构建AI Agent最难的部分：Cloudflare给出的真实答案

这是一篇来自Cloudflare产品副总裁Rita Kozlov的实战分享整理。文章聚焦一个被低估的问题：AI Agent真正难的不是模型，而是系统设计、工具调用和人类参与。你将看到真实数据、架构拆解，以及为什么“把Agent跑起来”远比想象中复杂。

为什么Agent时代已经不可逆？真实数据给了答案

在演讲一开始，Rita Kozlov并没有急着谈技术细节，而是先回答了一个更根本的问题：为什么现在所有人都在谈Agent？她给出的不是情绪，而是数据。一年前，大约44%的开发者在工作中使用AI；而今天，这个比例已经跃升到“超过75%的知识工作者”。这是一个极短时间内发生的结构性变化。

更重要的是，AI的重心正在迁移。Rita明确指出，最受关注的工作负载已经不再是模型训练本身，而是“模型被用来做什么”。训练依然重要，但真正改变生产力的，是模型开始承担连续任务、做决策、调用工具，也就是Agent形态。她形容这是“真正解锁下一代生产力的原因”。

这种转变解释了为什么Cloudflare这样的基础设施公司会如此兴奋。Rita说：“每天早上醒来，我都很期待看看开发者会用这些能力构建什么。”这不是一句客套话，而是因为Agent把应用从“被动响应”推向“主动执行”，而这恰恰对底层平台提出了全新要求。

Agent已经在现实中工作了，而且效果惊人

Agent并不是一个停留在PPT里的概念。Rita在演讲中提到，他们已经看到Agent“在野外运行”。一些企业在引入Agent后，响应速度提升了90%。这里的关键词不是“更聪明”，而是“更快、更连续”。

这类提升往往来自Agent替代了原本需要人类反复切换系统的流程：接收请求、理解意图、查询信息、执行动作、再返回结果。单个步骤看似简单，但一旦串联起来，对用户体验的改变是质变。Rita强调，这些改变“已经在重塑我们的工作方式”，而不是未来愿景。

值得注意的是，她并没有把功劳全部归于大模型本身。相反，她不断暗示一个观点：模型能力只是前提，真正决定效果的是你是否构建了一个可靠的Agent系统。这也为后半场的技术拆解埋下了伏笔。

拆解一个Agent：思考、工具与行动之间的硬骨头

当话题转向“你想构建一个Agent，该从哪里开始”时，Rita给出了一个非常工程化的答案。她把Agent拆成了几个核心组件：负责推理的“思考部分”、能够调用外部能力的“工具部分”，以及真正执行任务的“行动”。

她用一个简单指令作为例子——用户说：“嘿，帮我做这件事。”这句话背后，其实是一整条流水线：请求需要被解析、转化为计划，然后由工作流Agent决定调用哪些工具、以什么顺序执行。这些工具可能是API、数据库、队列，Agent本身必须有权限和状态管理能力。

这里的难点不在于调用一次工具，而在于持续性。Rita特别提到，Agent往往需要访问长期存在的状态，这正是Cloudflare Durable Objects这类技术存在的意义。没有状态，Agent就只能“健忘地工作”；有了状态，才可能承担真正复杂的任务。

MCP、人类参与，以及为什么“自动化”并不意味着无人

在更具体的实现层面，Rita提到了Anthropic提出的MCP（Model Context Protocol）。她评价它“非常擅长工具调用”，但也坦率地指出：构建MCP并不轻松。协议本身解决的是模型与工具的接口问题，而不是完整的系统复杂性。

Cloudflare为此提供了SDK和现成能力，例如实时WebSocket支持，让Agent可以在执行过程中持续交互。但即便如此，Rita依然花了大量时间强调“human in the loop”——人类参与的工作流。她举例说明，在审批、通知等场景中，有些决策“永远需要人类输入”，系统甚至要防止同一个请求被重复批准。

在演讲的最后，她把视角拉回到开发者体验。现在像Cursor这样的工具已经支持远程MCP，这意味着Agent不再是孤立系统，而是可以融入日常开发环境。她用一句近乎总结性的话回应了开头的问题：“怎么构建一个Agent？你需要的不只是模型，而是一整条被反复验证过的路径。”

总结

Rita Kozlov的这场分享，真正价值不在于教你“怎么调用模型”，而是让人意识到：Agent的难点几乎都在模型之外。状态、工具、人类参与、工作流，这些传统工程问题重新回到舞台中央。对开发者而言，Agent时代不是更少的工程，而是更严肃的工程。

关键词： AI Agent， Cloudflare Workers， Durable Objects， Anthropic MCP， Cursor

事实核查备注： Rita Kozlov：Cloudflare开发者平台产品副总裁；数据：44%开发者→75%知识工作者；企业案例：响应速度提升90%；技术名词：AI Agent、Durable Objects、MCP（Anthropic）、Cursor支持远程MCP。