构建可扩展的人工智能代理：初创企业代理架构的实用生命周期

大多数初创企业都会过度设计人工智能代理架构。在用户数量尚未破百时，就急于搭建多代理编排、记忆图谱、独立运行时和策略引擎。代理的初始形态并非平台，而是产品功能。如果从生命周期的角度，结合客户增长来思考代理开发，架构就会变得清晰明了。而且它通常比生态系统中各种说法所暗示的要简单得多。

这里有一个实用的成熟度模型，可以帮助您构建代理，避免过早地过度设计架构。

阶段	客户	模式	隔离级别	堆栈偏差
0	0-10	单一代理	最小	AWS Lambda + Amazon Bedrock
1	10-500	单一 + 工具	逻辑数据隔离	Lambda/ Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）+ Amazon DynamoDB
2	500-5000	结构化代理	数据 +执行隔离	Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）+ AWS Step Functions（企业级拉取方案使用 Amazon Bedrock AgentCore）
3	超过 5000	代理平台	运行时隔离	AgentCore 或自定义控制面板

0–10 位客户 | 产品市场契合前

在这个阶段，您不是在构建代理系统，而是在构建一个专注于单一目标的单一代理。它通常仅依赖少量工具，并以无状态执行方式运行。其核心是一个带有工具调用的推理循环。

架构

用户 → API Gateway → 计算（AWS Lambda）→ LLM（Amazon Bedrock）→ 工具 → 响应

没有持久身份、没有长期记忆，也没有编排引擎。

推荐堆栈

模型

• Amazon Bedrock

使用内置评估工具比较不同模型的性能、成本和准确性，并可随自身发展灵活切换模型。

执行

• AWS Lambda（默认）
• 如果基于容器，则使用 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）/AWS Fargate
  

存储（如果需要）

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）

框架

• 原始 SDK 调用
• 轻量级 Strands Agents SDK（用于推理循环和工具编排的开源代理 SDK）或 LangChain（用于结构化工具处理）
  

在此阶段请避免使用多代理框架和运行时。

目标：验证推理循环能够带来实际价值。

10–500 位客户 | 早期牵引力

随着实际使用开始，新的需求开始出现。用户期望获得会话连续性，边缘案例快速出现，提示容易失效，系统必须能够处理并发使用。您可能仍然只有一个主要代理，但现在它需要结构化。

那么，需要做出哪些改变？ 首先，您应该引入会话记忆、结构化输出以及更清晰的工具抽象。护栏和基础可观测性对于帮助您理解并在真实使用场景下稳定系统也至关重要。

推荐堆栈

执行

• AWS Lambda 或 Amazon ECS
• 仅当您已处于 Kubernetes 原生环境时，才考虑使用 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）
  

状态

• DynamoDB（会话持久化）
• Amazon S3（构件）
• 仅当检索是核心功能时，才使用向量数据库（如 Amazon S3 Vectors）
  

框架

• Strands Agents SDK（清晰的推理结构）
• LangChain（工具组合）
• LlamaIndex（检索密集型用例）

可观测性

• Amazon CloudWatch（指标和日志）
• AWS X-Ray（分布式跟踪）
• Amazon Managed Grafana（数据可视化）

仍应避免使用代理蜂群。在此阶段，大多数产品都受益于一个严谨的推理循环。

目标：在真实用户负载下实现可靠性。

500–5000 位客户 | 扩展复杂性

在第二阶段，系统开始表现出真正基础设施的特性。您需要处理并发会话、长时间运行的工作流和异步执行。输出可能已成为业务关键，成本敏感度增加，企业客户也开始提出严肃的问题。这是第一个真正的转折点。

要在此阶段有效运行，您需要持久的工作流、清晰的租户和会话隔离、版本化的提示和工具，以及持续测试和改进系统的评估管道。

隔离：您真正需要什么

在此阶段，隔离不是可选的。但隔离分为不同层次：

1.数据隔离（必须）

• 租户范围的 DynamoDB 分区
• 每个租户的向量命名空间
• 每个租户的 Amazon S3 前缀/存储桶
• AWS Identity and Access Management（IAM）范围内的工具凭证
• 使用 AWS Key Management Service（KMS）加密
  

这是基础要求。

2.执行隔离（通常需要）

• 每个租户的并发限制
• 为高级租户提供单独的工作线程池
• 速率限制和断路器
• 大型客户可能使用独立的 AWS 账户

这有助于防止“吵闹邻居”效应。

3.运行时级别的隔离（有时需要）

• 强大的沙箱机制
• 集中实施策略
• 标准化的审计控制
• 执行层的明确租户边界

这是托管式代理运行时发挥作用的地方。

默认架构路径

对于大多数处于第 2 阶段的初创企业：

工作流程

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporal（如果首选外部编排）
  

执行

• Amazon EKS 在此阶段变得常见
• Amazon ECS 适用于较简单的模型

框架

• Strands Agents SDK 用于结构化推理
• LangGraph 用于显式控制流
• CrewAI 仅在需要真正的多代理专业化时使用

工作流原语非常灵活。它们让您能够快速迭代产品逻辑，同时仍能提供持久执行和重试能力。

第 2 阶段何时采用 AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore 是一个代理式平台，可帮助您快速、安全、大规模地构建和运营人工智能代理。它提供运行时服务，包括安全的工具访问、记忆、策略执行和运维监控，让您的团队无需构建自己的基础设施层即可专注于代理性能。

如果以下条件中至少有 2 条成立，建议较早迁移到 AgentCore：

• 企业级交易取决于隔离保障
• 安全审查要求正式的审计和租户模型
• 您正在手动构建策略执行和隔离逻辑
• 多个代理/产品需要共享的运行时层
• 高并发性需要标准化的执行控制

经验规则：

• 在塑造产品时使用工作流原语
• 在标准化运维时使用 AgentCore

目标：拥有适当隔离的可靠基础设施。

5000 多位客户 | 企业级应用

到了第三阶段，您不再是构建单个代理，而是在多个租户中运营多个代理。合规性要求、成本归因和服务等级协议

（SLA）期望已成为系统的一部分。此时，运行时级别的隔离已成为合理的架构选择。

推荐堆栈

代理运行时

• AWS AgentCore 运行时
• 或者在 Amazon EKS 上使用自定义控制平面

安全性

• AWS IAM 范围内的工具权限
• 严格的租户边界
• 虚拟私有云（VPC）隔离

治理

• 按租户进行成本归因
• 审计日志记录
• 集中实施策略

您已经从单个功能升级到了平台。

AWS 与框架：保持边界清晰

使用 AWS 处理：

• 持久执行
• 隔离
• 身份
• 可观测性
• 治理

使用框架（Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、CrewAI）处理：

• 结构化推理
• 工具组合
• 规划/执行模式

基础设施问题属于云原语，而推理问题属于代理框架。将这两层混在一起通常会造成不必要的复杂性。

要进一步了解 AWS 为构建人工智能和代理式工作流设计的工具，请观看 Matt Garman 在 AWS re:Invent 2025 上对 Amazon Q 开发者版的介绍。Amazon Q 是一个专注于开发者的人工智能代理平台，可帮助您更快地构建和部署独特的应用程序。

不要构建代理平台。构建一个赢得成为平台资格的代理。隔离、编排和治理应该由客户增长驱动，而不是由架构野心驱动。代理是内部包含推理循环的分布式系统。仅在现实需要时才增加复杂度。

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