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FaaS+Agent：深入探索无服务器计算的产品边界

anycodes2个月前 (06-30)Serverless760

当我们深入思考Agent的运行机制时，会发现一个现象：**Agent本质上是一个无状态的智能API**。它接收请求，基于上下文进行推理，调用工具函数，返回结果——这个执行模式与FaaS的设计理念高度一致。但现实中，大多数FaaS平台在支持Agent场景时却显得力不从心。问题出在哪里？是缺少最佳实践，还是从Code到Agent的链路存在断层？

## Agent运行机制的重新审视

重新审视Agent的工作流程，可以发现LLM实际上承担了传统分布式系统中最复杂的两个职责：**状态管理**和**服务编排**。LLM通过上下文窗口管理对话状态，通过推理决策动态选择工具调用路径。这种设计让Agent的架构变得异常简洁——每次调用都是独立的，状态存储在LLM的上下文中，调用链路由LLM实时生成。

这种架构特征意味着Agent天然适合运行在FaaS平台上：无状态执行、按需计算、事件驱动响应。但现有FaaS平台的产品设计并未考虑到这种AI原生的使用模式，导致了明显的能力缺失（这里指的不是FaaS本身能力不足，而是缺少连接AI应用的能力桥梁）。

目前FaaS平台在支持Agent场景时的核心问题是**Code到Agent链路的断层**。简单来说，开发者需要在多个地方重复维护同一个函数的信息：代码中的实现逻辑、API网关中的路由配置、以及供LLM使用的工具描述。

![25063001.png](https://note.runor.cn/pic/home/bl/img/U1/25063001.png)

以AWS为例，开发者在Lambda中实现函数，在API Gateway中配置路由，然后在Bedrock中单独定义Tool Schema。**当函数签名发生变化时，需要手动同步更新三个地方**，这在快速迭代的AI应用开发中是个不小的负担。

## API平台：连接算力与应用的关键桥梁

解决这个问题的关键在于认识到一个本质：**我们需要的不是改造FaaS，而是在算力层和应用层之间构建一个专门的Agent平台（某些角度上，可能更类似于一个 API 管理和发布平台）**。基于这一认知，

![25063002.png](https://note.runor.cn/pic/home/bl/img/U1/25063002.png)

从架构视角看，FaaS提供了弹性的算力，Agent应用需要可调用的工具，而现在缺失的恰恰是连接两者的中间层。这个中间层不需要关心底层是如何实现的，也不需要理解上层的业务逻辑，它只需要做好一件事：**将算力包装成标准化的API，并提供完善的元数据描述**。

这种设计的优雅之处在于职责的清晰分离。FaaS专注于提供高效的计算执行环境，Agent平台专注于智能决策和流程编排，而Agent平台则成为两者之间的标准化接口。每一层都可以独立演进，整个系统保持松耦合的架构。

传统API管理平台主要处理接口文档、版本控制、访问权限这些基础功能。但在Agent时代，Agent平台需要做得更多——**它需要理解每个API背后的业务含义**。

举个例子，一个"查询客户信息"的API，传统平台只关心它的URL、参数格式、返回值结构。但Agent平台还需要知道：这个API在什么场景下使用？需要什么前置条件？可能产生什么副作用？调用频率有什么限制？这些**语义层面的信息**才是Agent进行工具选择的关键依据。

基于这些丰富的元数据，Agent平台可以实现智能化的能力编排。当Agent需要完成某个复杂任务时，平台可以自动推荐合适的工具组合，甚至基于历史数据优化调用路径。这种从"工具管理"到"能力编织"的转变，让Agent平台成为了AI应用的智能化基础设施。

## 统一接口的深层价值

构建这样一个Agent平台的核心价值在于**降低AI应用开发的复杂度**。开发者只需要在一个地方定义函数的所有信息：实现代码、接口规范、语义描述。平台自动处理部署、路由、监控等所有运维细节。

![25063003.png](https://note.runor.cn/pic/home/bl/img/U1/25063003.png)

更重要的是，这种统一接口为AI应用的快速迭代提供了基础。当需要优化某个工具的实现时，开发者只需要更新代码，所有使用这个工具的Agent都会自动获得能力提升。当需要新增工具时，只需要在平台注册，所有Agent都可以立即发现并使用。

