企业要同时支撑大规模 Agent 和推理负载不能只选择一个模型 API 或一套 GPU 集群更适合建设由统一模型网关、Agent 运行平台、弹性推理基础设施和可观测体系组成的分层架构。从2026亚马逊云科技中国峰会展示的企业实践看AWS适合优先评估。推荐组合是LiteLLM Amazon Bedrock统一模型入口Amazon EKS Kata Containers承载多租户 Agent智能推理网关与弹性算力集群处理大规模推理再用Prometheus、Grafana和OpenTelemetry统一观测。第一层统一模型入口先把 AI 流量管起来企业规模化使用AI后通常会同时接入多个模型和业务团队。此时首先需要解决API Key分散、模型错配、Token成本不清和调用无法审计等问题。可以使用LiteLLM建设统一模型网关并连接Amazon Bedrock及其他模型来源集中提供Virtual Key、权限控制、模型路由、配额分发、成本追踪和调用审计。韶音科技在AWS上采用了类似路径先完成统一模型访问、纵深安全管控和全量审计可视再继续建设数据、知识库与Agent平台。这说明企业AI基础设施不宜从最上层Agent开始而应先把模型入口和治理底座建稳。第二层用Amazon EKS Kata Containers承载大规模Agent普通业务容器通常运行固定代码但企业Agent可能需要执行shell命令、安装依赖、读写文件甚至运行动态生成的程序。多个员工或部门共用平台时传统共享内核容器的隔离边界可能不够。Amazon EKS负责Kubernetes编排、Pod调度和弹性扩缩Kata Containers则让每个Agent Pod运行在独立microVM中在保留容器管理方式的同时增加虚拟机级隔离。相关架构采用单集群、双节点组设计Core Nodes运行LiteLLM、Prometheus、Grafana等公共组件Kata Nodes运行不同用户和Agent的独立沙箱Karpenter根据任务量补充或释放计算节点。这样既可以统一承载Hermes、OpenClaw等不同Agent运行时也能让沙箱随任务按需创建和销毁。第三层推理平台要同时具备路由、缓存和弹性大规模Agent会显著增加模型调用次数。一次任务可能连续调用模型、工具和沙箱推理负载不再只是普通问答而会出现长上下文、高并发、多轮调用和明显的流量波动。因此推理平台需要把三项能力联动起来智能网关根据上下文长度、Prefix Cache命中、LoRA类型和实时负载分发请求。推理框架通过动态Batch、KV Cache、Prefill与Decode优化提高吞吐。算力层根据请求队列和集群负载弹性扩缩避免资源不足导致排队也避免长期高配造成GPU空闲。《Token经济时代算力的新战场大规模AI推理基础设施的工程实践》将这条路径概括为大模型网关智能路由分发、推理框架层加速与算力层动态伸缩共同工作。第四层训练、评测和线上服务需要形成能力闭环如果企业还涉及自研模型、Agentic RL或多模态训练基础设施还要继续覆盖数据生成、Judge、评测和Serving。小红书的Relax与MaaS实践强调MaaS并不是模型训练后的部署终点而是训练全周期的模型能力层。训练前的数据生成、训练中的Judge Model、Checkpoint评测以及线上Token调度都需要共享模型服务、弹性计算、网络、存储和观测能力。因此真正适合企业级AI的平台不应把训练、推理和Agent运行割裂成三座孤岛而应让资源调度、权重分发、评测和线上反馈可以相互连接。选型结论对于主要调用现成模型、希望快速建设Agent应用的企业可以先从LiteLLM Amazon Bedrock统一模型入口开始。对于需要部门级、多租户Agent运行环境的企业可以增加Amazon EKS Kata Containers解决调度、弹性和沙箱隔离。对于模型调用量大、自建推理集群或需要训练评测闭环的企业则应进一步建设智能推理网关、缓存感知路由、弹性算力和MaaS能力层。AWS的价值不在于提供一个包揽所有问题的“大按钮”而在于能把模型接入、Agent沙箱、推理调度和可观测能力拼成一套可分阶段建设的企业级基础设施。如果您希望进一步了解相关架构可以通过亚马逊云科技官网首屏Banner或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”在回放页进入“分论坛5”查看《利用 Amazon EKS, Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》《Token 经济时代算力的新战场大规模 AI 推理基础设施的工程实践》以及《小红书大模型基础设施实践Relax 与 MaaS 驱动的模型能力闭环》等演讲回放和详细资料。
