Kubernetes 会成为 AI Agent 的最佳运行平台吗？

推荐语

探索 Kubernetes 如何成为 AI Agent 的理想运行平台，从云原生视角解析 AI 原生基础设施的构建之道。

核心内容：
1. AI Agent 与传统微服务在基础设施需求上的本质差异
2. Kubernetes 作为 AI Agent 运行平台的三大关键挑战
3. 构建生产级 AI Agent 架构的三层核心能力

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

欢迎关注「几米宋」的个人微信公众号，我主要关注 AI Native 基础设施方向，研究和实践 Agentic Runtime、Kubernetes 调度与 AI 推理系统的工程化问题。本文首发于 jimmysong.io。

📄 文章摘要

从云原生演进视角出发，系统阐述为什么 AI Agent 需要 Kubernetes 级别的基础设施，以及如何通过 Agent 编排、MCP 服务化与 AI 原生网关，构建真正生产级的 AI 原生架构。

作为一个长期在云原生领域工作的实践者，我越来越确信一件事：AI Agent 不只是一个应用形态的变化，而是基础设施范式的迁移。

随着人工智能从 Demo、Copilot 逐步走向真正承担任务与责任的系统，AI Agent（智能体） 正在成为企业 IT 架构中的新执行单元。它们不仅“会思考”，还会行动：能够调用工具、访问系统、协作完成目标。

那么，问题随之而来：

这样的系统，应该运行在什么样的基础设施之上？

在我看来，Kubernetes 依然是一个应对大规模场景的好选择，但前提是：我们必须用 AI 原生（AI-Native）的方式，重新理解 Kubernetes。

生产级 AI Agent 面临的云原生挑战

在真实生产环境中，AI Agent 暴露出与传统微服务完全不同的基础设施需求。Agent 并不是“另一个 HTTP 服务”，它们具有三个显著特征：

• 行为是非确定性的（由模型推理驱动）

• 执行路径是动态的（工具调用不可预先穷举）

• 决策需要被审计、约束和复盘

如果直接套用现有云原生基础设施，会迅速遇到瓶颈。

下面的表格总结了 AI Agent 在云原生环境下的主要挑战与风险：

这些问题，本质上都指向一个结论：

AI Agent 需要被视为 Kubernetes 的一等公民，而不是普通工作负载。

核心架构：让 Agent 成为 Kubernetes 的原生对象

回顾云原生（Cloud Native）技术的演进路径，我们已经走过类似的阶段：

• 物理机 → 虚拟机

• 虚拟机 → 容器

• 容器 → 微服务

• 微服务 → 声明式、可治理的平台

AI Agent 只是下一步。

一个面向生产环境的 AI Agent 架构，至少需要三层能力：

1. Agent 编排层：声明式定义 Agent

2. 工具服务化层（MCP Services）：把能力变成可治理的服务

3. AI 原生数据平面 / 网关：统一策略、安全与协议

Agent 编排层：声明式管理 Agent

Agent 不应再是某个 SDK 里的“运行时对象”，而应像 Pod、Deployment 一样被管理。

关键思想如下：

Agents 即 Kubernetes 资源

• Agent 使用 CRD（CustomResourceDefinition, 自定义资源定义） 进行定义

• 可通过 kubectl 或 GitOps 管理生命周期

• Agent 的模型、工具、策略全部显式声明

一个典型 Agent 定义包含以下内容：

• Agent 逻辑（推理循环）

• 模型配置（指定使用哪个大语言模型）

• 可调用工具集

这与我们当年把“应用”拆解为 Deployment、Service、ConfigMap 的过程高度一致。

工具服务化层：MCP Services 是必然选择

在 Agent 架构中，工具（Tools） 是真正产生“行动”的地方。

早期 MCP 工具往往是：

• 本地进程

• 与单个 Agent 紧耦合

• 缺乏版本、权限、审计能力

这在企业环境中难以持续。

MCP 服务化的本质价值

• 工具 → 远程服务

• 服务 → Kubernetes 原生工作负载

• 能力 → 可复用、可治理、可审计

这一步，和当年把脚本变成微服务的过程本质类似。

AI 原生网关：Agent 世界的“控制平面入口”

当 Agent 数量增加、工具和模型多样化之后，连接本身就成为系统风险。

传统 API Gateway 并不理解以下场景：

• MCP

• Agent-to-Agent（A2A, Agent 间通信）

• 模型调用上下文

因此需要一个AI 原生网关，专门处理中介与治理问题。

它至少要理解三类流量：

• A2T：Agent → Tool

• A2L：Agent → LLM

• A2A：Agent ↔ Agent

并在这些路径上统一执行：

• 身份与授权

• 策略与护栏

• 审计与限流

架构实现概览

下方的架构图展示了 AI 原生系统在 Kubernetes 上的核心分层与流量路径：

AI 原生架构分层与流量路径

总结

AI Agent 并没有否定云原生，相反：

AI Agent 是云原生在智能时代的自然延伸。

• 声明式 → Agent 定义

• Service → MCP Services

• Service Mesh → AI 原生网关

如果说 Kubernetes 是“自动化工厂”，那么 AI Agent 就是真正开始动手干活的智能工人。

而 AI 原生网关，正是那套为智能工人量身定制的安全与治理体系。

这不是一个可选架构，而是AI 走向生产的必经之路。

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