What is Cloudflare Agents?
人工智能的格局正在演变,不再局限于简单的请求-响应交互。具备自主性、目标导向推理和自适应决策能力的 Agentic AI,代表着未来的发展方向。构建这些复杂的智能代理通常涉及跨多个服务的复杂编排、可靠的状态管理以及应对不可预测的成本。Cloudflare Agents 提供了一个专门的平台,旨在解决这些挑战,使您能够高效地开发、部署和扩展自主 AI 代理。利用 Cloudflare 强大的基础设施,实现持久的执行、无服务器 AI 推理,以及根据实际使用情况调整的定价模式。
主要特性
🏗️ 在统一平台上开发:从用户输入处理(Email Workers、WebSockets、Pages、Calls)到 AI 推理(Workers AI、AI Gateway)和动作执行(MCP 服务器、Browser Rendering、Vectorize、D1),在 Cloudflare 生态系统中构建您的整个代理。
💾 无缝管理状态:利用 Durable Objects 进行内置状态管理,使代理能够维护上下文、持久化数据,并自动与客户端同步状态,以实现交互式体验。
🔄 保证可靠执行:利用 Cloudflare Workflows 编排复杂的任务,确保步骤持久执行,并具有自动重试和持久状态,可以跨越数分钟、数小时甚至数周。
⚡️ 访问无服务器 AI 推理:轻松集成大型语言模型 (LLM)。使用 Workers AI 直接托管模型,以实现无服务器的 GPU 加速推理,或者通过 AI Gateway 安全地连接到外部提供商,并添加可观察性功能。
💬 启用实时通信:使用 WebSockets 构建交互式代理,Durable Objects 的休眠功能提供支持,即使在不活动期间也能有效地维护连接,从而降低成本。
🧩 扩展代理能力:与各种工具和 API 无缝集成。代理可以调用外部 API,使用 Vectorize(用于语义搜索)或 D1(用于 SQL 数据库)等实用程序操作数据,甚至可以通过 Browser Rendering 与 Web 界面交互。
💰 优化运营成本:受益于 Cloudflare 基于使用量的定价。只需为代码实际消耗的 CPU 时间付费,而不是空闲的挂钟时间,并利用 WebSocket 休眠等节省成本的功能。
使用场景
想象一下您可以使用 Cloudflare Agents 构建什么:
自动化开发工作流程:创建一个代理来监控您的 git 存储库(包括自托管实例)。当为您分配新问题时,代理可以分析问题,起草必要的代码更改(例如,使用 JavaScript),根据需要与您交互以进行确认,并自动打开一个 pull request,从而简化您的开发过程。
智能客户支持机器人:部署一个通过聊天处理客户查询的代理。它可以理解用户意图,查询知识库(使用 Vectorize),从外部 API 访问订单信息,指导用户完成故障排除步骤,并且仅在必要时升级到人工客服,从而提供全天候即时、具有上下文意识的支持。
主动系统维护:构建一个代理来管理您的应用程序 backlog。它可以定期扫描 issue 追踪器(如 Jira 或 GitHub issues),检查相关的监控数据或最近的 bug 报告以评估相关性,并根据预定义的标准自动标记甚至关闭过时或不相关的问题,从而保持您的 backlog 清洁和专注。
结论
Cloudflare Agents 提供了一个全面且集成的环境,专门为构建 Agentic AI 的需求而定制。通过结合持久的状态管理、可靠的执行、无服务器 AI 功能以及经济高效的、基于使用量的定价,Cloudflare 提供了超越简单 AI 模型所需的工具。开发复杂的、自主的代理,这些代理可以在一个为开发人员设计的、可扩展的平台上进行推理、计划并与其环境交互。





