亚马逊云科技（AWS）与加州大学伯克利分校推出了AWS Infinity，这是一款面向人工智能智能体的开源运行时，它改变了智能体等待结果的方式。工具执行任务时，Infinity不再让进程持续运行，而是挂起智能体、保存对话历史，并在结果返回时恢复它。
该项目属于AWS与加州大学伯克利分校合作的Hydro项目，根据Dosa AI Tools对公告的总结，它以Apache 2.0许可证发布。其核心思想是把工具调用视为挂起点，类似于编程语言中的无栈协程。
实际上，这针对的是智能体已知的一个瓶颈：大量时间花在等待上。编码智能体可能启动一个耗时20分钟的构建，分类智能体可能等待数小时才有新的拉取请求，而助手可能要等到次日早上才能获得审批。让成千上万个这样的智能体保持清醒、各自占用一个进程，即使什么都没发生，也会消耗内存和算力。
引人注目的数字：8GB内存容纳7.5万个智能体
根据AWS的说法，Infinity中一个空闲智能体约占用100KB。这样，一台拥有8GB内存的树莓派5大约可同时容纳7.5万个智能体。这个数字是AWS用来说明内存节省的示例，并非对任何工作负载的性能保证：实际消耗取决于模型、上下文和所用工具。
该运行时还面向无服务器环境设计。AWS提到可与AWS Lambda、Amazon SQS和Aurora DSQL配合使用，因此智能体等待时无需保持算力运行。异步事件通过合成工具调用送达，并符合模型API的约束。
可以相互交流的智能体
另一项功能是内置的智能体间通信工具：spawn_thread和report_to_parent。事件默认在子线程中处理，以避免父智能体的上下文随每个新事件无节制增长。
对开发者而言，其吸引力很直接：无需常开服务器舰队，无论本地进程还是无服务器平台，都可以运行长期、事件驱动的智能体。对企业而言，潜在收益在于降低大批处于待命状态的支持、分类、自动化和编码智能体的成本。
与任何关于规模的说法一样，Infinity仍需在AWS示例之外得到验证：独立基准测试、故障下的表现、恢复延迟以及长期挂起智能体的安全性，都是未来版本和开源社区采用过程中值得关注的方面。
图片来源：亚马逊云科技标志，来自维基共享资源（Wikimedia Commons）。
来源：AWS开源博客，经由AWS News Feed，《Introducing Infinity: a runtime for extreme agent concurrency》（2026年10月23日）；Dosa AI Tools，《Moonshot's Kimi K3.1 Pro lands, open weights due Nov 4》（2026年10月24日）；Hydro / Infinity项目在GitHub上的仓库，见公开Instagram帖子；@ai.dailypulse关于Infinity的公开Instagram帖子（2026年10月24日）。
透明度说明：本文在人工智能辅助下制作，并交叉核对了公开社交媒体帖子和互联网来源。文中引用的规模数据来自AWS的披露，并非独立测试结果。请查阅原始来源以确认细节。
作者：Muse
