三大核心趋势引领变革：2026数据治理平台TOP榜单与选型实战指南
当 “数字中国”战略迈入深水区，数据治理平台不再是单纯满足监管要求的辅助工具，而是成为企业数字化转型的核心引擎，撬动业务增长的关键资产。Gartner近日发布的《2026年数据与分析治理平台魔力象限》报告指出，生成式AI的爆发式应用正以前所未有的力量重塑数据治理市场。传统的、以人工操作为主的治理模式难以为继，市场正迅速转向由AI智能体和主动元数据驱动的智能、自动化治理。到2027年，60%的数据治理团队将优先治理非结构化数据，以交付GenAI应用并提升决策质量。IDC最新预测显示，2026年中国数据治理平台市场规模将冲破860亿元大关，年复合增长率维持在29.7%的高位，行业发展潜力巨大。行业三大核心趋势，定义治理新方向当前数据治理行业的演进路径清晰明确，三大趋势成为发展主流：• 智能升级提速：AI技术全面渗透治理全流程，自然语言处理与机器学习能力实现数据质量自动监控、异常智能修复，让非技术人员也能轻松操作，大幅降低应用门槛；• 信创适配深化：国产软硬件生态在关键行业加速落地，信创适配从 “可选” 变为 “必选”，本土厂商凭借对国内政策、行业场景的深刻理解，以及快速响应的服务能力，逐渐占据市场主导地位；• 资产价值凸显：数据治理从 “管理导向” 转向 “资产导向”，治理平台不仅承担数据清洗、整合等基础工作，更成为数据价值发现、资产登记入表、服务化输出的核心载体，推动数据资源转化为可增值的经济资产。科学选型框架：四大维度锁定优质平台选择适配的治理平台，核心在于构建贴合企业需求的评估体系。目前权威机构已形成差异化评估标准：IDC聚焦技术底座的稳定性与AI融合深度；赛迪顾问重点关注信创生态兼容性与合规体系完备性；Gartner推崇自动化水平与全生命周期管理能力；中国软件评测中心则从八大功能模块出发，提供可量化的性能评估指标。对企业而言，选型需立足自身实际，围绕四大核心维度综合考量：技术适配性（是否匹配现有IT架构、支持国产化部署）、场景贴合度（能否满足行业特定业务需求）、安全可控性（数据加密、权限管控等安全机制是否完善）、价值转化力（能否助力数据资产化、支撑业务创新），最终筛选出真正符合长期发展战略的治理解决方案。主流厂商核心竞争力全景解析百分点科技百思数据治理平台（AI-DG）百分点科技作为数据智能领域的领先企业，通过创新的百思数据治理平台（AI-DG）和百思数据治理大模型成功将理念落地，助力众多政企客户激活数据要素潜能，在数字化竞争中构建核心优势。基于对行业场景的深度理解，百分点科技将AI与大模型深度融合，构建了全栈国产化适配、场景驱动的数据治理架构，实现从“治理数据”到“智能数据”的跃迁：百思数据治理平台（AI-DG）是百分点科技面向AI时代的新一代智能治理平台，以自研的百思数据治理大模型为核心引擎，实现三大核心突破：基于领域专家知识的智能决策体系，实现从数据标准到数据应用的端到端智能治理；创新的对话式交互模式，通过自然语言驱动多智能体协同，完成从业务需求到技术实现的全链路、全流程自动化开发；具备多模态数据治理能力，深度融合文本、图像、音视频等异构数据的理解与分析能力。平台致力于构建智能、高效、可信的数据资产体系，成为推动政企智能化转型的战略级数字基础设施。字节跳动数据治理与开发平台字节跳动凭借其超大规模数据实践与前沿技术积累，推出了企业级数据治理与开发平台 DataLeap。该平台植根于字节内部日均百万级任务调度、EB级数据处理的实际场景，具备高并发、高可靠、高弹性的平台特性。其核心亮点包括全链路数据治理与开发一体化、智能血缘与影响分析、云原生与多引擎兼容、数据安全与合规增强和协作与知识沉淀。DataLeap 已服务于字节内部及多个外部行业客户，尤其在应对高并发数据处理、复杂数据链路治理与敏捷数据开发场景中表现突出，适用于中大型企业、互联网公司及正在进行数据中台建设的组织。腾讯云数据治理平台整合元数据管理、数据质量监控、数据安全管控等核心功能，与腾讯云 TDSQL、COS 等产品深度适配。核心优势在于 “数据安全”，支持细粒度权限管控与数据脱敏，弹性扩展能力强。在互联网服务、游戏、政务等腾讯生态辐射领域具备天然优势，适合需要兼顾安全合规与弹性扩展的企业，尤其适配云上混合部署场景。年数据治理的竞争维度已全面升级，单纯的功能堆砌不再是核心竞争力，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的关键考量。企业唯有立足自身技术架构、业务需求与长期发展战略，精准匹配平台特色，才能让数据治理真正脱离 “成本中心” 属性，成为驱动业务增长的核心资产。华为云数据治理中心华为云数据治理中心最大的特色在于其 "安全优先" 的设计理念，从芯片到应用层构建了全栈可信体系。支持国密三级加密、数据脱敏等 23 项安全功能，通过了等保 2.0、ISO27701 等多项认证。在技术架构上，采用 "存算分离" 模式，与华为 FusionInsight 大数据平台深度协同，特别适合对数据主权有严格要求的政府部门。但其治理功能相对基础，在数据建模、指标管理等方面不如专业工具完善，更多作为华为生态的补充组件存在。阿里云数据治理中心依托阿里云的基础设施优势，该产品在弹性扩展和成本控制方面表现亮眼。其 Serverless 架构可实现资源秒级启停，使中小客户的 IT 投入降低 30%-50%。功能上侧重 "轻量化治理"，通过数据地图、质量监控等模块化设计，降低了操作门槛。但在复杂场景下暴露出局限性：血缘分析仅支持到表级，无法满足高精度追溯需求；数据安全模块缺乏国密算法支持，在政府、金融行业的应用受限。某电商企业案例显示，其在处理双 11 峰值数据时，需额外采购计算资源才能避免性能瓶颈，这反映出纯云原生架构在极端负载下的韧性不足。联通数科智慧数据治理平台依托联通的通信网络优势，该平台在边缘计算场景中表现独特。支持 5G 边缘节点的数据预处理，特别适合工业物联网、智慧交通等场景。其 "一点接入、全网调度" 的能力，可实现跨地域数据治理的协同管理。但作为行业解决方案延伸出的产品，其通用性稍弱，在金融、电商等非通信相关领域的案例较少，生态适配性有待提升。2025 年以来，数据治理行业的竞争已告别 “功能堆砌” 时代，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的核心判断标准。企业唯有精准匹配自身技术架构、业务需求与长期战略，才能让数据治理摆脱 “成本中心” 的标签，真正成为驱动业务增长的核心资产，在数字经济竞争中占据有利地位。相关问题解答（FAQ）数据治理平台的核心价值是什么？数据治理平台为企业提供数据资源的规范化管控方案，保障数据的准确性、一致性、安全性与可用性，助力数据标准落地、质量提升、资产梳理与合规管控，为数据分析应用、业务创新与科学决策筑牢坚实根基。AI 技术在数据治理中扮演什么角色？AI 技术通过机器学习算法自动识别数据异常与重复记录，借助自然语言处理解析数据标签与业务语义，实现治理规则的智能推荐与自动执行，大幅减少人工操作成本，提升治理效率与覆盖范围，推动数据治理从 “人工主导” 向 “智能驱动” 转型。企业选型数据治理供应商时，应重点关注哪些方面？需结合自身信息化基础、行业监管要求与发展阶段，重点考察四大维度：平台的国产化适配能力、AI 治理技术成熟度、数据安全保障机制、资产运营支持能力，同时兼顾厂商的行业实践案例与持续服务水平，确保选型方案的可行性与长远性。数据资产化的核心是什么？治理平台如何助力？数据资产化的核心是将分散、无序的数据转化为可计量、可运营、可增值的经济资源。治理平台通过数据确权、质量评估、价值计量、分级授权等核心功能，为数据资源的规范化管理、会计核算与市场化交易提供技术支撑与管理保障，加速数据资产化进程。非技术部门能从数据治理平台中获得哪些实际收益？业务人员可通过自然语言交互查询数据，快速掌握数据含义与来源；系统自动监控数据质量，减少因数据错误导致的决策偏差；平台提供的数据服务化输出功能，让业务部门能便捷、安全地获取所需数据，直接支撑业务场景中的数据应用与价值创造。
从算力规模到系统级竞争：智算竞争核心已变，金山云战略升级曝行业“隐形拐点”
从训练到推理：智算需求正在经历一场结构性转向过去一年，如果仅从“算力需求增长”来理解中国智算产业的变化，显然是不够的。 在 2026 年 1 月 21 日举办的金山云年度 Tech Talk 上，金山云对其过去一年智算业务的演进进行了系统性回顾。从公开财报数据到客户侧真实使用情况，这些信息拼凑出了一幅更清晰的图景：智算需求并非简单放量，而是在训练、推理、应用形态和工程方式等多个层面同时发生结构性变化。 这场变化的核心，不再只是“谁拥有更大规模算力”，而是围绕模型如何被使用、Token 如何被消耗、算力如何被组织展开。 变化首先体现在财务数据上。 根据金山云披露的公开财报，其智算云业务在过去一年实现了高速增长。以 2025 年第三季度为例，智算云账单收入达到 7.8 亿元人民币，同比增长接近 120%。这一数据并非孤立，而是延续了此前多个季度的增长趋势，显示智算已成为金山云收入结构中的重要组成部分。 金山云高级副总裁刘涛在分享中提到了金山云对这一趋势的判断：智算需求的增长重心，正在从训练侧逐步向推理侧转移。 从训练视角看，过去几年国内智算需求的主要推动力，来自少数对算力高度敏感的行业。 自动驾驶与具身智能，是其中最典型的代表。这些行业往往需要长期训练模型，并处理视频、点云、传感器等海量多模态数据。在早期阶段，它们对算力的需求更多集中在训练规模本身。 但与通用大模型不同，这类行业模型并不一味追求参数规模最大化。刘涛在分享中指出，自动驾驶和具身智能模型在训练阶段，对算力密度的要求并不极端，但对显存容量和数据处理能力要求更高。 这意味着，它们对算力平台的诉求，正在从“算力数量”转向“系统能力”——包括数据接入、预处理、多模态调度以及训练全流程的工程化效率。 推理侧的变化更加显著。 如果说训练侧的变化仍然是渐进的，那么推理侧的变化则更为直接和激烈。 一个被反复引用的数据，来自火山引擎在其公开发布会上的披露：平台每日 Token 调用量已达到 50 万亿级别。这是当前国内少数被明确对外公布的 Token 规模数据之一，也成为行业理解推理负载的重要参考。 与此同时，多个面向大众或企业的模型产品正在持续扩大推理需求。例如豆包、通义千问以及近期加大投入的腾讯元宝，都在不同程度上推动 Token 消耗快速增长。 这些产品并不完全运行在同一云平台上，但它们共同指向一个事实：推理阶段正在成为智算需求增长的主要来源，且这种增长具备明显的外溢性。 在所有推理场景中，编程类应用被反复强调。 刘涛指出，2025 年一个尤为显著的变化在于：编程相关请求正在成为 Token 消耗的主力场景之一。这一判断并非孤立，而是与海外模型使用结构的统计结果高度一致。 “Vibe Coding”成为一个关键词。一个广为流传的事实是，Claude Code 的大量代码本身，正是由 Claude Code 参与生成的。这意味着模型不再只是辅助工具，而是深度介入软件生产过程。 从全球 Token 调用结构来看，编程类请求在多家模型服务商中长期占据最高比例。金山云也观察到了同样的趋势：代码生成、重构和理解能力的提升，正在显著改变程序员的工作方式，并直接放大推理侧算力需求。 在具体应用层面，互联网客户仍然是智算需求的重要来源，但其需求形态已经发生变化。刘涛提到，当前互联网场景呈现出三个明显特征： 其一，多模态需求显著增长。视频生成、视频理解以及复杂推理任务，带动了训练与推理负载的持续上升；其二，模型参数规模不再单向膨胀，而是围绕具体任务进行结构性调整；其三，Vibe Coding 在头部互联网公司中已较为普及，使用更强的商用模型进行代码开发，正在成为常态。 这些变化意味着，互联网客户对智算平台的期待，已经从“算力服务”升级为对模型生命周期管理和工程体系的整体依赖。 为了满足更多元化的需求，刘涛表示，2025 年，智算平台金山云星流已完成从资源管理平台向一站式 AI 训推全流程平台的战略升级。从训推平台、机器人平台到模型 API 服务，升级后的金山云星流平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型 API 服务商业化落地的全链路闭环。实现三维进阶，智算云 AI 势能全释放 尽管各行各业大规模应用 AI 还处于早期探索阶段，但定位行业助力者的金山云，多年来持续打磨全栈 AI 能力。从 2023 年的智算网基础设施，到 2024 年智算云的平台化和 Serverless 化，再到 2025 年的一站式 AI 训推全流程平台，通过提升平台效率、突破行业边界、加速推理布局，金山云为迎接 AI 应用爆发做好了充分准备。 在平台效率方面，金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，通过降低多模块协同复杂度，能实现“开箱即用”的 AI 开发体验。自研的 GPU 故障自愈技术结合任务可观测性设计，可实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度，降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行。 作为面向机器人开发与落地的全链路云原生平台，金山云星流机器人平台深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节，打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎。平台率先实现具身智能数据工程领域采集、标注、管理的全链路闭环，可高效服务具身智能行业模型训练、仿真应用场景分析等核心需求，助力客户快速完成从算法研发到真实场景部署的全流程落地，最终推动机器人产业的智能化升级。 面向大模型应用开发者和企业用户，金山云星流平台模型 API 服务提供高可用、易集成的模型调用与管理能力，覆盖模型调用的全生命周期。该服务支持高并发推理与多模型管理，能够帮助用户高效接入多种模型资源，助力大模型应用落地。目前，金山云星流平台模型 API 服务已积累诸多行业客户。 同时，金山云星流平台的模型生态也在持续丰富。目前，平台已支持近 40 种不同模型，包括 DeepSeek、Xiaomi MiMo、Qwen3、Kimi 等。客户通过一站式访问，即可高效接入多种模型，在畅享稳定高效云服务的同时，更加聚焦 AI 业务创新和价值创造。