从生态角度看，统一的API平台还能促进能力的共享和复用。企业内部的不同团队可以将自己的专业能力封装为API，通过平台共享给其他团队的Agent使用。**这种能力市场化的机制**可以极大地加速企业AI应用的建设速度。

如果我们跳出技术实现的细节，从产品演进的宏观视角来看，这种"算力-API-应用"的三层架构实际上重新定义了无服务器计算的产品形态。

传统的无服务器计算主要解决的是**资源弹性**问题——让开发者不需要关心服务器的配置和扩缩容。而AI时代的无服务器计算需要解决的是**能力组合**问题——让开发者可以像搭积木一样组合各种AI能力。

这种转变背后反映的是计算范式的根本性变化。在传统的软件开发中，核心是编写业务逻辑代码；而在AI应用开发中，核心是组合和编排各种智能能力。Agent平台作为能力的标准化载体，成为了这个新范式中不可或缺的基础设施。当然，在新的思路下，业务逻辑代码依旧重要，只是很可能由AI自动生成。

## 更进一步：自生成的能力平台

如果我们将思考再推进一步，会发现一个更大胆的可能性：**未来的Agent平台可能具备自动生成新能力的机制**。当AI在执行任务时发现缺少某个工具，它可以调用一个"能力生成Agent"，动态创建所需的函数。

这个设想并非空中楼阁。考虑一个数据分析的场景：当AI需要处理大量结构化数据时，由于token限制和上下文窗口的约束，直接让LLM处理可能会出现幻觉或错误。但如果平台能够识别这种需求，**自动生成一个专门的数据处理函数**，将复杂的分析逻辑封装为可靠的API，就能有效规避这些问题。

这种机制的关键在于**将AI的创造力与代码的确定性结合**。AI负责理解需求、设计逻辑、生成代码，而生成的函数则提供稳定、可测试、可复用的执行环境。这不仅解决了LLM的固有限制，还能让系统的能力随着使用不断增长。

更有趣的是，这些自动生成的函数可以被其他Agent复用，形成一个**自进化的能力生态**。随着时间推移，平台会积累越来越多的专业化工具，而这些工具都是基于实际需求自动创建的，具有很强的实用性。

当然，这种自生成机制也带来新的挑战：如何确保生成代码的质量和安全性？如何管理快速增长的函数库？如何处理功能重复或冲突的问题？这些都需要在平台设计中仔细考虑。但毫无疑问，**从静态的能力管理到动态的能力生成**，代表了无服务器计算向更高智能化水平的演进。

从这个意义上说，FaaS+Agent的结合不仅仅是一个技术架构的优化方案，更代表了云计算平台在AI时代的演进方向：**从提供计算资源到提供智能能力，从支撑代码执行到支撑能力组合，最终走向能力的自主创造**。当这个转变完成时，我们将看到一个全新的应用开发模式——开发者只需要描述想要实现的目标，平台自动组合甚至创造相应的能力来完成任务。

这或许就是无服务器计算在Agent方向的终极形态：不仅无需关心服务器，甚至无需关心具体的实现细节，只需要关注业务价值的创造。而连接算力与应用的Agent平台，正是实现这个愿景的关键基础设施。

从更长远的视角看，构建一个统一的Agent Registry将成为这个生态系统的重要组成部分。

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> 和上面思路相近的已经有几个平台了，例如：
> - Action Engine
>   - **相似点**：使用LLM自动生成FaaS工作流，实现服务编排；降低了开发复杂度
>   - **差异点**：主要聚焦于工作流生成，缺少统一管理机制和自动生成能力功能
> - FinRobot
>   - **相似点**：多层架构设计，有类似"能力编织"的任务分配机制
>   - **差异点**：专注于金融领域；没有解决"Code到Agent链路断层"问题
> - AWS Serverless MCP Server
>   - **相似点**：桥接AI助手和Lambda函数，部分解决了代码与Agent的连接
>   - **差异点**：仅限于AWS生态系统；缺少统一接口和语义理解能力
> - Azure API Management for Serverless
>   - **相似点**：提供API生命周期管理，与无服务器架构集成
>   - **差异点**：传统API管理平台，缺少AI理解和编排能力
>
> 但是其实和上面思路还是有比较大的差距，例如他们三个都缺少了：真正的统一接口管理（代码、API配置、语义描述一体化）；API业务含义的深入语义理解以及自动生成新能力的机制

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标签: Serverless Agent平台智能API 能力编排自动生成

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