AI Agents 迎来「Kubernetes 时刻」：Agent 逻辑正下沉到平台层
bibryam · x · 2026-10-17
Bilgin Ibryam 发文提出，AI agent 正经历十年前微服务向 Kubernetes 演进的类似范式转移：模型与工具调用逻辑正从应用代码迁移到可复用的 harness 中。
核心论点
- Harness 型 agent 在沙箱中执行代码，用文件配置 skills、插件和 MCP server 连接，会话状态也可落在文件系统上。
- 这要求更强的运行时隔离与生命周期管理（含文件系统持久化）。
- 网络控制必须约束非确定性 agent 能访问哪些数据、能把数据发往何处。
配图架构：入口层（Envoy/Agent Gateway 负责认证、鉴权、策略检查、输入过滤与密钥剥离）→ Agent Harness（planning、agent loop、上下文管理、评测反馈、guardrails，如 Claude Code、Codex、ADK、Strands）→ 出口层（工具调用、LLM 调用、密钥注入、策略执行）；底层是 Agentic Infrastructure（沙箱、持久化、checkpointing、挂起/恢复、执行环境、生命周期管理）。
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