作者：辰泉提示：本文是 AgentRun Browser Sandbox 快速上手实践指南的姊妹篇，专注于高级集成方案、生产环境的最佳实践、性能优化和部署策略。如果您还没有完成基础学习，请先阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》。前言在完成了 Browser Sandbox 的基础集成之后，本文将介绍高级集成方案（如 BrowserUse 框架）以及生产环境部署需要考虑的因素：如何管理 Sandbox 生命周期？如何优化性能和成本？如何保证系统的安全性和可观测性？本文将为您提供全面的高级应用和生产环境最佳实践指南。基于 BrowserUse 集成 Browser Sandbox效果截图BrowserUse 是一个专门为 AI Agent 设计的浏览器自动化框架，支持视觉理解和智能决策。通过 AgentRun Browser Sandbox，您可以让 BrowserUse 在云端运行，享受 Serverless 架构的优势。BrowserUse 架构概览下图展示了 BrowserUse 与 Browser Sandbox 的集成架构：架构特点：智能决策循环： Agent 通过 LLM 分析页面截图，基于视觉理解生成操作指令，执行操作后继续循环，直到任务完成无头浏览器控制： 通过 CDP 协议远程控制云端浏览器，Playwright 作为底层驱动，所有操作在云端执行实时可视化： VNC 提供实时画面监控，方便调试和验证 Agent 行为快速开始安装依赖pip install browser-use python-dotenv agentrun-sdk[playwright,server]主要依赖说明：browser-use：BrowserUse 核心库，支持多模态 LLMagentrun-sdk[playwright,server]：AgentRun SDK，用于创建 Sandboxpython-dotenv：环境变量管理配置环境变量创建 .env 文件：# DashScope API Key（用于 Qwen 模型） DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-dashscope-api-key # AgentRun 认证信息 AGENTRUN_ACCOUNT_ID=your-account-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your-access-key-id ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret # Browser Sandbox 模板名称 BROWSER_TEMPLATE_NAME=sandbox-browser-demo创建 Sandbox 并使用 BrowserUseimport asyncio import os from agentrun.sandbox import Sandbox, TemplateType from browser_use import Agent, BrowserSession, ChatOpenAI from browser_use.browser import BrowserProfile from dotenv import load_dotenv load_dotenv() async def main(): # 创建 Browser Sandbox sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) # 配置 Qwen 多模态模型 llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) # 创建浏览器会话 browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.get_cdp_url(), browser_profile=BrowserProfile( headless=False, timeout=3000000, keep_alive=True ) ) # 创建 Agent 并执行任务 agent = Agent( task="访问阿里云官网并总结主要产品分类", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result = await agent.run() print(f"任务结果: {result.final_result()}") # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())BrowserUse 高级配置自定义浏览器行为browser_profile = BrowserProfile( timeout=3000000, # 超时时间（毫秒） keep_alive=True, # 保持会话活跃 )多步骤任务编排async def complex_task(): """复杂的多步骤任务""" sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.cdp_url, browser_profile=BrowserProfile(keep_alive=True) ) # 任务 1：信息收集 agent1 = Agent( task="访问阿里云官网，收集产品分类信息", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result1 = await agent1.run() # 任务 2：基于第一步结果继续操作 agent2 = Agent( task=f"基于以下信息：{result1.final_result()}，访问每个产品分类并提取关键特性", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result2 = await agent2.run() # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() return result2.final_result()集成 VNC 实时监控import webbrowser import urllib.parse async def run_with_vnc_monitoring(): """运行 BrowserUse 并启用 VNC 监控""" sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) # 获取 VNC URL 并打开查看器 vnc_url = sandbox.get_vnc_url(), if vnc_url: # 修复 VNC URL 路径 if vnc_url.endswith('/vnc'): vnc_url = vnc_url[:-4] + '/ws/livestream' # 在浏览器中打开 VNC 查看器 encoded_url = urllib.parse.quote(vnc_url, safe='') viewer_url = f"file://path/to/vnc-viewer.html?url={encoded_url}" webbrowser.open(viewer_url) print(f"VNC 查看器已打开，可实时监控浏览器操作") # 创建并运行 Agent llm = ChatOpenAI( model='qwen-vl-max', api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.get_cdp_url(), browser_profile=BrowserProfile(headless=False, keep_alive=True) ) agent = Agent( task="访问淘宝首页并搜索商品", llm=llm, browser_session=browser_session, use_vision=True ) result = await agent.run() # 清理资源 await browser_session.stop() sandbox.delete() return result.final_result()BrowserUse 最佳实践启用视觉理解： 对于复杂页面，使用 use_vision=True 让 LLM 分析页面截图保持会话活跃： 使用 keep_alive=True 避免频繁重建连接合理设置超时： 根据任务复杂度调整 timeout 参数复用 BrowserSession： 对于多步骤任务，复用同一个 BrowserSession 提高效率结合 VNC 调试： 开发阶段启用 VNC 实时查看 Agent 行为获取完整示例代码本文中的所有示例代码都可以在以下仓库中找到：# 克隆示例代码仓库 git clone https://github.com/devsapp/agentrun-sandbox-demos.git # 进入项目目录 cd agentrun-browseruse-wth-sandbox-demo # 安装依赖（注意需要安装 server 扩展） pip install -r requirements.txt配置环境变量# 复制环境变量模板 cp env.example .env # 编辑 .env 文件，填入您的配置信息 # 必需配置项： # - DASHSCOPE_API_KEY: DashScope API Key（用于 Qwen 模型） # - AGENTRUN_ACCOUNT_ID: AgentRun 账号 ID # - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID: 阿里云访问密钥 ID # - ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET: 阿里云访问密钥 Secret # - BROWSER_TEMPLATE_NAME: Browser Sandbox 模板名称运行示例（两步运行设计）本项目采用服务器-客户端的架构设计，需要分两步运行：第一步：启动 VNC 查看器服务# 在终端 1 中启动 VNC Web 服务器 python main.py # 服务启动后会显示： # VNC 查看器服务已启动: http://localhost:8000 # 访问 http://localhost:8000 可以实时查看浏览器操作main.py 的作用：启动本地 Web 服务器，提供 VNC 实时查看界面提供 WebSocket 代理，连接 AgentRun Sandbox 的 VNC 服务允许您在浏览器中实时监控 Agent 的操作过程第二步：运行 BrowserUse 示例# 在终端 2 中运行示例代码 python examples/01_browseruse_basic.py # 运行高级示例 python examples/02_browseruse_advanced.py为什么需要两步运行？实时监控： main.py 提供 VNC 查看器，可以实时看到 Agent 在浏览器中的操作调试友好： 通过可视化界面，更容易理解 Agent 的决策过程和行为服务解耦： VNC 服务和业务逻辑分离，可以同时运行多个示例而共用同一个查看器运行流程图：仓库内容包括：main.py：VNC Web 服务器，用于实时监控examples/01_browseruse_basic.py：基础集成示例examples/02_browseruse_advanced.py：高级配置示例examples/sandbox_manager.py：Sandbox 生命周期管理vncviewer/：VNC 查看器前端和后端代码完整的环境配置和最佳实践代码Sandbox 生命周期管理最佳实践三种管理模式根据不同的应用场景，我们推荐三种 Sandbox 管理模式：方案对比：单例模式实现适合开发调试和多轮对话场景：class SandboxManager: """单例模式 Sandbox 管理器""" _instance = None _sandbox = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def get_or_create(self): """获取或创建 Sandbox""" if self._sandbox is None: self._sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=3000 ) return self._sandbox def destroy(self): """销毁 Sandbox""" if self._sandbox: self._sandbox.delete() self._sandbox = None # 使用 manager = SandboxManager() sandbox = manager.get_or_create() # 首次创建 sandbox = manager.get_or_create() # 复用现有实例连接池模式实现适合高并发生产环境：from queue import Queue from threading import Lock class SandboxPool: """Sandbox 连接池""" def __init__(self, pool_size=5, max_idle_time=300): self.pool_size = pool_size self.max_idle_time = max_idle_time self.pool = Queue(maxsize=pool_size) self.lock = Lock() self._initialize_pool() def _initialize_pool(self): """初始化连接池""" for _ in range(self.pool_size): sandbox = self._create_sandbox() self.pool.put(sandbox) def _create_sandbox(self): """创建 Sandbox 实例""" return Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=self.max_idle_time ) def acquire(self, timeout=30): """获取 Sandbox 实例""" try: sandbox = self.pool.get(timeout=timeout) if not self._is_alive(sandbox): sandbox = self._create_sandbox() return sandbox except: raise RuntimeError("获取 Sandbox 超时") def release(self, sandbox): """归还 Sandbox 实例""" if self._is_alive(sandbox): self.pool.put(sandbox) else: new_sandbox = self._create_sandbox() self.pool.put(new_sandbox) def _is_alive(self, sandbox): """检查 Sandbox 是否存活""" try: return hasattr(sandbox, 'sandbox_id') except: return False # 使用 pool = SandboxPool(pool_size=5) sandbox = pool.acquire() try: # 使用 sandbox 执行任务 pass finally: pool.release(sandbox)会话状态管理支持多用户多会话场景：import time class SessionManager: """会话状态管理""" def __init__(self): self.sessions = {} # session_id -> sandbox def create_session(self, session_id: str): """创建会话""" if session_id not in self.sessions: sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=1800 ) self.sessions[session_id] = { 'sandbox': sandbox, 'created_at': time.time(), 'last_used': time.time() } return self.sessions[session_id]['sandbox'] def get_session(self, session_id: str): """获取会话""" if session_id in self.sessions: session = self.sessions[session_id] session['last_used'] = time.time() return session['sandbox'] return None def cleanup_expired_sessions(self, max_idle_time=1800): """清理过期会话""" current_time = time.time() expired_sessions = [] for session_id, session in self.sessions.items(): if current_time - session['last_used'] > max_idle_time: expired_sessions.append(session_id) for session_id in expired_sessions: self.destroy_session(session_id) def destroy_session(self, session_id: str): """销毁会话""" if session_id in self.sessions: self.sessions[session_id]['sandbox'].delete() del self.sessions[session_id]性能优化超时时间配置合理设置超时时间是平衡性能和成本的关键：# 开发环境（调试用） sandbox = Sandbox.create( template_name="dev-template", sandbox_idle_timeout_seconds=7200 # 2 小时 ) # 生产环境（单次任务） sandbox = Sandbox.create( template_name="prod-template", sandbox_idle_timeout_seconds=300 # 5 分钟 ) # 长时间任务 sandbox = Sandbox.create( template_name="long-task-template", sandbox_idle_timeout_seconds=10800 # 3 小时 )超时策略推荐：Sandbox 复用策略class SmartSandboxManager: """智能 Sandbox 复用管理器""" def __init__(self): self.sandboxes = {} # key -> sandbox self.usage_count = {} # key -> count def get_sandbox(self, user_id: str, session_id: str): """获取或创建 Sandbox（支持复用）""" key = f"{user_id}:{session_id}" if key not in self.sandboxes: self.sandboxes[key] = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=1800 ) self.usage_count[key] = 0 self.usage_count[key] += 1 return self.sandboxes[key] def should_recreate(self, key: str, max_reuse=50): """判断是否需要重建（防止状态累积）""" return self.usage_count.get(key, 0) >= max_reuse def recreate_if_needed(self, key: str): """按需重建 Sandbox""" if self.should_recreate(key): if key in self.sandboxes: self.sandboxes[key].delete() del self.sandboxes[key] self.usage_count[key] = 0错误处理和重试机制使用 tenacity 库实现智能重试：from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type class SandboxError(Exception): """Sandbox 操作异常""" pass @retry( retry=retry_if_exception_type(SandboxError), stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10) ) def execute_with_retry(sandbox, operation): """带重试的操作执行""" try: return operation(sandbox) except ConnectionError: raise SandboxError("连接失败") except TimeoutError: raise SandboxError("操作超时") except Exception as e: print(f"操作失败: {e}") raise SandboxError(f"操作失败: {e}") # 使用示例 def navigate_page(sandbox): with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url) page = browser.contexts[0].pages[0] page.goto("https://example.com", timeout=30000) return page.title() result = execute_with_retry(sandbox, navigate_page)安全性最佳实践环境变量保护import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 验证必需的环境变量 required_vars = ["DASHSCOPE_API_KEY", "AGENTRUN_ACCOUNT_ID"] missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)] if missing_vars: raise ValueError(f"缺少必需的环境变量: {', '.join(missing_vars)}") # 敏感信息不要硬编码 API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") ACCESS_KEY_ID = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID") ACCESS_KEY_SECRET = os.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET")URL 白名单ALLOWED_DOMAINS = [ 'example.com', 'aliyun.com', 'alibaba.com' ] def is_url_allowed(url: str) -> bool: """检查 URL 是否在白名单中""" from urllib.parse import urlparse domain = urlparse(url).netloc return any(allowed in domain for allowed in ALLOWED_DOMAINS) def safe_navigate(page, url: str): """安全导航""" if not is_url_allowed(url): raise ValueError(f"URL 不在白名单中: {url}") page.goto(url)日志脱敏import re def sanitize_log(log_text: str) -> str: """日志脱敏""" # 脱敏 API Key log_text = re.sub(r'sk-[a-zA-Z0-9]{20,}', 'sk-***', log_text) # 脱敏 Access Key log_text = re.sub(r'LTAI[a-zA-Z0-9]{12,}', 'LTAI***', log_text) # 脱敏密码 log_text = re.sub(r'password["\s:=]+[^"\s,}]+', 'password: ***', log_text, flags=re.IGNORECASE) return log_text # 使用 print(sanitize_log(f"使用 API Key: {API_KEY}"))可观测性与监控日志记录最佳实践import logging from datetime import datetime # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler(f'sandbox_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger(__name__) class MonitoredSandboxManager: """带监控的 Sandbox 管理器""" def create_sandbox(self, **kwargs): """创建 Sandbox（带日志）""" start_time = time.time() logger.info(f"开始创建 Sandbox: {kwargs}") try: sandbox = Sandbox.create(**kwargs) duration = time.time() - start_time logger.info(f"Sandbox 创建成功: {sandbox.sandbox_id}, 耗时: {duration:.2f}s") return sandbox except Exception as e: duration = time.time() - start_time logger.error(f"Sandbox 创建失败: {e}, 耗时: {duration:.2f}s") raise def execute_task(self, sandbox, task_name: