从15分钟超时到Agent Native Cloud：Rick Blalock的代理混乱治理之道

Rick Blalock在一次真实而略显混乱的现场演示中，讲清了当下AI Agent最被低估的难题：部署与运行。他用学生项目和自身踩坑经历，解释为什么Serverless并不适合长跑型Agent，以及为什么“Agent Native”的基础设施正在成为新一代云的分水岭。

为什么几乎所有人都在Agent部署上踩坑

这一切并不是从创业愿景开始的，而是从一次校园交流中的“集体吐槽”开始。Rick Blalock回忆，他在佛罗里达大学和教授、学生讨论课程项目时，几乎所有人都在做AI Agent，而当他问“最大的问题是什么”时，答案高度一致：部署。学生们把Agent跑在AWS Lambda上，结果很快撞上15分钟、30分钟的执行上限，有的Agent甚至需要连续运行40分钟。

这并不是学生才有的问题。Rick坦承，一年前他自己也犯过同样的错误：用Serverless架构去跑一个做定性研究和综合分析的多Agent系统，结果“跑着跑着才意识到，糟了，得整个重构”。根本原因在于，Web世界长期假设计算是无状态的，而Agent天然是有状态的，需要记忆、上下文和长时间推理。

更现实的限制还包括：学生项目不能用EC2、Agent之间通信要自己“接线”、网关和鉴权复杂度极高。这些问题叠加在一起，形成了Rick口中的“Agent Chaos”。这不是模型能力的问题，而是运行环境根本不匹配。

一个Agent要“成功”，到底需要什么

在Rick看来，讨论Agent能力之前，必须先回答一个更底层的问题：“一个Agent需要什么才能成功运行？”他的答案非常工程化。首先，Agent必须能“想跑多久就跑多久”，并且支持暂停、恢复，而不是被函数超时强行掐断。其次，Agent要与代码解耦，拥有多种输入和输出形式，而不是只能接HTTP请求。

更有意思的是他强调的三个“自我能力”：自省（introspection）、自我可观测（self-observability）和自我反思（self-reflection）。传统可观测性是给人看的，比如trace和span；而Agent不仅要产生这些信息，还要“理解”这些信息，用来调整自己的行为。Rick明确区分了“人类看日志”和“Agent理解日志”之间的差别。

除此之外，还有记忆、进化式代码执行等能力。这些并不是炫技功能，而是从大量真实Agent运行中倒推出来的生存条件。Agentuity正是从这些需求出发，而不是从某个框架或模型出发，去设计自己的产品。

一场几乎翻车的现场Demo，反而说明了问题

当Rick决定做现场Demo时，他自己也调侃：“你们就是想看一场火车事故。”他用CLI创建了一个Agent项目，支持Bun、Python（配UV）和Node.js三种运行时，并明确“请不要用pip”。框架上保持中立，可以混用Vercel AI SDK、LangChain、Pydantic，甚至不同语言的Agent还能互相调用。

几分钟内，Agent在本地dev模式跑了起来，支持文本、JSON、HTML、PDF甚至Email作为输入。更关键的是，dev环境几乎是生产环境的镜像：同样的日志、同样的session、同样的AI Gateway成本统计。这让开发者在上线前就能看到真实世界的行为。

真正的高光（也是翻车点）出现在部署后。Rick通过Webhook触发Agent运行，日志很快返回——但结果是报错。原因很简单：YAML里配置的内存不够。Rick没有掩饰这个失败，只是淡淡地说：“这也是我们正在解决的事情。”这个瞬间反而精准展示了Agent部署的真实状态：问题不在代码逻辑，而在运行资源与Agent行为的不匹配。

Agent Native Cloud：不是工具，而是一种新云形态

演讲的最后，Rick把视角从Demo拉回到整体方向。Agentuity并不是在做一个“更好用的Agent框架”，而是在做一个“Agent Native Cloud”。在这个体系里，Agent是一级公民：路由、鉴权、通信、输入输出绑定都由平台处理。

你可以在不改代码的情况下，给Agent加一个邮箱、一个API、一个Cron任务，甚至接入Slack或Discord。成本也不再是模糊估算，而是精确到“某个Agent的某次运行”。Rick提到，他们内部已经有50到60个Agent跑在这套系统上，开发速度终于“顺了”。

更有前瞻性的是接下来的计划：用Agent来监控基础设施、分析日志、主动提示问题。他半开玩笑地说，这可能不是PagerDuty，而是“Agent Duty”。这句话背后，其实是一个清晰判断：当Agent数量暴增时，人类不可能再用传统方式去运维Agent系统，Agent必须开始管理Agent。

总结

这场演讲真正有价值的地方，不在于某个CLI命令或UI界面，而在于Rick反复强调的一点：Agent的问题，早已不是“会不会推理”，而是“能不能活下来”。从Serverless超时到内存配置报错，这些看似琐碎的细节，正在决定下一代AI应用的形态。对开发者来说，最大的启发或许是：别急着造更聪明的Agent，先给它一个真正适合生存的世界。

关键词： AI Agent， Agent部署， Agent Native Cloud， Serverless限制， Agentuity

事实核查备注： Rick Blalock（演讲者），公司Agentuity；佛罗里达大学案例；AWS Lambda 15分钟/30分钟超时；支持运行时：Bun、Python+UV、Node.js；框架提及：Vercel AI SDK、LangChain、Pydantic；内部Agent数量约50-60个；“Agent Duty”玩笑原话。