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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
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