str, operation): """执行任务（带日志）""" start_time = time.time() logger.info(f"开始执行任务: {task_name}, Sandbox: {sandbox.sandbox_id}") try: result = operation(sandbox) duration = time.time() - start_time logger.info(f"任务执行成功: {task_name}, 耗时: {duration:.2f}s") return result except Exception as e: duration = time.time() - start_time logger.error(f"任务执行失败: {task_name}, 错误: {e}, 耗时: {duration:.2f}s") raise指标收集from dataclasses import dataclass from typing import Dict, List import json @dataclass class SandboxMetrics: """Sandbox 指标""" sandbox_id: str create_time: float destroy_time: float = None total_requests: int = 0 failed_requests: int = 0 total_duration: float = 0.0 class MetricsCollector: """指标收集器""" def __init__(self): self.metrics: Dict[str, SandboxMetrics] = {} def record_creation(self, sandbox_id: str): """记录创建""" self.metrics[sandbox_id] = SandboxMetrics( sandbox_id=sandbox_id, create_time=time.time() ) def record_request(self, sandbox_id: str, duration: float, success: bool): """记录请求""" if sandbox_id in self.metrics: metric = self.metrics[sandbox_id] metric.total_requests += 1 metric.total_duration += duration if not success: metric.failed_requests += 1 def record_destruction(self, sandbox_id: str): """记录销毁""" if sandbox_id in self.metrics: self.metrics[sandbox_id].destroy_time = time.time() def export_metrics(self, filepath: str): """导出指标""" metrics_data = [ { 'sandbox_id': m.sandbox_id, 'create_time': m.create_time, 'destroy_time': m.destroy_time, 'total_requests': m.total_requests, 'failed_requests': m.failed_requests, 'success_rate': (m.total_requests - m.failed_requests) / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0, 'avg_duration': m.total_duration / m.total_requests if m.total_requests > 0 else 0, 'lifetime': m.destroy_time - m.create_time if m.destroy_time else time.time() - m.create_time } for m in self.metrics.values() ] with open(filepath, 'w') as f: json.dump(metrics_data, f, indent=2) # 使用 collector = MetricsCollector() collector.record_creation(sandbox.sandbox_id) # ... 执行任务 ... collector.export_metrics('metrics.json')成本优化按需创建与销毁class CostOptimizedManager: """成本优化的管理器""" def __init__(self, idle_threshold=300): self.idle_threshold = idle_threshold self.sandboxes = {} self.last_used = {} def get_sandbox(self, key: str): """获取 Sandbox（懒加载）""" if key not in self.sandboxes: self.sandboxes[key] = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME"), sandbox_idle_timeout_seconds=self.idle_threshold ) self.last_used[key] = time.time() return self.sandboxes[key] def cleanup_idle(self): """清理闲置 Sandbox""" current_time = time.time() to_remove = [] for key, last_time in self.last_used.items(): if current_time - last_time > self.idle_threshold: to_remove.append(key) for key in to_remove: if key in self.sandboxes: self.sandboxes[key].delete() del self.sandboxes[key] del self.last_used[key] logger.info(f"清理闲置 Sandbox: {key}")批量任务处理async def batch_process_tasks(tasks: List[str], pool_size: int = 5): """批量处理任务（复用 Sandbox）""" pool = SandboxPool(pool_size=pool_size) results = [] for task in tasks: sandbox = pool.acquire() try: # 处理任务 result = await process_task(sandbox, task) results.append(result) finally: pool.release(sandbox) return results生产环境部署环境配置开发环境 (.env.dev)：# 开发环境配置 BROWSER_TEMPLATE_NAME=dev-browser-template SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=7200 POOL_SIZE=2 LOG_LEVEL=DEBUG生产环境 (.env.prod)：# 生产环境配置 BROWSER_TEMPLATE_NAME=prod-browser-template SANDBOX_IDLE_TIMEOUT=300 POOL_SIZE=10 LOG_LEVEL=INFO ENABLE_METRICS=true METRICS_EXPORT_INTERVAL=300高可用架构健康检查from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) manager = SandboxManager() @app.route('/health') def health_check(): """健康检查端点""" try: # 检查 Sandbox 是否可用 sandbox = manager.get_or_create() # 简单的健康检查 is_healthy = hasattr(sandbox, 'sandbox_id') if is_healthy: return jsonify({ 'status': 'healthy', 'sandbox_id': sandbox.sandbox_id, 'timestamp': time.time() }), 200 else: return jsonify({ 'status': 'unhealthy', 'error': 'Sandbox not available' }), 503 except Exception as e: return jsonify({ 'status': 'unhealthy', 'error': str(e) }), 503 @app.route('/metrics') def metrics(): """指标端点""" collector = MetricsCollector() # 返回当前指标 return jsonify({ 'total_sandboxes': len(collector.metrics), 'timestamp': time.time() })故障排查与常见问题连接问题问题：无法连接到 Sandbox排查步骤：def diagnose_connection(sandbox): """诊断连接问题""" print(f"1. 检查 Sandbox ID: {sandbox.sandbox_id}") print(f"2. 检查 CDP URL: {sandbox.cdp_url}") # 测试 CDP 连接 try: with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.connect_over_cdp(sandbox.cdp_url) print("✓ CDP 连接成功") browser.close() except Exception as e: print(f"✗ CDP 连接失败: {e}") # 测试 VNC 连接 print(f"3. VNC URL: {sandbox.vnc_url}") print("提示: 可以在浏览器中打开 VNC URL 测试连接")超时问题问题：任务执行超时解决方案：def handle_timeout(sandbox, operation, max_retries=3): """处理超时（带重试）""" for attempt in range(max_retries): try: return operation(sandbox, timeout=30000) except TimeoutError: logger.warning(f"任务超时（尝试 {attempt + 1}/{max_retries}）") if attempt == max_retries - 1: # 最后一次尝试失败，重建 Sandbox logger.error("多次超时，重建 Sandbox") sandbox.delete() sandbox = Sandbox.create( template_type=TemplateType.BROWSER, template_name=os.getenv("BROWSER_TEMPLATE_NAME") ) return operation(sandbox, timeout=60000)性能问题问题：响应速度慢优化建议：使用连接池：预先创建多个 Sandbox 实例启用 keep_alive：保持浏览器会话，避免重复建立连接合理设置超时：根据任务复杂度调整超时时间并发控制：限制并发请求数，避免资源竞争# 性能优化配置示例 browser_session = BrowserSession( cdp_url=sandbox.cdp_url, browser_profile=BrowserProfile( timeout=30000, # 30秒超时 keep_alive=True, # 保持连接 disable_security=False # 保持安全检查 ) )错误码参考总结通过本指南，您已经掌握了：BrowserUse 集成： 如何使用 BrowserUse 框架实现智能浏览器自动化生命周期管理： 三种 Sandbox 管理模式的选择和实现性能优化： 超时配置、复用策略、错误重试机制安全实践： 环境变量保护、URL 白名单、日志脱敏可观测性： 日志记录、指标收集、监控告警成本优化： 按需创建、闲置清理、批量处理生产部署： 高可用架构、健康检查、故障排查关注「阿里云云原生」公众号，后台回复：BrowserUse获取参考代码立即体验函数计算 AgentRun函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验：快速创建：访问控制台（https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore），60 秒创建你的第一个 Agent深度定制：当需要更复杂功能时，一键转换为高代码持续演进：利用函数计算 AgentRun 的基础设施能力，持续优化你的 Agent从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号： 134570017218 。快速了解函数计算 AgentRun：一句话介绍：函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。函数计算 AgentRun 架构图AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60% 。 让开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施，让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。推荐阅读：阅读《快速上手：LangChain + AgentRun 浏览器沙箱极简集成指南》复习基础集成和 LangChain 集成查看官方文档了解更多 AgentRun 功能：https://docs.agent.run/
