大模型时代，AI基建的重要性已经不言而喻。
前有马斯克19天狂组10万块H100，后有扎克伯格挖人不忘大堆算力，誓要首家上线1GW+超算集群……围绕“算力”、“基建”的好戏，在全球舞台上可谓是连番上演。
刚刚在上海落幕的WAIC 2025，同样未能“免俗”。并且我们还发现，随着模型应用成为发展主旋律，基础设施方面也有了更细化的新进展。
就拿当下最热的Agent领域举例。Agent Infra的概念，已经开始被最敏锐的厂商所捕捉。
并且呈现出的还是大洋两岸两大云巨头同时发力的景象——
AWS一面发布Amazon Bedrock AgentCore的智能体沙盒，帮助企业规模部署和运行AI Agents；一面额外拿出1亿刀，投向促进智能体开发和部署的研发工作。
国产Agent基础设施也迅速跟上：就在WAIC现场，阿里云正式推出首款专为AI Agents打造的“超级大脑”——无影AgentBay。
没错，就是阿里云电脑品牌的那个“无影”。现在，这台云电脑不仅能随时随地通过普通电脑、手机、平板接入，还能在云端一键生成专属Agent运行的沙箱环境，让智能体开发者开箱即用、3行代码直接“拎包入住”。
好家伙，这真是要把Agent的开发门槛，又给大砍一刀了。
AgentBay——专为Agent开发的一台超级电脑
2025年，Agent有多火？
如果说移动互联网的标志物是各种手机App，那在当下，应用端大模型的代言词，非“Agent”莫属。
数据显示，过去三个月涌现的Agent相关产品，数量甚至超过了2024年的总和。而正如移动App使得云计算成为主流，Agent行业的快速发展，也对Infra提出了全新的挑战和更高的要求。
阿里云正是在这样的背景下，专为AI Agents开发，打造了无影AgentBay——一台专为Agent服务的超级电脑。
经过三个多月的内测，正式上线的无影AgentBay集成了云上沙箱环境、算力调度、持久化数据存储和企业级安全多项核心能力，主打一个功能丰富、接入简单、扩展灵活。
来看具体功能。
覆盖多个主流环境
首先，在沙箱环境方面，无影AgentBay覆盖从Linux、Windows、Android系统层的Computer Use、Mobile Use到Browser Use、Code Space等应用层的多个主流环境，为Agent自动化应用提供全方位支持。
也就是说，它覆盖了浏览器、代码、电脑、移动端四大核心环境，无论是开发网页自动化智能体，还是代码编译、桌面操作、移动应用控制智能体，都能适用。
其中linux和android的支持是目前市面上大部分产品都不具备的，这意味着手机、平板等移动终端也可以快速体验到各大Agent带来的惊喜。
支持多种交互方式
其次，无影AgentBay支持视觉理解、自然语言控制、任务解析等多项AI技术，支持原子化工具API、AI Agent API和ASP远程串流协议等多种交互方式，提供多模态输入和智能决策，提升自动化效率。远程串流意味着运行沙箱环境全程都是可视化的，在一个类似Windows桌面里执行命令，还可以随时暂停，手动接管。
升级数据漫游系统
在数据持久化——也就是存档数据，让数据能被长期保存和使用方面，无影AgentBay还升级了跨平台数据漫游系统。
该系统支持状态和内存级别的持久化，确保任务切换时的状态连续性，资源可以按需加载、实时切换。这样的好处是在一些需要登录账号信息的平台，无需重复登录，大大节省了操作步骤和时间，同时账号信息也能被安全的保存。
提供企业级安全
AI Agents在本地环境部署时，存在的一个问题是，在执行任务时可能会对本地电脑文件系统进行修改、删减等操作，执行过程就像一个“黑匣子”，轻则留下垃圾文件，重则导致文件丢失或数据泄露。
相较之下，无影AgentBay自带“防火墙”，提供了符合企业级安全标准的安全沙箱环境，采用数据加密传输和权限严格隔离，实现“本地环境零侵入”，相当于为消费者和厂商设置了安全隔离双重保险。
此外，基于阿里云强大的算力，无影AgentBay还能实现秒级弹性伸缩与千级并发的运维能力，帮助开发者解决智能体开发、运行过程中遇到的基础建设和运维难题，让开发者更专注于开发本身。
除此之外，无影还为海内外客户提供了AI大模型推理、大型3D软件等所需的GPU算力和AI工作站，以满足更复杂的数据分析、小模型训练、游戏生成等需求。
开发环境和算力依然是Agent落地两大难题
看完功能，让我们再回归到Agent加速落地本身提出的挑战——总结起来其实是两个关键词：开发环境和算力。
举个例子，比如在本地环境开发AI Agents，硬件设备上就很难满足高并发、高算力的需求，尤其是需要大量GPU运算的工作，普通电脑基本上是hold不住的。想要在本地拉通一套能开发AI Agent的设备和环境，需要投入的精力和财力都不可小觑。
另外，Agent执行任务时往往会占用本地计算资源和操作权限，这也严重影响着用户体验。
对照来看，也就不难理解阿里和AWS这两大云巨头，怎么就在这个时间节点上不谋而合了起来。如果较真点的话，阿里云推出的比AWS还要早三个月，中国厂商在基建这块真是YYDS。
以无影AgentBay为例，云电脑的技术原理天然就能解决以上难题，将AI分配的任务直接接入高性能云端环境。
无影AgentBay不仅自带海量MCP工具和环境，还能在云端轻松完成任务执行、算力弹性扩容，并且全程操作均支持可视化。
这样一来，就节省了大量运行时间，大幅降低了Agent应用的部署门槛。
可以说，是加速打通了AI Agents规模化的最后一公里。
Agent时代需要新基建
阿里此番布局Agent Infra，可以说是闪电出手：从内测到正式发布，具备完整的交付能力，仅用了三个月的时间。首批内测客户也超过了1000家，市场反响热烈。
从Agent长期发展的视角来看，正如移动互联网时代App的繁荣，促使IT基础设施迈向云计算时代，Agent大规模落地的前提，自然也少不了新基础设施的建立和完备。
其中的难点在于，Agent的开发就像办一场全世界参与的奥运会，其中涉及的环节十分复杂，赛事本身可能只是其中最简单的环节。
从云厂商的视角来看，不仅要有深厚的云技术积累+AI技术积累，还要对真实落地场景有敏锐的行业洞察。
这也就解释了，为什么是阿里云和AWS们率先出手，争相在Agent Infra这个新开拓的棋盘上落子布局。
根据IDC报告，2024年下半年，阿里云依然稳坐中国公有云服务市场头把交椅。
财报也显示，其在通义系列大模型、AI基础设施等领域的全面发力，推动了公有云收入增长。截至去年第四季度，其AI收入已连续六个季度三位数增长。
古时征战讲究兵马未动粮草先行，现今AI时代，无论是基础模型的智能涌现，还是上层应用的加速落地，Infra都是关键。
