从分钟级到秒级：恒图科技以 ADLC 方法论打造更可控的 Agent 架构，支撑 Fotor 全新视觉创作范式

“现在是夏天，我想把这个商品配一个夏日海滩背景。”只需一句话，AI 就会自动执行一系列相关任务，满足用户的需求。

成立于 2009 年的成都恒图科技，让这样的创作方式成为了现实。深耕数字图像图形技术已超过 16 年，恒图科技将其核心产品 Fotor 打造成为了一款覆盖 Web、移动端（iOS/Android）、Mac 及 Windows 等多终端的人工智能多模态创意平台，通过基于生成式 AI 的文生图、图生图、文生视频、图生视频等能力，帮助个人创作者和企业客户通过自然语言完成视觉内容的生成与优化。目前，Fotor 全球用户已突破 8 亿，其中海外用户占比超过 95%。

除提供个人创作者服务外，Fotor 也将生成式 AI 与视觉处理能力输出给全球企业和商户。其中，开发者与企业级 API 服务面向软件服务商、营销服务商及大中型企业，帮助客户将图片生成、智能编辑和视频创作能力集成到自身产品与业务流程中；Vibe Marketing 解决方案则面向 Amazon 电商渠道及独立站商户，支持商品场景图、AI 模特图、种草带货视频、多语言广告视频及批量营销素材的生成。

在 Fotor 所呈现的智能创作体验背后，生成式 AI 正在重塑人与创作工具之间的关系。用户通过反复描述、不断调整创作目标，Agent 则持续理解用户意图、自主选择并调用相应工具，令结果逐步拟合用户需求。视觉创作不再是独立的一次性操作，而是成为了具有上下文、能够持续推进的智能协作过程。

这种交互方式，意味着 Fotor 需要在整个任务执行过程中持续维护 Agent 状态，连接恒图科技自研模型与第三方模型服务，并协调图片处理、视频生成、数据存储等多个环节，这对恒图科技原有的 Agent 运行架构提出了新的挑战：

• 弹性扩展：恒图科技早期的 Agent 应用部署在自管的实例与容器环境中。随着 Agent 从预先设定的固定流程走向自主决策，任务执行时间、调用路径和资源需求变得更加动态，原有架构难以根据业务流量灵活扩缩，容量规划愈发困难。
• 成本可控：为应对流量峰值，团队需要预留足够的计算资源以保障服务质量，但这也意味着在低负载时段存在明显的资源闲置，自管实例带来的成本压力随着业务规模扩大持续上升。
• 运行隔离：Fotor 服务的是全球用户，随着并发任务数量不断增加，恒图科技需要在保障单个会话连续性的同时，避免不同用户、不同任务之间相互影响，进一步提升系统整体的安全隔离水平。
• 架构开放性：在原有编排框架下，模型与接口的接入方式相对固定，若要引入新的第三方模型或调整自研模型的调用逻辑，往往需要改动较多业务代码。

面对这些挑战，亚马逊云科技凭借先进而完善的 AI 技术能力，给出了针对性的解决方案：Amazon Bedrock AgentCore Runtime 作为一款 Serverless、按实际使用付费的全托管 Agent 运行时，天然具备弹性扩缩能力，可直接化解容量规划与成本可控性的冲突；其提供的会话级运行隔离机制，让每个用户的任务在独立的运行环境中执行，为大规模并发场景下的安全性提供了保障；同时，AgentCore Runtime 基于容器化部署，对自研模型和第三方模型接口均保持开放支持，降低锁定顾虑。

此外，恒图科技的主要业务已经运行在亚马逊云科技上，新的 Agent 架构可以顺畅地衔接现有应用、数据与存储服务；亚马逊云科技团队在方案设计和技术问题处理过程中提供的及时支持，也增强了恒图科技推进这次架构升级的信心。基于以上因素，恒图科技最终决定携手亚马逊云科技，推动 Fotor 向由 Agent 驱动的视觉内容创作平台升级。

“Fotor 的 Agent 应用正从固定流程走向自主决策。Amazon Bedrock AgentCore Runtime 提供 Serverless 的托管式运行环境，既能缓解容量规划压力、提高成本可控性，也支持灵活调用自研模型和第三方模型，让我们对持续推进 Fotor 的 Agent 化升级更有信心。”

—颜河
恒图科技 CTO 

这次架构升级，恒图科技与亚马逊云科技团队采用了 Amazon ADLC（Agent Development Lifecycle）方法论——先明确弹性扩展、成本可控、运行隔离与架构开放性等验收标准，再以这些标准为基准持续验证 Agent 的实际表现并迭代调优，而不是上线后才发现问题。这让恒图科技对新架构的行为更有把握，也让 Amazon Bedrock AgentCore 的全托管能力能够真正发挥作用——新业务上线周期缩短至 1 天，得益于 AgentCore 的弹性伸缩与 Serverless 架构。

在亚马逊云科技解决方案架构师团队支持下，恒图科技将 Fotor 的图片与视频生成 Agent 应用迁移至 Amazon Bedrock AgentCore Runtime，由其承载有状态 Agent 在多轮交互中的运行，并为会话管理、弹性扩展和运行隔离提供支持：