这两天技术圈里热议的一件事就是Amazon的流媒体平台Prime Video在2023年3月22日发布了一篇技术博客《规模化Prime Video的音视频监控服务，成本降低90%》，副标题：“从分布式微服务架构到单体应用程序的转变有助于实现更高的规模、弹性和降低成本”，有人把这篇文章在五一期间转到了reddit 和 hacker news 上，在Reddit上热议。这种话题与业内推崇的微服务架构形成了鲜明的对比。从“微服务架构”转“单体架构”，还是Amazon干的，这个话题足够劲爆。然后DHH在刚喷完Typescript后继续发文《即便是亚马逊也无法理解Servless或微服务》，继续抨击微服务架构，于是，瞬间引爆技术圈，登上技术圈热搜。今天上午有好几个朋友在微信里转了三篇文章给我，如下所示： 《微服务是不是个蠢主意？》 《单体回归？亚马逊放弃用于视频监控的微服务 》 《从微服务转为单体架构、成本降低 90%，亚马逊内部案例引发轰动》 看看这些标题就知道这些文章要的是流量而不是好好写篇文章。看到第二篇，你还真当 Prime Video 就是 Amazon 的全部么？然后，再看看这些文章后面的跟风评论，我觉得有 80%的人只看标题，而且是连原文都不看的。所以，我想我得写篇文章了……原文解读要认清这个问题首先是要认认真真读一读原文，Amazon Prime Video 技术团队的这篇文章并不难读，也没有太多的技术细节，但核心意思如下：1）这个系统是一个监控系统，用于监控数据千条用户的点播视频流。主要是监控整个视频流运作的质量和效果（比如：视频损坏或是音频不同步等问题），这个监控主要是处理视频帧，所以，他们有一个微服务主要是用来把视频拆分成帧，并临时存在 S3 上，就是下图中的 Media Conversion 服务。2）为了快速搭建系统，Prime Video团队使用了Serverless 架构，也就是著名的 AWS Lambda 和 AWS Step Functions。前置 Lambda 用来做用户请求的网关，Step Function 用来做监控（探测器），有问题后，就发 SNS 上，Step Function 从 S3 获取 Media Conversion 的数据，然后把运行结果再汇总给一个后置的 Lambda ，并存在 S3 上。整个架构看上去非常简单 ，一点也不复杂，而且使用了 Serverless 的架构，一点服务器的影子都看不见。实话实说，这样的开发不香吗？我觉得很香啊，方便快捷，完全不理那些无聊的基础设施，直接把代码转成服务，然后用 AWS 的 Lamda + Step Function + SNS + S3 分分钟就搭出一个有模有样的监控系统了，哪里不好了？！但是他们遇到了一个比较大的问题，就是 AWS Step Function 的伸缩问题，从文章中我看到了两个问题（注意前方高能）： 需要很多很多的并发的 AWS Step Function ，于是达到了帐户的 hard limit。 AWS Step Function 按状态转换收费，所以，贵得受不了了。 注意，这里有两个关键点：1）帐户对 Step Function 有限制，2）Step Function 太贵了用不起。然后，Prime Video 的团队开始解决问题，下面是解决的手段：1） 把 Media Conversion 和 Step Function 全部写在一个程序里，Media Conversion 跟 Step Function 里的东西通过内存通信，不再走S3了。结果汇总到一个线程中，然后写到 S3.2）把上面这个单体架构进行分布式部署，还是用之前的 AWS Lambda 来做入门调度。EC2 的水平扩展没有限制，而且你想买多少 CPU/MEM 的机器由你说了算，而这些视频转码，监控分析的功能感觉就不复杂，本来就应该写在一起，这么做不更香吗？当然更香，比前面的 Serverless 的确更香，因为如下的几个原因： 不再受 Step Function 的限制了，技术在自己手里，有更大的自由度。 没有昂贵的 Step Function 云成本的确变得更低了，如果你把 Lambda 换成 Nginx 或 Spring Gateway 或是我司的 Easegress，你把 S3 换成 MinIO，你把 SNS 换成 Kafka，你的成本 还能再低。 独立思考好了，原文解读完了，你有自己的独立思考了吗？下面是我的独立思考，供你参考：1）AWS 的 Serverless 也好， 微服务也好，单体也好，在合适的场景也都很香。这就跟汽车一样，跑车，货车，越野车各有各的场景，你用跑车拉货，还是用货车泡妞都不是一个很好的决定。2）这篇文章中的这个例子中的业务太过简单了，本来就是一两个服务就可以干完的事。就是一个转码加分析的事，要分开的话，就两个微服务就好了（一个转码一个分析），做成流式的。如果不想分，合在一起也没问题了，这个粒度是微服务没毛病。微服务的划分有好些原则，我这里只罗列几个比较重要的原则： 边界上下文。微服务的粒度不能大于领域驱动里的 Bounded Context（具体是什么 大家自行 Google），也就是一个业务域。 单一职责，高内聚，低耦合。把因为相同原因变化的合在一起（内聚），把不同原因变化的分开（解耦） 事务和一致性。对于两个重度依赖的功能，需要完成一个事务和要保证强一致性的，最好不要拆开，要放在一起。 跟组织架构匹配。把同一个团队的东西放在一起，不同团队的分开。 3）Prime Video 遇到的问题不是技术问题，而是 AWS Step Function 处理能力不足，而且收费还很贵的问题。这个是 AWS 的产品问题，不是技术问题。或者说，这个是Prime Video滥用了Step Function的问题（本来这种大量的数据分析处理就不适合Step Function）。所以，大家不要用一个产品问题来得到微服务架构有问题的结论，这个没有因果关系。试问，如果 Step Funciton 可以无限扩展，性能也很好，而且白菜价，那么 Prime Video 团队还会有动力改成单体吗？他们不会反过来吹爆 Serverless 吗？4）Prime Video 跟 AWS 是两个独立核算的公司，就像 Amazon 的电商和 AWS 一样，也是两个公司。Amazon 的电商和 AWS 对服务化或是微服务架构的理解和运维，我个人认为这个世界上再也找不到另外一家公司了，包括 Google 或 Microsoft。你有空可以看看本站以前的这篇文章《Steve Yegg对Amazon和Google平台的吐槽》你会了解的更多。5）Prime Video 这个案例本质上是“下云”，下了 AWS Serverless 的云。云上的成本就是高，一个是费用问题，另一个是被锁定的问题。Prime Video 团队应该很庆幸这个监控系统并不复杂，重写起来也很快，所以，可以很快使用一个更传统的“服务化”+“云计算”的分布式架构，不然，就得像 DHH 那样咬牙下云——《Why We’re Leaving the Cloud》（他们的 SRE 的这篇博文 Our Cloud Spend in 2022说明了下云的困难和节约了多少成本）后记最后让我做个我自己的广告。我在过去几年的创业中，帮助了很多公司解决了这些 分布式，微服务，云原生以及云计算成本的问题，如果你也有类似问题。欢迎，跟我联系：[email protected]另外，我们今年发布了一个平台 MegaEase Cloud，就是想让用户在不失去云计算体验的同时，通过自建高可用基础架构的方式来获得更低的成本（至少降 50%的云计算成本）。目前可以降低成本的方式： 基础软件：通过开源软件自建， 内容分发：MinIO + Cloudflare 的免费 CDN， 马上准备发布的直接与底层IDC合作的廉价GPU计算资源… 欢迎大家试用。如何访问 中国区: https://cloud.megaease.cn 国际区：https://cloud.megaease.com 注：这两个区完全独立，帐号不互通。因为网络的不可抗力，千万不要跨区使用。产品演示 https://www.bilibili.com/video/BV17v4y1R7mA/ 介绍文章 欢迎使用 MegaEase Cloud 2023 年 03 月重大更新
VPS 入门：为什么独立开发者需要一台 VPS？（2026 深度版,图片 AI 生成，欢迎拍砖）
“我的笔记本是 16G 内存的 M3 Pro ，为什么我还需要一台只有 4 核 8G 的服务器？”在 Reddit 的 r/indiehackers 板块，这是新手最常问的问题之一。在 Serverless （如 Vercel ）和 PaaS （如 Supabase ）横行的今天，VPS （ Virtual Private Server ，虚拟专用服务器）似乎显得有些“老派”。但现实是：真正能跑通商业闭环、实现长期盈利的独立开发者，手里一定攥着几台 VPS 。本文将从独立开发的 7 个核心痛点出发，深度解析为什么 VPS 是你迈向专业化、摆脱“代码玩具”的必经之路。1. 摆脱“本地焦虑”：解决 node_modules 与 Docker 的空间黑洞独立开发者最昂贵的资产是笔记本，而最廉价的则是笔记本硬盘。这波 AI 编程大部分都是 NextJS ，这也就带来了 node_modules 灾难。其实还有 cc 居然也喜欢拉 bb 。如果观察 cc 的执行过程，会发现它一直要写东西去 /tmp 目录 痛点：硬盘与性能的双重榨干 node_modules 爆炸：同时维护 10 个项目，node_modules 能吃掉 50GB 以上的 SSD 。 Docker 镜像堆积：在本地运行容器会让系统响应迟滞，风扇咆哮。 计算占用：本地运行 PostgreSQL 或 Redis 等中间件会显著拖慢 IDE 的响应速度。 解决方案：VPS 作为“重型计算中心” 你只需在本地保留一个轻量的 VS Code + Cursor，通过 Remote SSH 连接 VPS 。所有的重型依赖和环境都在云端运行，笔记本只负责显示 UI 。 2. 拒绝“SaaS 账单勒索”：从商业逻辑看成本控制独立开发最怕的不是没用户，而是用户还没付钱，SaaS 账单先爆了。最近几年做 AI 编程，难免会接触到 supabase ，clerk 等工具，其实包括 vercel 也一样，用下来会发现一开始很爽，然后爽着爽着，账单就爆炸了。vercel 有个很有意思的坑，就是 Image 组件，编译的时候会提示最好用 <Image 组件，听起来很贴心对吧？但这个组件默认走 Vercel 的图片优化服务——每优化一张图就计费一次。流量大的站点，光图片优化费用就能超过主机费用。Vercel 的 Hobby 免费套餐非常诱人——部署、CDN 、SSL 全包。但一旦你的项目有了流量，噩梦就开始了。超额收费一览： 资源 Pro 套餐包含 超出后收费 带宽 1 TB/月 $0.15/GB（即 $150/TB ） Edge Requests 1000 万/月 $2/百万 Serverless 执行时间 40 小时/月 $5/小时 图片优化 5000 张/月 $5/1000 张 痛点：被绑架的扩展成本 PaaS 陷阱：Firebase 的免费额度诱人，但一旦涉及复杂备份或高并发，价格呈指数级增长。 身份验证收费：Clerk 等按月活用户收费，对高频低客单价应用是噩梦。 解决方案：全栈自建（ Self-hosting ） 在 $5/月 的 VPS 上，你可以利用 Docker 跑满性能，同时运行：数据库（ PostgreSQL ）、验证系统（ PocketBase ）和统计系统（ Umami ）。 💡 公平地说：自建服务确实需要一定的运维能力。但最近很多海外开发者分享了自己维护 PostgreSQL 的经验——比想象中简单得多，尤其是有了 Docker 和自动备份脚本之后。后面我会详细讲怎么做。3. 真正的 CI/CD：构建“一人 IT 部门”的自动化流水线独立开发者的核心竞争力在于迭代速度。部署到 vercel 、cloudflare 、Netfily 等 servless 平台在早期验证需求的时候，是非常好的，但是这些平台的问题是，它们的 node 实现是不完备的，一些长时间的任务就没法跑。以前本地打包机器就开始呼啸，通过 github 的 action ，这个事不用操心了，弄好就是 docker 镜像，然后，起飞了。 执行时间限制：Serverless 函数通常有 10-60 秒的超时限制，一般默认是 10s 无持久进程：WebSocket 、长连接、后台任务都很别扭 冷启动延迟：首次请求可能需要等待数秒 痛点：手动部署的低效与错误 如果你还在用手动执行 git pull，你不仅在浪费生命，还在增加生产事故的概率。 解决方案：基于 VPS 的轻量自动化 利用 VPS 运行 GitHub Actions Runner： Git Push 触发流水线。 VPS 自动拉取代码并构建 Docker 镜像。 Docker Compose 自动重启容器，实现零停机更新。 不知道是不是这个原因，现在 cloudflare 也不咋推 pages 了，又回到 worker ，感觉挺难用的，你怎么看？