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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。

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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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