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Google 推出 Agent Compute Engine：每个 AI 智能体一台隔离 microVM
Google 发布 Agent Compute Engine，为每个 AI 智能体提供由 Titanium 芯片保护、彼此隔离的 microVM，空闲时自动暂停并共享内存以压低成本。该服务已在支撑 Gemini，未来数月开放预览，同时扩展 token 追踪、模型路由与第三方身份管控。
Google 发布 Agent Compute Engine，为每一个 AI 智能体分配一台独立的隔离虚拟机。Google 表示，该服务目前已在为 Gemini 提供支撑，并将在未来几个月开放预览。
按 Google 的说法，每个智能体运行在由 Titanium 芯片保障安全的 microVM 中。智能体空闲时，其虚拟机自动暂停并把机器让给其他任务；虚拟机之间共享内存，则进一步摊薄了每增加一个智能体的运行成本。
效率正是这次发布的核心。虚拟机是运行智能体系统时最大的成本项之一，暂停空闲智能体加上共享内存，直接针对一个智能体集群里最贵的两笔开销。
这套引擎也是已开源的 Kubernetes 运行时 Agent Substrate 的底座。Google 称，它可以让单台服务器承载十倍的智能体数量；在 20 万个智能体的测试中，挂起与恢复耗时不到 500 毫秒。
在管控层面，Google 增加了 token 追踪、模型路由，以及对 Ping Identity、SailPoint 等第三方身份提供商的支持，相关控制将延伸到 Cloud Run、GKE 和托管端点。
把这些放在一起看，这次发布把隔离、成本和治理当成同一个问题处理：持有凭证并执行操作的智能体需要明确边界，一天里大部分时间闲置的智能体不该持续占用硬件，而企业必须知道是哪个智能体、以谁的身份、花掉了多少 token。
接下来值得关注的是预览时间与定价、Agent Substrate 能否吸引 Google 之外的贡献者，以及其他云厂商是否给出同等粒度的按智能体隔离方案。这个赛道的竞争点已经从模型能力转向智能体运行所需的基础设施。
为什么重要
把隔离、成本和治理打包成基础设施层能力，意味着智能体规模化部署的瓶颈从模型能力转向运行开销与审计；云厂商的竞争重点也随之移动到这一层。
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