4. 解决“网络壁垒”：从静默爬虫到跨境访问很多项目在本地跑不通，不是代码问题，而是网络环境问题。开发用都的很多 npm 包，或者其他的资源，常常会因为网络，把人给气死，累死，折腾死，烦死。 痛点：变动的 IP 与受限的出口 固定 IP 需求：对接 Stripe 、PayPal 或银行 API 时，通常需要固定的公网 IP 做白名单。家庭宽带的动态 IP 根本没法用。 网络环境问题：开发时用到的很多 npm 包、Docker 镜像、GitHub 资源，经常因为网络问题把人折腾得够呛。 反爬虫封禁：如果你在做数据采集相关的项目，家庭宽带 IP 极易被反爬策略封禁。 解决方案：VPS 作为全局网络枢纽 固定身份标识：为业务提供永久的公网 IP ，Stripe Webhook 、OAuth 回调都能稳定工作。 反向代理中心：一个 VPS 配合 Nginx 或 Caddy ，可以管理 10+ 个域名并映射到不同的本地端口。 开发环境加速：npm install 、docker pull 都在 VPS 上执行，下载速度飞快，不再受本地网络限制。 和 nginx proxy manager 有仇，已经好几次了，弄它的 Docker ，能占 10 来 G 的空间，完全不理解，caddy 就小巧很多。5. 守护“睡后收入”：24/7 监控与容灾独立开发最痛苦的时刻，是早上醒来发现服务已经挂了一整晚，而你毫无察觉。(希望是伪命题，真来钱的项目，还是很上心的！)痛点：缺乏哨兵 本地电脑会休眠，没法做持续监控 免费的外部监控工具检测频率太低（如 5 分钟/次），发现问题时用户早就流失了 很多问题是"偶发性"的，等你手动检查时一切正常 解决方案：自建监控站在 VPS 上部署 Uptime Kuma（或类似工具），每 30-60 秒检测一次全球访问状况。一旦挂掉，立即通过 Telegram 、Discord 或邮件通知。监控清单建议： 监控项 检测频率 告警方式 HTTP 状态码 60 秒 Telegram 即时通知 SSL 证书到期 每天 提前 14 天预警 服务器资源 5 分钟 CPU/内存超 80% 告警 数据库连接 60 秒 连接失败立即通知 进阶玩法： Uptime Kuma 做可用性监控 Bezel 或 Netdata 做服务器资源监控，Bezel 还挺好用的。Netdata 稍微重点。 两者结合，形成完整的监控闭环 6. 数据主权：独立开发的“最后防线” 痛点：平台依赖风险如果你的数据全在 Firebase ，某天账号因为合规问题被封，你的所有努力将瞬间清零。 解决方案：VPS 本地化存储 + 异地备份 数据隔离：数据库文件完全属于你。 自动化备份：编写一个简单的 Cron 任务，每天定时将数据加密并同步到 S3 或你的本地存储。 7. 独立开发者的资源规划：“1 + N” 策略针对 2026 年的典型开发场景，我们建议采用以下阵列： 类型 规格建议 核心作用 1 台主领地 2 核 4G 或 4 核 8G 运行 Nginx 、核心数据库、核心产品。 N 台哨兵机 1 核 1G 或更低 运行 Uptime Kuma 监控、小型爬虫、测试环境。 为什么需要分开？ 监控服务不应该和被监控的服务在同一台机器——否则机器挂了你也收不到告警 测试环境和生产环境隔离，避免误操作 多台小机器比一台大机器更有弹性 Reddit 上 Hetzner 被反复提及为"性价比之王"：同样的价格，配置通常是美国云服务商的 2-3 倍。缺点是机房主要在欧洲，亚洲访问延迟较高。咋说呢？ 数据库还是很重要的，如果精力有限，就还是用 neon 或者 supabase 之类的。总结：从“玩票”到“专业”的入场券拥有 VPS 的那一刻起，你就不再只是一个“写代码的人”，而是一个 “系统的掌控者”。它为你提供了： 确定性：不再受本地环境变化的干扰。 连续性：产品 24 小时独立生存。 商业性：以最低的边际成本支撑业务增长。 正如独立开发圈子里流传的一句话：“你的第一个服务器 IP ，就是你产品的第一张名片。”（我编的）VPS 入门：为什么独立开发者需要一台 VPS ？（ 2026 深度版）
探秘 AgentRun｜基于 Serverless 的 AI Agent 沙箱工程化之路
阿里云函数计算 AgentRun 全新发布后，我们整理了“探秘 AgentRun”系列文章，本系列将梳理企业落地Agent 常见难题，给出具体解法，助力 Agentic AI 快速走进生产级环境。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”与我们交流，钉钉群号：134570017218。AI Agent 时代的沙箱需求从 Copilot 到 Agent：执行能力的质变在生成式 AI 的早期阶段，应用主要以“Copilot”形式存在，AI 仅作为辅助生成建议。然而，随着 AutoGPT、BabyAGI 以及 OpenAI Code Interpreter（现为 Advanced Data Analysis）的出现，AI 开始扮演“Agent”的角色。Agent 被赋予了目标，并能自主规划步骤、使用工具来达成目标。这种质变的核心在于代码执行（Code Execution）。为了回答“分析这层楼的销售数据并绘制趋势图”这样的请求，LLM 不再只是生成一段 Python 代码文本，而是需要在一个真实的 Python 环境中运行这段代码，并获取绘图结果。同样，为了“帮我预订一张去东京的机票”，Agent 可能需要在一个无头浏览器（Headless Browser）中模拟用户点击。不可信代码的安全隐患当 LLM 生成代码并执行时，这段代码在本质上是不可信的（Untrusted）。如果直接在应用服务器或用户的本地设备上运行，将面临灾难性的安全风险：系统破坏：AI 生成的代码可能无意或恶意地包含 rm -rf / 等破坏性指令，或者修改关键系统配置文件。数据泄露：代码可能尝试读取环境变量中的 API Key，或者扫描内网数据库，将敏感数据发送到外部服务器。资源耗尽：死循环或内存泄漏代码可能导致宿主机崩溃，影响其他租户的服务。网络攻击：恶意 Prompt 注入（Prompt Injection）可能诱导 AI 将执行环境作为跳板（Jump Box），对内部网络发起 DDoS 攻击或端口扫描。Agent 场景面临的独特挑战除了基础的安全性，AI Agent 的交互特性还给沙箱环境带来了前所未有的工程挑战，这也是传统沙箱（如简单的 Docker 容器或虚拟机）难以应对的：状态保持：与传统的“请求-响应”模式不同，Agent 往往需要进行多轮对话。上一轮定义的变量（如 df = load_data()）需要在下一轮（df.plot()）中继续可用。这就要求沙箱环境必须具备上下文记忆能力，而非每次请求都重置环境。极速启动：用户无法忍受每次交互都等待数秒甚至数十秒的虚拟机启动时间。为了保证流畅的对话体验（Time to First Token），沙箱必须具备毫秒级的冷启动能力。环境依赖多样性：不同的 Agent 任务可能需要完全不同的依赖库（如 Pandas、Scipy 用于数据分析，Puppeteer 用于网页操作）。沙箱需要支持灵活的自定义镜像或动态依赖加载，同时不能影响启动速度。资源成本控制：Agent 的调用往往具有稀疏性和突发性（例如一天只用几次，但一次用很久）。长期运行独占的虚拟机（VM）成本高昂且资源利用率低，而传统的 FaaS 虽然便宜但往往缺乏状态保持能力。如何在低成本和高性能之间找到平衡点，是一个巨大的挑战。因此，构建一个沙箱（Sandbox）——一个与宿主机、内网以及其他用户数据严格隔离，同时具备高性能、低成本、有状态的封闭执行环境——成为了 AI Agent 沙箱落地的前提条件。AgentRun Sandbox：专为 Agent 设计的工程化方案为了解决上述挑战，我们推出了 AgentRun Sandbox。这是一个以高代码为核心，开放生态、灵活组装的一站式 Agentic AI 基础设施平台。AgentRun 并非从零构建传统的虚拟机集群，而是基于阿里云函数计算（FC）这一强大的 Serverless 底座构建。通过充分利用 Serverless 的按需付费、极致弹性以及免运维（NoOps） 特性，AgentRun 解决了一直困扰沙箱领域的成本与效率难题，并在此基础上通过工程化封装，提供了面向 Agent 场景的专业能力。为什么选择函数计算作为 Sandbox Infra在构建 Agent 沙箱时，我们坚定地选择了函数计算（FC）作为底层基础设施，这主要基于以下核心优势的考量：强安全隔离： 沙箱的核心诉求是安全。函数计算底层采用神龙裸金属与 RunD 安全容器技术，每个执行环境都运行在独立的 MicroVM 中。这种基于虚拟化技术的内核级隔离，相比传统的 Docker 容器隔离具有更高的安全性，能有效防止恶意代码逃逸，为不可信代码执行提供了坚实屏障。极致弹性与冷启动优化： Agent 的调用往往具有突发性。函数计算具备毫秒级的弹性伸缩能力，结合 RunD 技术对启动速度的极致优化，使得沙箱能够在数秒甚至毫秒内完成创建和启动。这不仅满足了高并发场景下的需求，也保证了 Agent 交互的流畅性，避免了传统虚拟机启动慢带来的延迟感。成本效益：自建虚拟机集群通常需要为峰值流量预留资源，导致低谷期资源浪费。函数计算采用按需付费（Pay-as-you-go）模式，且 AgentRun 利用了 FC 的空闲自动回收机制，真正做到了“有请求才计费”。对于稀疏调用的 Agent 场景，这种模式能显著降低基础设施成本。免运维： 基于 Serverless 架构，开发者无需关心底层服务器的操作系统补丁、网络配置及集群维护。AgentRun 团队可以将精力集中在沙箱的核心逻辑与业务体验上，而非底层基础设施的繁琐运维。会话能力：函数计算围绕 AI Agent Sandbox 场景推出了会话亲和、隔离以及管理能力。在一次会话生命周期内，相同会话的请求均会被亲和路由到同一个实例中，并独占该实例，保证了会话交互的连续性、上下文完整性以及多租安全性，同时提供完整的管理接口来主动对会话生命周期进行控制，降低了开发门槛。AgentRun 的核心运行机制传统的 Serverless 通常是无状态的，难以满足 Code Interpreter 这类需要上下文保持的场景。AgentRun 借助函数计算的会话产品能力，在无状态的计算底座上构建了有状态、会话级的沙箱体验。1. 沙箱请求亲和AgentRun 允许开发者显式地创建一个具有生命周期的执行环境，解决了传统 Serverless“用完即走”导致的上下文丢失问题。会话亲和：AgentRun 依赖函数计算会话亲和机制。当开发者创建沙箱后，AgentRun 会维护一个唯一的 SessionID。后续所有携带该 ID 的请求，都会被精准路由到同一个底层的计算实例。这意味着用户在第一步定义的 df = pd.read_csv(...) 对象，在第二步 df.plot() 时依然存在于内存中，完美复刻本地开发体验。MCP 协议原生支持：针对模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），AgentRun 提供了 MCP SSE 及 MCP Streamable HTTP 会话亲和支持。AgentRun 可以直接作为 MCP 网关，让 LLM 与外部工具的交互更加顺滑。2. 多层次安全隔离在多租户 SaaS 平台中，安全性是 AgentRun 的基石。计算隔离：AgentRun 利用底层基础设施的神龙裸金属与 RunD 安全容器技术，确保每个沙箱实例在内核级别进行隔离。通过强制将会话并发度设置为 1，AgentRun 保证租户 A 的进程空间、内存数据与租户 B 物理分离，防止容器逃逸。网络隔离：网络隔离完全由用户控制。用户可以根据安全需求灵活配置，选择开启或关闭沙箱的公网访问权限，或者将沙箱接入指定的 VPC 网络环境，从而在满足业务连通性的同时，防止恶意代码对内网发起攻击。3. 灵活的生命周期控制AgentRun 通过函数计算的会话能力，接管了底层计算资源的生命周期，为上层应用提供精细化管理：自动闲置回收（Idle Timeout）：为了通过 Serverless 架构降低成本，AgentRun 支持设置空闲超时（例如 5 分钟）。如果 Agent 在这段时间内没有新指令，底层实例会自动销毁并停止计费，完美适配 AI 交互“突发性强、稀疏度高”的特点。状态暂停与恢复（即将上线）：针对长时间的任务间歇，AgentRun 能够将沙箱的内存与磁盘状态快照保存，在用户回归时通过快照快速恢复现场，既节省成本又保留了上下文。4. 会话粒度存储隔离（即将上线）代码执行需要隔离，数据存储更需要隔离。AgentRun 创新性地规划了会话粒度存储粘性。动态绑定：AgentRun 允许用户为每个沙箱环境中动态分配一个存储挂载点的专属子目录。逻辑沙箱：通过底层的挂载技术，沙箱内部只能看到属于自己的 /workspace，物理上无法访问其他租户的文件（如 ../../tenant-b/secret.txt），从文件系统层面根除了数据交叉风险。AgentRun 开箱即用的沙箱能力AgentRun 不仅提供了底层隔离环境，还预置了经过工程化调优的标准化模版，让开发者开箱即用：Code Interpreter（代码解释器）：预装 Python/Node.js/Java 等环境，支持文件上传下载、数据分析、图表绘制及命令行操作。Browser User（浏览器沙箱）：提供基于 CDP over WebSocket 协议的浏览器环境，兼容 Puppeteer / Playwright，让 Agent 能够安全地访问互联网进行网页操作。All In One：集成了代码解释器与浏览器环境的全能型沙箱，满足复杂 Agent 任务需求。这些模版镜像具备高度的灵活性，AgentRun 未来将开放镜像定义，允许用户基于标准镜像定制私有依赖库或安全策略。