企业级 AI 应用开发中，运行时的选择直接影响整体架构的性能与可维护性。AI 原生范式对基础设施提出了新的要求，传统的以服务或 API 为中心的模式已难以满足当前需求。现代应用更强调以智能体（Agent）为核心，关注其状态管理与任务协作能力。
在运行时设计上，需支持状态的持久化、低延迟访问以及跨环境迁移。同时，面对大模型输出的不确定性，系统应具备动态弹性能力，能够根据实际负载快速调整资源，避免资源浪费和性能瓶颈。
Serverless 架构因其按需分配、自动伸缩的特点，成为实现 AI 原生架构的有效路径。它减少了运维负担，提供多语言安全隔离环境，并内置监控、日志和告警功能，提升了系统的稳定性和安全性。相比传统架构，Serverless 更加灵活，适配 AI 应用中复杂的任务调度与事件驱动场景。
运行时应支持事件驱动模式，通过云产品事件自动触发执行流程，实现架构的原子化解耦，降低微服务之间的协作复杂度。这种模式不仅提升开发效率，也增强了系统的可扩展性与容错能力。
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发布于：浙江省