Cloudflare 数据显示，过去半年 Bot 已占全网 HTTP 流量的 31%，其中 AI 爬虫、搜索引擎和助手约占所有 Bot 请求的四分之一。非人类流量预计将在 2027 年上半年超过人类流量。
为什么传统云架构难以为继
传统云基础设施是为人设计的——人类搜索、点击、滚动、播放的行为模式稳定可预测。AI 代理则截然不同：它们能瞬间释放大量活动，同时启动多个子代理并发查询数据库、搜索文档、调用 API，随后又迅速消失。
这种"突发—空闲"的极端波动，对原本面向稳定人类流量的基础设施提出了严峻挑战。
AWS 新一代 OpenSearch Serverless 核心变化
AWS 于本周四发布了新版 OpenSearch Serverless，这是一款全托管搜索与向量数据库，专为代理式（agentic）工作负载设计。其核心升级在于计算与存储彻底解耦：
- 流量突发时：计算资源可在秒级弹性扩容，承接并发任务
- 代理空闲时：计算资源缩容至零，客户无需为空闲算力付费
此前，即便是 Serverless 版本，存储与计算仍是耦合的——至少要保留一个运行中的实例，无法按需瞬间扩容，客户始终为空闲算力买单。用白话说，就像不管停不停车都得包月付停车费，而新版更像按秒计费的咪表停车位。
Tia White（Amazon OpenSearch Service 总经理）向 TechCrunch 表示：
"时机很简单——代理正从实验阶段走向生产阶段，它们产生的流量模式此前的 infrastructure 根本没有为此设计。它们毫无预警地突发，毫无通知地空闲，企业需要一种搜索能跟上的方案，而不是为空的或空闲的算力付费。"
行业集体转向：AI 代理驱动的基础设施重塑
这一轮基础设施革新并非 AWS 一家在推动：
- Databricks 与 Snowflake 正在将自己定位为企业的 AI 记忆与检索系统
- Microsoft Azure 推出更新，支持 AI 代理突发流量，并在代理间共享内存
- Cloudflare 同期发布面向代理的 Agent Cloud，提供持久化环境和即时弹性伸缩
Google 在刚结束的 I/O 开发者大会上宣布，用户很快可以将购物研究、旅行预订、网页浏览、应用交互等任务委托给 AI 系统。企业端也在大规模部署内部和面向客户的 AI 代理，由此产生大量后台机器间通信流量。
影响与建议
AI 代理的大规模落地，意味着基础设施从"面向人类"到"面向机器"的迁移将是不可逆的趋势。这一变化将反向推动代理部署成本进一步下降、规模落地更加容易。企业应关注：
- 搜索与向量数据库的弹性计费模式，避免为空闲资源付费
- 平台级集成成熟度，如 Vercel、Kiro 等已与新版 OpenSearch Serverless 原生集成，可降低运维复杂度
- 多云与跨平台策略，避免单点绑定带来的成本与灵活性风险
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