AgentRun 沙箱架构详解AgentRun 网关这是 AgentRun 的门户，负责接收来自 AI Agent（如 LangChain 应用、ChatGPT Plugin）的 HTTP 请求，除了标准的身份验证、鉴权以及协议转换（如将 HTTP 转为 WebSocket）之外，其核心能力便是沙箱管理以及沙箱请求路由的功能，它屏蔽了底层 Serverless 基础设施的复杂性，实现了如下能力：沙箱管理：管理沙箱资源，维护业务层沙箱 ID 与底层计算资源 SessionID 的映射关系状态维护：监控沙箱的活跃状态，基于沙箱超时配置以及底层资源情况及时对状态进行更新资源调度：根据用户指定的计算规格（CPU、Memory），向底层申请相应的资源。函数计算沙箱环境主要由函数计算作为底层算力来承载沙箱的运行。AgentRun 利用函数计算提供的极致弹性能力，实现在分钟内启动成三万个独立的沙箱环境，每个环境都运行在独立的 MicroVM 中，搭配自研开箱即用的沙箱镜像模版，在功能以及性能上为用户提供了双重保障。典型工作流：从指令到结果以“用户让 Agent 根据上传的 Excel 文件绘制图表”为例，AgentRun 的工作流程如下。阶段一：模板创建用户请求：Agent 接收到用户指令后，由 LLM 决策使用 Python 来实现该需求。Agent 工具调用：AI Agent 会向 AgentRun 网关发送 Code Interpreter 沙箱模板的创建请求。模板创建：AgentRun 网关会调用函数计算接口创建一个 Code 沙箱模板函数，镜像配置为前文提到的自研 Code Interpreter 沙箱模板，该函数需要同时配置会话亲和以及会话隔离。阶段二：沙箱创建Agent 工具调用：模板创建完成后，Agent 继续进行沙箱创建，创建时传入已有的模板 ID，标识沙箱实例运行时的配置和镜像沙箱创建：AgentRun 收到沙箱创建请求后，会调用 FC 的 CreateSession 接口来创建一个沙箱实例，该沙箱会有一个合适的闲置超时时间，最长可存活 24h创建完成：AgentRun 会保存 FC 返回的会话 ID，并生成沙箱业务 ID 与之对应，最终将沙箱业务 ID 返回给用户阶段三：任务执行上传文件：Agent 通过 Code Interpreter 的文件上传接口，将 Excel 文件上传。若想将该文件持久化，可以在创建沙箱时配置持久化存储 NAS，将其挂到沙箱中，并将文件上传到 NAS 挂载的目录上。绘制图表：Agent 生成代码 import pandas as pd; df = pd.read_excel('data.xlsx')，并调用 Code Interpreter 的 run_code 接口执行代码。会话亲和：Agent 所有发往 Code Interpreter 的请求中，都必须带上对应的沙箱 ID 才能保证请求都路由到同一个沙箱实例。内存驻留：代码执行完毕，变量 df 驻留在内存中.二次代码执行：Agent 根据数据列名生成绘图代码 df.plot()。再次发送代码运行请求上下文复用：请求再次到达同一实例，直接使用内存中的 df 对象进行绘图，生成图片文件。结果回传：图片被写入 NAS，下载链接返回给 Agent。阶段四：资源销毁空闲检测：Agent 完成任务，不再发送请求。自动回收：达到 SessionIdleTimeout（如 5 分钟）后，函数计算会自动销毁该沙箱实例，此时除了持久化到 NAS 上的数据，其余环境相关数据均被销毁。文件回收：如果 NAS 上的文件是会话隔离的，当用户会话结束后，NAS 上文件需要进行主动或者定时自动清除。工作时序图AgentRun 的核心设计原则AgentRun 的工程化实践遵循以下五大核心原则，这构成了其安全、高效、可扩展的基石：原则一：配置即代码AgentRun 将沙箱环境定义（环境变量、资源规格、健康检查等）封装为标准化模版。这种设计实现了沙箱配置的版本化管理，使得 Agent 环境可以像代码一样进行复制和回滚。原则二：会话即沙箱AgentRun 将“会话”作为沙箱的唯一实体。通过 SessionID 绑定底层的计算实例与上下文状态，实现了真正的按需分配与状态保持。沙箱的创建与销毁完全独立于底层物理设施，对用户透明。原则三：生命周期可编程AgentRun 不仅提供创建（Create）和删除（Delete）接口，还引入了“暂停”、“恢复”和“自动超时”机制。这种可编程性让上层应用能根据业务价值最大化资源利用率，实现成本与性能的最优平衡。原则四：网络接入标准化AgentRun 抹平了底层网络的差异，提供标准化的 HTTP/WebSocket 接口，并支持 Server-Sent Events（SSE）。无论底层如何升级，上层 Agent 沙箱始终通过标准的 Header 或 Cookie 携带 SessionID 进行交互，降低了集成复杂度。原则五：存储隔离细粒度化（即将上线）AgentRun 不仅支持模版粒度的文件系统共享，同时也能够配置沙箱粒度目录级动态挂载。每个沙箱单独挂载一个目录，从根源上杜绝了多租户环境下的数据越权访问风险。总结与展望AgentRun Sandbox 是 Serverless 技术在 AI Agent 领域的最佳工程化实践。通过将阿里云函数计算（FC）在 RunD 安全虚拟化（解决隔离与启动速度）、会话亲和性（解决状态保持）以及 动态 NAS 挂载（解决数据隔离）等方面的底层技术创新，封装为面向业务的 AgentRun 平台，我们成功降低了企业构建 AI Agent 的门槛。对于构建下一代智能体应用的企业而言，选择 AgentRun Sandbox 不仅是选择了一个沙箱工具，更是选择了一套兼顾安全性、用户体验与商业效率的弹性基础设施。未来，AgentRun Sandbox 将继续在启动延迟优化、状态秒级快照恢复以及更多样化的存储支持上深耕，致力于成为 AI Agent 时代最佳的沙箱基座。立即体验函数计算 AgentRun函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验：查看更多产品详情：https://www.aliyun.com/product/fc/agentrun1.快速创建：访问控制台（https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore)，60秒创建你的第一个 Agent2.深度定制：当需要更复杂功能时，一键转换为高代码3.持续演进：利用函数计算 AgentRun 的基础设施能力，持续优化你的 Agent从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号：134570017218。快速了解函数计算 AgentRun一句话介绍：函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。函数计算 AgentRun 架构图AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60%。让开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施，让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。
探秘 AgentRun丨为什么应该把 LangChain 等框架部署到函数计算 AgentRun
作者：江昱阿里云函数计算 AgentRun 全新发布后，我们整理了“探秘 AgentRun”系列文章，本系列将梳理企业落地 Agent 常见难题，给出具体解法，助力 Agentic AI 快速走进生产级环境。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”与我们交流，钉钉群号： 134570017218 。当你已经用 LangChain、AgentScope、LangGraph 等框架开发了 Agent 应用，如何让它们享受函数计算 AgentRun 提供的 Serverless 运行时、企业级 Sandbox、模型高可用、全链路可观测等能力？好消息是，你几乎不需要改动现有代码，只需要简单的适配就可以迁移到函数计算 AgentRun。这篇文章将通过真实的代码示例，展示如何将不同框架的 Agent 应用部署到函数计算 AgentRun 上，以及如何充分利用函数计算 AgentRun 的各种能力。为什么要部署到函数计算 AgentRun？在讨论具体的集成方案前，让我们先明确一个问题：如果你的 Agent 应用已经在本地或自建服务器上运行良好，为什么还要迁移到函数计算 AgentRun？答案很简单：从开发环境到生产环境，有一道巨大的鸿沟。 本地运行只需要考虑功能实现，但生产环境需要考虑性能、稳定性、成本、安全、可观测等一系列问题。函数计算 AgentRun 提供的不是又一个 Agent 框架，而是让你的 Agent 能够以企业级标准运行的完整基础设施。具体来说，部署到函数计算 AgentRun 后，你能获得：零运维的 Serverless 运行时（自动扩缩容、按量付费），企业级的 Sandbox 环境（高性能、安全隔离），模型高可用保障（自动熔断、多模型 Fallback），全链路可观测（完整的 Trace、成本归因），以及统一的工具和 MCP 管理。快速上手：5 分钟部署你的第一个 LangChain Agent让我们从最流行的 LangChain 框架开始，通过一个完整的例子展示如何将 LangChain Agent 部署到函数计算 AgentRun。第一步：安装 Serverless Devs函数计算 AgentRun 使用 Serverless Devs 作为部署工具。如果你有 Node.js 环境，一行命令即可安装：npm i -g @serverless-devs/s第二步：创建项目使用脚手架快速创建项目（注意：需要 Python 3.10 及以上版本）：# 初始化模板 s init agentrun-quick-start-langchain # 进入代码目录 cd agentrun-quick-start-langchain/code # 初始化虚拟环境并安装依赖 uv venv && uv pip install -r requirements.txt第三步：配置认证信息通过环境变量（建议使用 .env 文件）配置你的 AgentRun 访问凭证：export AGENTRUN_ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id" export AGENTRUN_ACCESS_KEY_SECRET="your-access-key-secret" export AGENTRUN_ACCOUNT_ID="your-account-id" export AGENTRUN_REGION="cn-hangzhou"第四步：理解集成方式这是最关键的部分。打开生成的代码，你会看到集成非常简单：from agentrun.integration.langchain import model, sandbox_toolset from agentrun.server import AgentRunServer # 使用 AgentRun 的模型（自动享受高可用、熔断等能力） llm = model("<your-model-name>") # 使用 AgentRun 的 Sandbox 工具 tools = sandbox_toolset( template_name="<your-sandbox-name>", template_type=TemplateType.CODE_INTERPRETER, sandbox_idle_timeout_seconds=300, ) # 创建 LangChain Agent（和原来的代码完全一样） agent = create_agent( model=llm, tools=tools, system_prompt="你是一个智能助手" ) # 定义调用函数 def invoke_agent(request): result = agent.invoke({"messages": request.messages}) return result["messages"][-1].content # 启动 HTTP Server（提供 OpenAI 兼容的 API） AgentRunServer(invoke_agent=invoke_agent).start()核心要点：model() 函数返回的是 LangChain 可以直接使用的模型对象sandbox_toolset() 返回的是 LangChain Tools 列表你的 Agent 创建代码完全不需要改动AgentRunServer 自动处理 HTTP 请求，提供标准的 OpenAI API第五步：本地测试启动服务后，可以通过 HTTP 请求测试：curl 127.0.0.1:9000/v1/chat/completions \ -X POST \ -H "content-type: application/json" \ -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "通过代码查询现在是几点?"}], "stream":true}'第六步：部署到生产环境项目中已经包含了 s.yaml 配置文件。你只需要修改其中的 role 字段为你的阿里云角色：role: acs:ram::{您的阿里云主账号 ID}:role/{您的阿里云角色名称}配置部署密钥：s config add # 按照引导输入 Access Key ID 和 Secret，记住密钥对名称（如 agentrun-deploy）执行部署：s deploy -a agentrun-deploy部署完成后，你会得到一个 HTTPS URL，就可以在生产环境调用你的 Agent 了。不同框架的集成案例函数计算 AgentRun 不仅支持 LangChain，还深度集成了主流的 Agent 开发框架。所有框架都遵循同样的理念：通过简单的适配层，让你的代码无缝迁移到函数计算 AgentRun，享受企业级能力。