（智能体基础设施） 的四大核心支柱：沙盒化的执行环境、AI 原生浏览器、连接协议的标准化（MCP）、面向 AI 的搜索。

一、认知的重构：基础设施的优先级倒置

对于 AI Native 产品，基础设施的定义发生了根本性的翻转：

• 传统 SaaS： 先买云服务器（IaaS），再搭应用。
• AI Agent： 模型与数据优先。我们需要先解决模型调用、工具连接和环境交互，最后才考虑底层的算力。

Agent Infra 的核心使命，不再是简单的提供资源，而是解决 Agent 推理过程中的”数据质量”和”执行可靠性”。

二、核心支柱一：沙盒化的执行环境

Agent 的一大特性是自主写代码来解决问题（如数据分析、生成图表）。但这带来了巨大的安全隐患：如果 AI 写了一段死循环或恶意代码怎么办？

• 传统方案的局限： 本地运行极其危险，传统的 Docker 容器启动又太慢（秒级），无法满足 Agent 的实时交互需求。

• Agent Infra 的解法：云端微虚拟机

  • 像 E2B（Execution-to-Build） 这样的服务，为每个 Agent Session 提供了一个毫秒级启动、完全隔离的云端沙盒。
  • PM 视角： 这相当于给 Agent 划定了一个绝对安全的**“围栏（Boundary）”**。在这个围栏里，Agent 可以随意下载包、运行代码，而 PM 无需担心底层系统的崩溃或数据泄露。

三、核心支柱二：AI 原生浏览器（AI-Native Browser）

浏览器是 Agent 获取最新信息的唯一窗口。但让 Agent 用 Chrome 并不是个好主意。

• 痛点：

  • Token 燃烧： 传统网页充斥着广告、CSS 和冗余脚本。如果直接把 HTML 喂给大模型，Context Window（上下文窗口）瞬间就会被填满，且充满了噪声。
  • 反爬虫风控： 大量的并发请求会让 Agent 的 IP 瞬间被封。

• Agent Infra 的解法：无头浏览器集群（Headless Browser Fleet）

  • 如 Grasp 或 Browserbase，它们运行在云端，没有前端界面。
  • Agentic 层优化： 它们不只是渲染网页，还会自动进行**“DOM 树清洗”**——把网页转化为 LLM 易读的 Markdown 或 JSON 格式，只保留核心文本。
  • 价值： 这不仅将 Token 消耗降低了 90%，更极大提升了 Agent 读取信息的准确率。

四、核心支柱三：连接协议的标准化（MCP）

Agent 的强大取决于它能调用的工具（Tools）。但连接数千个 SaaS API 是一个巨大的工程噩梦。

• 标准化协议（MCP）： Anthropic 推出的 MCP 是目前的行业破局者。它不再让每个模型单独去对接 Google Drive 或 Slack，而是定义了一套标准接口。

• Function Calling 的进化： 作为 PM，我们需要关注如何通过 MCP 将企业内部的数据、Prompt 和 API 资产统一管理。Agent Infra 平台通过聚合这些 API，让 Agent 能够像”插拔 USB”一样灵活调用工具，而不是每次都重写代码。

五、核心支柱四：面向 AI 的搜索

Agent 在执行 Deep Research（深度研究）时，搜索的方式与人类完全不同。

• 人类搜索： 看前 3 条结果，点链接，阅读网页。

• Agent 搜索： 并发读取 20 条结果，提取摘要，综合推理。

• Agent Infra 的解法： 我们需要 Exa（原 Metaphor）或 Tavily 这样的 AI 原生搜索引擎。

  • 结构化返回： 它们不返回”网页快照”，而是返回清洗后的”知识片段”。
  • 信噪比优化： 确保 Agent 读取的前 1000 个 Token 包含 90% 的有效信息，而不是广告和导航栏。

结语：设计 Agent 的”反馈循环”

理解了这四大支柱，AI 产品经理的职责就变得清晰了：我们不仅是在设计人机交互（UI），更是在设计 Agent 与环境的交互。

在 Agent Infra 的支持下，PM 的核心工作转向了反馈循环（Feedback Loop）的设计——定义什么是”好的行为”，设计环境给出的奖励信号（Reward Signal）。

只有当基础设施足够坚实（环境稳定、工具好用、信息纯净），Agent 才能从一次次的交互中学习进化，最终成为真正可靠的”数字员工”。