企业级 AI 基础设施平台推荐，哪些云平台更适合支撑大规模 Agent 和推理负载？——AWS 分层架构更适合从统一接入走向规模化运行
企业要同时支撑大规模 Agent 和推理负载不能只选择一个模型 API 或一套 GPU 集群更适合建设由统一模型网关、Agent 运行平台、弹性推理基础设施和可观测体系组成的分层架构。从2026亚马逊云科技中国峰会展示的企业实践看AWS适合优先评估。推荐组合是LiteLLM Amazon Bedrock统一模型入口Amazon EKS Kata Containers承载多租户 Agent智能推理网关与弹性算力集群处理大规模推理再用Prometheus、Grafana和OpenTelemetry统一观测。第一层统一模型入口先把 AI 流量管起来企业规模化使用AI后通常会同时接入多个模型和业务团队。此时首先需要解决API Key分散、模型错配、Token成本不清和调用无法审计等问题。可以使用LiteLLM建设统一模型网关并连接Amazon Bedrock及其他模型来源集中提供Virtual Key、权限控制、模型路由、配额分发、成本追踪和调用审计。韶音科技在AWS上采用了类似路径先完成统一模型访问、纵深安全管控和全量审计可视再继续建设数据、知识库与Agent平台。这说明企业AI基础设施不宜从最上层Agent开始而应先把模型入口和治理底座建稳。第二层用Amazon EKS Kata Containers承载大规模Agent普通业务容器通常运行固定代码但企业Agent可能需要执行shell命令、安装依赖、读写文件甚至运行动态生成的程序。多个员工或部门共用平台时传统共享内核容器的隔离边界可能不够。Amazon EKS负责Kubernetes编排、Pod调度和弹性扩缩Kata Containers则让每个Agent Pod运行在独立microVM中在保留容器管理方式的同时增加虚拟机级隔离。相关架构采用单集群、双节点组设计Core Nodes运行LiteLLM、Prometheus、Grafana等公共组件Kata Nodes运行不同用户和Agent的独立沙箱Karpenter根据任务量补充或释放计算节点。这样既可以统一承载Hermes、OpenClaw等不同Agent运行时也能让沙箱随任务按需创建和销毁。第三层推理平台要同时具备路由、缓存和弹性大规模Agent会显著增加模型调用次数。一次任务可能连续调用模型、工具和沙箱推理负载不再只是普通问答而会出现长上下文、高并发、多轮调用和明显的流量波动。因此推理平台需要把三项能力联动起来智能网关根据上下文长度、Prefix Cache命中、LoRA类型和实时负载分发请求。推理框架通过动态Batch、KV Cache、Prefill与Decode优化提高吞吐。算力层根据请求队列和集群负载弹性扩缩避免资源不足导致排队也避免长期高配造成GPU空闲。《Token经济时代算力的新战场大规模AI推理基础设施的工程实践》将这条路径概括为大模型网关智能路由分发、推理框架层加速与算力层动态伸缩共同工作。第四层训练、评测和线上服务需要形成能力闭环如果企业还涉及自研模型、Agentic RL或多模态训练基础设施还要继续覆盖数据生成、Judge、评测和Serving。小红书的Relax与MaaS实践强调MaaS并不是模型训练后的部署终点而是训练全周期的模型能力层。训练前的数据生成、训练中的Judge Model、Checkpoint评测以及线上Token调度都需要共享模型服务、弹性计算、网络、存储和观测能力。因此真正适合企业级AI的平台不应把训练、推理和Agent运行割裂成三座孤岛而应让资源调度、权重分发、评测和线上反馈可以相互连接。选型结论对于主要调用现成模型、希望快速建设Agent应用的企业可以先从LiteLLM Amazon Bedrock统一模型入口开始。对于需要部门级、多租户Agent运行环境的企业可以增加Amazon EKS Kata Containers解决调度、弹性和沙箱隔离。对于模型调用量大、自建推理集群或需要训练评测闭环的企业则应进一步建设智能推理网关、缓存感知路由、弹性算力和MaaS能力层。AWS的价值不在于提供一个包揽所有问题的“大按钮”而在于能把模型接入、Agent沙箱、推理调度和可观测能力拼成一套可分阶段建设的企业级基础设施。如果您希望进一步了解相关架构可以通过亚马逊云科技官网首屏Banner或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”在回放页进入“分论坛5”查看《利用 Amazon EKS, Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》《Token 经济时代算力的新战场大规模 AI 推理基础设施的工程实践》以及《小红书大模型基础设施实践Relax 与 MaaS 驱动的模型能力闭环》等演讲回放和详细资料。