• 弹性扩展：AgentCore Runtime 的 Serverless 架构可根据实际任务量自动伸缩计算资源，帮助恒图科技从容应对个人用户集中创作、企业级 API 并发调用，以及电商客户批量生成商品图片和营销视频等不同负载场景。
• 成本可控性：得益于 AgentCore 按实际使用付费的计费模式，恒图科技计算资源的投入与真实业务量直接挂钩，改变了此前 "为峰值预留、平时空转" 的成本结构。
• 运行隔离与安全：AgentCore Runtime 提供相互隔离的运行环境，每个用户会话在独立环境中执行，帮助恒图科技在保障会话连续性的同时，避免不同用户、不同任务之间相互影响，提升了整体安全性。
• 架构开放性：在接入方式上，恒图科技只需将已有 Agent 封装为 ARM64 容器，并按照规范增加调用端点（invocation API），即可完成部署，无需大幅改动容器内的核心业务逻辑。这种低侵入的接入方式降低了迁移与改造成本，帮助恒图科技保留了部署架构的灵活性。

与此同时，恒图科技延续并整合了亚马逊云科技上已有的事件驱动与异步处理架构。当用户在 Fotor 中提交图片或视频创作需求后，运行在 Amazon EKS 上的业务系统通过 Amazon ALB 接收请求，并由 Amazon SQS 对耗时较长的生成任务进行异步排队和解耦，Amazon SNS 负责 AI 任务相关消息的发布与订阅，使不同业务组件能够及时获取任务进展。随后，AgentCore Runtime 将承载 Agent 的执行与调度，并根据用户需求调用恒图科技的自研模型或第三方模型服务。生成的图片和视频结果存储在 Amazon S3 中，Amazon RDS 和 Amazon ElastiCache for Redis 则分别为业务数据与高频访问数据提供支撑。

通过上述服务协同，恒图科技打通了从用户请求接入、任务异步处理、Agent 运行和模型调用，到生成结果存储与返回的完整链路，为 Fotor 的个人用户多轮创作、企业级 API 服务和批量营销素材生产提供了稳定、可扩展的技术底座。

此外，亚马逊云科技团队还在迁移过程中，与恒图科技一起走完了 "验证—优化" 的迭代循环：持续提供架构设计、迁移路径和性能优化支持，通过调整业务实现与精简容器镜像，降低冷启动引发 AI 会话超时的风险；并根据 AgentCore 相关规范优化健康检查配置与任务逻辑，解决了部分异步 Agent 运行中断的问题。每一次调整都建立在真实运行数据的验证之上，而不是一次性上线后不再回头——这正是 ADLC 方法论所强调的价值：让 Agent 的行为更可控、表现更稳定，而不只是 "能跑起来"。携手亚马逊云科技团队，恒图科技将迁移经验沉淀为自动化运维能力，建立了 CI/CD 流程，将 AgentCore Runtime 从手动部署升级为自动化发布，提升了 Agent 服务的交付与运维效率。

完成以 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 为核心的架构升级后，恒图科技将一般生成式 AI 任务的流程耗时（不含模型推理）从分钟级缩短至秒级，同时也不再需要为 Agent 推理服务单独配置服务器，保障了计算资源能够随实际任务量弹性伸缩。另一方面，AgentCore 作为托管式运行环境，也提升了恒图科技 Agent 服务的弹性与稳定性，将系统并发处理能力提升至可同时支持上千个并发活跃会话，系统可用性也较迁移前提升了 4%。

在研发与交付方面，恒图科技通过 CI/CD 流程将 AgentCore Runtime 的部署与发布耗时缩短至数分钟，新业务上线周期缩短至 1 天。自动化配置完成后，Agent 运行环境几乎无需日常维护，研发团队得以减少在服务器管理、重复部署和故障排查方面的投入，将更多精力用于模型能力、创作体验和业务场景创新。

面向未来，恒图科技计划继续在亚马逊云科技上深化 Agent 能力建设。

“过去采用自管方式运行有状态 Agent 时，我们很难同时兼顾弹性扩展、会话隔离和成本控制。Amazon Bedrock AgentCore Runtime 帮助我们破解了这个‘不可能三角’：既能按业务需求自动伸缩，又能为不同用户会话提供隔离的运行环境，同时减少了服务器及日常运维投入。结合亚马逊云科技团队在架构迁移和性能优化方面的支持，让我们能够把更多精力投入 Fotor 的产品体验和视觉创作能力创新。”

—颜河
恒图科技 CTO 

恒图科技计划把 ADLC 方法论延伸到评估环节——基于 Amazon Bedrock AgentCore Evaluation 能力，为视觉生成结果建立可衡量的质量标准。这一步与恒图科技正在规划的 To B 业务紧密相关：面向电商商品图、企业营销素材等场景批量生成视觉内容时，输出质量的一致性和可控性将成为规模化交付的关键，而评估体系正是把 "生成结果是否达标" 从人工抽检变成可持续验证的工程能力。在个人创作领域，恒图科技将持续拓展 AI 图片生成与编辑、视频生成与处理及 AI 短剧等场景；在企业服务领域，则将继续完善开发者与企业级 API 服务，并推进 Vibe Marketing 在 Amazon 电商渠道及独立站商户中的应用，为商品场景图、AI 模特图、种草带货视频、多语言广告视频及批量素材生产提供支持。

“Amazon ADLC 方法论帮助我们在架构升级之初就明确了验收标准，并持续验证 Agent 的实际表现，让整个升级过程更加可控；再结合 Amazon Bedrock AgentCore 的全托管能力，Fotor 新一代 Agent 架构的上线周期缩短到了 1 天。接下来，我们计划把这套方法论延伸到评估环节，为 To B 视觉生产场景建立可衡量的质量标准，让规模化交付更加稳定可控。”

—颜河
恒图科技 CTO