智能体应用 IaaS 基础设施需求清单

智能体应用（AI Agent）相比传统应用有一些特殊的基础设施需求，比如长时任务运行、LLM API 调用、记忆/状态持久化、工具执行环境隔离等。

本文按 IaaS 核心组件分类，梳理搭建 Agent 平台所需的基础设施资源。

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1. 计算资源（Compute）

需求	推荐方案	说明
Agent 推理服务	容器服务（K8s / ECS / AKS / GKE）或 Serverless（Lambda / Cloud Functions）	Agent 逻辑通常是事件驱动的，Serverless 适合短时任务；需要长时运行或复杂编排时用 K8s
Tool 执行沙箱	隔离的容器实例 / 无服务器函数	Agent 调用工具（代码执行、搜索等）需要安全隔离，避免影响主服务
模型推理（私有化）	GPU 实例（NVIDIA A100/V100）或托管推理服务	如果本地部署 LLM，需要 GPU 计算资源
后台任务队列	Worker 节点 + 任务队列	Agent 的复杂任务可能需要异步执行和重试机制

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2. 存储（Storage）

需求	推荐方案	说明
对象存储	S3 / Azure Blob / GCS	存储 Agent 上传的文件、生成的文档、日志、模型权重等
块存储	EBS / Azure Disk / Persistent Disk	给数据库和需要持久化状态的计算实例使用
临时缓存	Redis / Memcached	Agent 会话状态、短期记忆、速率限制缓存

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3. 数据库（Database）

需求	推荐方案	说明
结构化数据	PostgreSQL / MySQL / Cloud SQL	用户数据、配置、Agent 定义、任务记录
向量数据库	Pinecone / Weaviate / Qdrant / pgvector	核心组件 — 用于 RAG（检索增强生成），存储知识库向量和 Agent 长期记忆
文档/NoSQL	MongoDB / DynamoDB / Firestore	非结构化对话历史、Agent 执行日志、灵活 schema 配置
图数据库（可选）	Neo4j / Amazon Neptune	如果 Agent 需要复杂的关系推理和知识图谱

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4. 消息与队列（Messaging）

需求	推荐方案	说明
任务队列	RabbitMQ / SQS / Azure Service Bus / Pub/Sub	Agent 任务通常是异步的，需要队列解耦和削峰填谷
流处理（可选）	Kafka / Kinesis / Event Hubs	实时事件驱动 Agent、多 Agent 协作的消息总线
WebSocket/实时通信	API Gateway + Lambda/ECS	推送 Agent 执行状态、流式输出 LLM 响应

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5. 网络（Networking）

需求	推荐方案	说明
虚拟网络	VPC / VNet / VPC	隔离 Agent 服务网络，配置公有/私有子网
入口网关	API Gateway / ALB / Nginx	统一入口，处理认证、限流、路由
出站代理	NAT Gateway	Agent 调用外部 API（OpenAI、搜索引擎等）需要受控的出站访问
DNS & CDN	Route 53 / Cloudflare / CloudFront	域名管理，静态资源加速

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6. 安全与身份（Security & IAM）

需求	推荐方案	说明
身份认证	IAM / OAuth 2.0 / OIDC	用户身份、服务间身份验证
密钥管理	AWS KMS / Azure Key Vault / HashiCorp Vault	极其重要 — LLM API Key、数据库密码、签名密钥必须托管在 KMS
网络隔离	Security Groups / NACL / WAF	限制 Agent 沙箱的网络访问，防止恶意工具执行外联
审计日志	CloudTrail / Azure Monitor / SIEM	记录 Agent 行为、API 调用、权限变更

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7. 可观测性（Observability）

需求	推荐方案	说明
日志	CloudWatch / ELK / Loki	Agent 推理过程、工具调用链、错误追踪
指标监控	Prometheus + Grafana / Datadog	LLM 延迟、Token 消耗、任务队列深度、API 限流状态
链路追踪	Jaeger / Zipkin / AWS X-Ray	追踪 Agent → LLM → Tool → DB 的完整调用链
LLM 可观测性（可选）	LangSmith / Langfuse / Weights & Biases	专门追踪 Agent 执行步骤、Token 成本、提示词版本

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8. 特殊：Agent 运行环境（Agent-Specific）

需求	推荐方案	说明
代码执行沙箱	E2B / Modal / 自研 Firecracker microVM	Agent 运行用户代码时需要安全隔离环境
浏览器自动化	Selenium Grid / Playwright + 无头浏览器容器	Agent 需要网页浏览能力时的基础设施
模型网关（可选）	LiteLLM / Langfuse Gateway	统一路由多个 LLM Provider，做限流、Fallback、成本统计

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典型最小化架构

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────────┐
│   用户端     │────▶│ API Gateway │────▶│  Agent 服务集群  │
└─────────────┘     │  + WAF      │     │  (K8s/ECS)      │
                    └─────────────┘     └────────┬────────┘
                                                 │
                    ┌─────────────┐     ┌────────▼────────┐
                    │  对象存储    │◀────│   Tool 沙箱      │
                    │   (S3)      │     │ (隔离容器/Serverless)
                    └─────────────┘     └─────────────────┘
                           ▲                      │
                           │           ┌──────────▼──────────┐
                    ┌──────┴──────┐   │   LLM API / 私有模型  │
                    │  向量数据库   │   │   (OpenAI/Claude等)  │
                    │ (Pinecone)  │   └─────────────────────┘
                    └─────────────┘
                           ▲
                    ┌──────┴──────┐
                    │   PostgreSQL  │
                    │  + pgvector   │
                    └─────────────┘

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建设优先级建议

第一阶段：必须有

• 计算（容器 / Serverless）
• PostgreSQL + pgvector
• 对象存储
• Redis
• API Gateway
• KMS 密钥管理

第二阶段：强烈建议

• 任务队列（SQS / RabbitMQ）
• 日志与监控系统
• 链路追踪
• IAM 细粒度权限

第三阶段：按规模添加

• 专用向量数据库（Pinecone / Weaviate）
• 模型网关（LiteLLM）
• 代码执行沙箱（E2B / Modal）
• 多区域部署与容灾

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本文档基于云原生架构最佳实践整理，具体服务选型可根据实际使用的云厂商（AWS / Azure / GCP / 阿里云 / 腾讯云）调整。