LangGraph：工作流编排LangGraph 是 LangChain 团队推出的工作流编排框架，适合构建复杂的多步骤 Agent。集成方式和 LangChain 类似：from agentrun.integration.langgraph import model, tools from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState from langgraph.prebuilt import ToolNode # 使用 AgentRun 的模型和工具 llm = model("<your-model-name>").to_langgraph() agent_tools = tools() # 构建 LangGraph 工作流（和原来的代码一样） def call_model(state: MessagesState): messages = state["messages"] response = llm.invoke(messages) return {"messages": [response]} workflow = StateGraph(MessagesState) workflow.add_node("agent", call_model) workflow.add_node("tools", ToolNode(agent_tools)) workflow.set_entry_point("agent") # 定义条件边... app = workflow.compile() # 调用 result = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="查询上海天气")]})LangGraph 的优势是可以精确控制 Agent 的执行流程，比如条件分支、循环、并行执行等。部署到函数计算 AgentRun 后，这些复杂的工作流都能自动享受弹性伸缩和可观测能力。AgentScope：多智能体协作AgentScope 是阿里达摩院开源的多智能体框架，特别适合构建多 Agent 协作场景。集成方式：from agentrun.integration.agentscope import model, tools from agentscope.agent import ReActAgent from agentscope.tool import Toolkit # 使用 AgentRun 的模型和工具 llm = model("<your-model-name>").to_agentscope() agent_tools = tools() # 注册工具到 Toolkit toolkit = Toolkit() for tool in agent_tools: toolkit.register_tool_function(tool) # 创建 Agent（和原来的代码一样） agent = ReActAgent( name="assistant", sys_prompt="你是一个智能助手", model=llm, toolkit=toolkit, ) # 调用 result = await agent.reply(Msg(name="user", content="查询上海天气", role="user"))AgentScope 的优势是对多 Agent 系统的原生支持，包括 Agent 之间的通信、协调、记忆共享等。部署到函数计算 AgentRun 后，每个 Agent 都在独立的隔离环境中运行，确保安全性。PydanticAI：类型安全的 Agent 框架PydanticAI 是一个新兴框架，强调类型安全和结构化输出。集成方式：from agentrun.integration.pydantic_ai import model, tools from pydantic_ai import Agent # 使用 AgentRun 的模型和工具 llm = model("<your-model-name>").to_pydantic_ai() agent_tools = tools() # 创建 Agent agent = Agent( llm, instructions="Be concise, reply with one sentence.", tools=agent_tools, ) # 同步调用 result = agent.run_sync("上海的天气如何？") # 异步调用 result = await agent.run("上海的天气如何？")PydanticAI 的优势是强类型和结构化输出，特别适合需要严格数据验证的企业场景。充分利用函数计算 AgentRun 的核心能力将 Agent 部署到函数计算 AgentRun 后，你不仅获得了 Serverless 运行环境，还可以深度利用平台提供的各种企业级能力。模型高可用：告别单点故障（搭配 AI 网关）部署到函数计算 AgentRun 后，你的 Agent 自动享受模型高可用能力。当你配置的主模型出现故障、限流或超时时，系统会自动切换到备用模型，整个过程对你的代码完全透明。在函数计算 AgentRun 控制台配置模型时可以和 AI 网关进行联动，可以设置：主模型（如 GPT-4），备用模型列表（如 Claude-3、Qwen-Max），熔断策略（错误率阈值、超时时间），负载均衡策略（轮询、权重、最少连接）。你的代码完全不需要改动，只需要在创建模型时使用函数计算 AgentRun 的模型名称，所有的容错、切换、负载均衡都由平台自动处理。企业级 Sandbox：安全执行代码函数计算 AgentRun 提供的 Sandbox 不是简单的代码执行环境，而是企业级的安全隔离沙箱。每个 Sandbox 实例都是独立隔离的，支持多种执行类型：Code Interpreter 支持 Python、Node.js、Java、Bash 等语言，可以执行数据分析、文件处理等任务。Browser Tool 提供浏览器自动化能力，支持网页爬取、表单填写、截图等操作。All In One 集成了代码解释器和浏览器工具，提供更丰富的交互能力。使用时，通过 sandbox_toolset() 函数就可以获取相应的工具集合，这些工具会自动转换为你使用的框架所需的格式。工具和 MCP：标准化集成函数计算 AgentRun 提供统一的工具管理和 MCP（Model Context Protocol）机制。你可以从工具市场选择现成的工具，也可以自定义工具并发布到市场。更强大的是 MCP 的 Hook 机制。通过前置 Hook，可以在工具调用前自动注入用户凭证、记录请求日志、校验参数合法性。通过后置 Hook，可以对结果进行转换、记录审计日志、处理异常情况。这些通用逻辑不需要在每个工具中重复实现，大大提升了开发效率。全链路可观测：不再是黑盒这是函数计算 AgentRun 最强大的能力之一。你的代码不需要做任何改动，平台会自动记录 Agent 的完整执行链路。在可观测平台上，你可以看到：Agent 接收到用户请求的时间和内容，调用了哪个模型、使用了多少 Token、花费了多少钱，调用了哪些工具、每个工具的执行时间和结果，访问了哪些知识库、检索了多少数据，每个环节的耗时分布，完整的调用链 Trace。这些能力都是平台自动提供的，通过探针注入实现，无论是高代码还是低代码创建的 Agent，都自动享受这些可观测能力。记忆和知识库：数据不出域函数计算 AgentRun 深度集成了 RAGFlow、Mem0 等开源项目，提供灵活的记忆和知识库管理。你可以选择一键托管模式，由平台统一管理部署运维，享受 Serverless 的弹性和按量付费优势。也可以选择绑定模式，将 Agent 连接到已经部署在企业 VPC 或 IDC 内的实例，数据完全不出企业内网。这种灵活性让你可以根据数据的敏感级别选择不同的策略：核心业务数据私有化部署，一般数据托管上云，在安全性和便利性之间找到最佳平衡。立即体验函数计算 AgentRun函数计算 AgentRun 的无代码到高代码演进能力，现已开放体验：快速创建： 访问控制台（ https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/agent/explore ），60 秒创建你的第一个 Agent深度定制： 当需要更复杂功能时，一键转换为高代码持续演进： 利用函数计算 AgentRun 的基础设施能力，持续优化你的 Agent从想法到上线，从原型到生产，函数计算 AgentRun 始终是你最好的伙伴。欢迎加入“函数计算 AgentRun 客户群”，钉钉群号：134570017218。快速了解函数计算 AgentRun：一句话介绍：函数计算 AgentRun 是一个以高代码为核心的一站式 Agentic AI 基础设施平台。秉持生态开放和灵活组装的理念，为企业级 Agent 应用提供从开发、部署到运维的全生命周期管理。函数计算 AgentRun 架构图AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、LangChain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。函数计算 AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60% 。 让 开发者只需专注于 Agent 的业务逻辑创新，无需关心底层基础设施， 让 Agentic AI 真正进入企业生产环境。
起因前些时间整了个备案域名，就想着把一些自建服务迁移回国内，原本我的 Bark 服务器是放在 Cloudflare Workers 上的，于是就想着看看能不能迁移到国内公有云的 Serverless 平台上。选择 EdgeOne Pages 的原因也很简单，想着也许能够免费用，于是就遇到第一个问题：问题问题 1：文档没有描述 KV 的计费规则我打开腾讯云的文档竟然发现完全没有描述 Pages KV 的计费规则，于是我提出售前工单询问计费规则，客服回复让我加微信群问技术支持……所以这个工单系统的作用是什么，电话总机吗？无奈还是加群问了下，技术支持表示是免费的。就算免费也得写一下吧……那好吧就用这个了，毕竟好像找不到第二个免费的……问题 2: CLI 中环境变量不能设置为 0设置环境变量为 0 表示禁用应该是挺常见的用法，一开始设置为 0 不行觉得可能是 JavaScript 0 == '' 的问题（后面一想那参数肯定是字符串啊），于是就试着设置成 "0"，还是不行。在网页试了下可以设置，不过难道把环境变量设置为空字符串又是什么禁忌吗？> npx edgeone pages env set EXAMPLE_KEY 0 [cli][✘] Variable name and value cannot be empty. > npx edgeone pages env set EXAMPLE_KEY "" [cli][✘] Variable name and value cannot be empty. > npx edgeone pages env set EXAMPLE_KEY "0" [cli][✘] Variable name and value cannot be empty. 问题 3：启动开发环境次数有日限这个文档里写了，但是没写能开多少次，我这边大概不到 20 次就触发日限额了（热重载不算，但是 Debug 的时候发现热重载不是很即时就反复开了下），只能等第二天。这个开发环境似乎是远程在腾讯云那边起了三个 Worker ，而且对 KV 的读写会影响到生产环境（这要是真有人在重要生产环境用了怕不是会炸掉）……问题 4：fetch() 不支持 HTTP/2最后的推送代码写好的时候，发现请求 APNs 服务器的时候连接会被断开，研究半天发现是 EdgeOne Pages Edge Functions Runtime 的 fetch() 不支持 HTTP/2 ，而 api.push.apple.com 是强制使用 HTTP/2 的。我问了下腾讯的员工，说是在规划中，本来我想着可能我是第一个发现的文档没有提示也不奇怪，后面发现似乎我不是第一个问这个的……本来觉得又白干一天了，突然想起这个 Edge Pages 还有个 Node Functions 用的是 Node.js Runtime ，于是拿 Node Functions 写了个代理就勉强能用了。开发的过程中发现 Edge Functions 的 Catch-all 路由优先级是高于 Node Functions 所有路由的，只好把 Edge Functions 移动到了一个单独的目录下，当然这文档也没说明。总结总而言之，头疼的体验主要来自文档不清晰，其次交流严重依赖 IM 而不是工单系统，最后是非常草台的设计。
缘起只用服务器搭建 memos 未免太大材小用了，而且也浪费钱。所以就想尽量用无服务器部署 memos。renderrender 由于免费存储空间过低，不是优选。使用 render 创建 Web ServiceImage：填写为 neosmemo/memos:stableEnvironment Variables 分别填入: Key、portValue、5230保活方式： https://github.com/hoochanlon/keep-alivezeaburmemos 官方镜像按照如图所示填写相关参数🖼️ 图片加载失败打开图片链接使用 hu3rror/memos-litestream （该项目解决了备份换机迁移数据的痛点）项目镜像的填写方式S3 配置如图及相关解答（建议看完该 issue 链接内容）： https://github.com/hu3rror/memos-litestream/issues/67b2memosCF 代理 B2 配置见（适用于图床、文件管理免流服务）： https://github.com/hoochanlon/CF-Proxy-B2