云基础设施长期以来都是围绕人类设计的，人类以稳定且可预测的方式进行搜索、点击、滚动和流媒体操作。AI 代理的行为则有所不同。它们能够引发一波活动浪潮，在几秒钟内启动多个子代理，查询数百个数据库、搜索文档并调用 API，然后像到来时一样迅速消失。
在此前提下，亚马逊正在重新设计其云基础设施的核心部分。周四，AWS 推出了新一代 OpenSearch Serverless，这是一种完全托管的搜索和向量数据库——本质上是一个用于大规模存储和检索信息的系统——专为智能体工作负载而设计。AWS 表示，当智能体触发任务时，新系统可以即时扩展规模，而在空闲时则缩减至零。
此次发布反映出科技行业日益增长的共识：原本为人类驱动的网络设计的基础设施，在一个越来越多由代理占据的世界中表现不佳。
虽然 AI 代理目前仍只占互联网活动的一小部分，但机器生成的流量已经相当可观，并且有望进一步增长。Cloudflare 表示，在过去六个月中，机器人占据了整体 HTTP 流量的 31%。在此期间，AI 爬虫、搜索引擎和助手约占所有机器人请求的四分之一。
“到2027年上半年某个时候，非人类流量将超过人类流量。”Cloudflare 高级产品经理 Lai Yi Ohlsen 在接受 TechCrunch 采访时表示。
在上周举行的 Google I/O 开发者大会上，该公司表示用户将能够开始委派任务给 AI 系统，例如研究购买决策、预订旅行、浏览网页以及与应用程序互动。但这一趋势并不仅限于面向消费者的 AI 智能体。企业正越来越多地在内部及面向客户部署智能体，从而在幕后创造出新型机器生成的流量。
因此，云提供商和基础设施公司一直在努力解决如何将为人构建的系统适应到一个由不断自主检索信息、调用工具并生成机器间流量的代理所主导的世界。
这就是 AWS 新推出的 OpenSearch Serverless 的用武之地。
“时机很明确。代理正从实验阶段进入生产环境，它们产生的流量模式是以前基础设施根本无法应对的。”亚马逊 OpenSearch Service 总经理 Tia White 告诉 TechCrunch，“它们会毫无预警地激增，也会在没有通知的情况下陷入空闲，而企业需要的是无需为闲置或空转的计算资源付费就能跟上节奏的搜索服务。”
这一代产品的关键技术变革在于将计算与存储解耦，允许计算在几秒钟内扩展以应对代理流量的突发，并在代理空闲时将计算缩容至零，从而让客户在代理空闲时支付 0 费用。
White 说：“此前，即使在我们之前的 Serverless 版本中，你也必须至少保持一个实例运行，因为存储和计算是耦合的。你无法根据需要自动按比例启动 [计算]，因此总是需要为工作负载预留空闲的计算资源，无论你是否在使用它。”
这就像即使不使用停车位也要一直付费。而在 AWS 升级后的 Serverless 模式下，更像是按使用量计费的停车费。
在发布之初，OpenSearch Serverless 将与 Vercel 和 Kiro 等 AI 开发平台原生集成，使开发人员能够在不管理基础设施的情况下，为代理部署可用于生产的搜索和向量后端。
这种转变正在整个云行业中涌现。Databricks 和 Snowflake 正在将自己重新定位为面向企业数据的 AI 记忆和检索系统。微软推出了针对 Azure 的更新，旨在处理 AI 代理的流量突发并在代理之间共享内存。Cloudflare 也效仿亚马逊，上个月推出了旨在为代理提供持久环境和即时可扩展性的基础设施。
随着越来越多的公司部署 AI 代理，围绕机器生成工作负载重新设计基础设施的压力将越来越大，这反过来可能使代理在更大规模上更便宜且更容易部署。