譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

近期KubeMQ-Aiway的發布引人關注，其意義并非作為又一個人工智能平臺問世，而是驗證了筆者在行業中持續追蹤的趨勢。在二十年分布式系統構建經驗及近三年人工智能基礎設施咨詢實踐的基礎上，一種愈發清晰的模式正在顯現：我們正處于與十年前微服務發展相似的關鍵轉折點。

人工智能中的分布式系統危機

歷史總是驚人地相似。2010年代初，單體架構在規模壓力下崩塌，我們曾倉促拼湊基于HTTP調用的微服務架構，只求系統不崩潰。歷經數年，服務網格、消息代理與編排層等基礎設施逐步完善，才使分布式系統從“可用”走向“可靠”。

如今，相同的危機正在人工智能系統中上演，且時間維度被大幅壓縮。以單一功能AI模型起步的組織很快發現，其需要多代理協同工作，而現有基礎設施根本無法應對這種協調復雜性。

傳統基礎設施失效的根源

在咨詢工作中，當企業試圖將AI應用從概念驗證階段向規模化擴展時，基礎設施失效呈現出一致性模式：

• HTTP通信崩潰：傳統請求-響應模式適用于無狀態操作，但當AI代理需要跨工作流維護上下文、協調并行處理或執行耗時操作（從毫秒級延伸至分鐘級）時，HTTP的同步特性會引發級聯故障，導致整個AI工作流癱瘓。
• 上下文碎片化削弱智能：AI代理不僅處理數據，更需維持對話狀態與知識積累。若上下文在服務邊界丟失或跨會話分散，系統的集體智能將大幅衰減。
• 安全模型存在根本性缺陷：多數AI實現通過環境變量或配置文件共享憑證，埋下橫向移動與權限升級風險，而傳統安全模型對此類問題束手無策。
• 架構約束誘發錯誤決策：當前AI系統的工具限制迫使團隊采用反模式（如構建元工具、拆分功能或實現復雜動態加載機制），每個“解決方案”都在引入新的故障點與操作復雜性。

KubeMQ-Aiway技術方案解析

KubeMQ-Aiway作為業界首個專為AI代理與模型-上下文-協議（MCP）服務器設計的連接樞紐，通過統一的多租戶基礎設施層，實現同步RPC調用與異步流等所有交互的無縫路由、安全管控與彈性擴展。換句話說，它是在系統、服務和AI代理之間管理和路由消息的中心。其核心價值體現為：

• 統一聚合層：構建集成樞紐，取代代理間的點對點連接，從架構上消除大規模部署中因“n平方連接問題”導致的可靠性風險，同時為監控、安全與操作管理提供單點控制。
• 多模式通信架構：原生支持同步/異步消息傳遞，內置發布/訂閱與消息隊列機制。該設計契合AI工作流的事件驅動特性，滿足“即發即棄”、并行處理與長周期任務需求，同時集成自動重試、負載均衡與連接池等生產級可靠性功能。
• 虛擬MCP實現：在基礎設施層抽象工具組織邏輯，而非受制于現有大語言模型（LLM）的工具限制。虛擬MCP允許按領域或功能對工具進行邏輯分組，并向AI系統提供統一接口，延續了容器編排成功的抽象設計思路。
• 基于角色的安全模型：通過內置審計系統實現使用者與管理員角色的權責分離，在基礎設施層統一管理憑證（而非依賴應用層密鑰管理），支持端到端加密、基于證書的身份驗證與全量審計日志，將分布式系統中驗證成熟的安全模式引入AI領域。

技術架構深度解析

該方案的分布式系統底層能力同樣值得關注：

• 事件溯源與消息持久化：平臺完整記錄代理交互歷史，為復雜多代理工作流調試提供支持，避免HTTP系統中交互歷史丟失的問題，支持生產環境必需的重放與分析功能。
• 斷路器與反壓機制：內置故障隔離能力，防止單一代理故障引發級聯效應；反壓機制確保高速生成數據的代理不會壓垮下游系統，適配AI代理工作負載的不可預測性。
• 服務發現與運行狀況檢查：代理可動態發現并連接其他組件，無需硬編碼端點；健康檢查機制自動剔除失效代理，保障路由可靠性。
• 上下文保存架構：直擊AI編排中的核心痛點，跨代理交互維護會話狀態與工作記憶，確保系統集體智能不受基礎設施限制而損耗。

生產準備指標

從工程實踐維度分析，KubeMQ-Aiway具備以下顯著特征，有效區隔于實驗性工具，展現生產級基礎設施的成熟度：

• 可觀測性體系：提供覆蓋多代理工作流的全鏈路監控、性能度量及分布式跟蹤能力。該特性對大規模AI系統的運維至關重要，支持技術團隊通過解析復雜交互模式實現精準調試。
• 彈性擴展設計：架構層面支持基礎設施層與單個代理的水平擴展，無需對系統進行重構。這一特性契合AI工作負載天然的不可預測性與突發性特征，確保資源供給的動態適配。
• 操作簡易性：盡管系統功能復雜，但其操作模型遵循極簡原則——代理僅需連接單一聚合節點，規避傳統服務網格所需的復雜配置流程。

市場時機與競爭格局

該平臺的推出具備顯著的時機優勢。當前多數組織在AI落地過程中均面臨基礎設施瓶頸，而現有解決方案呈現兩極分化：基礎方案（如HTTP API）無法滿足復雜AI場景需求；傳統服務網格經改造后雖可適配，但存在過度復雜的問題。

KubeMQ-Aiway似乎找到了正確適配AI場景的抽象層：技術復雜度足以支撐多代理協同等核心編排需求；同時保持低使用門檻，開發團隊無需深度掌握分布式系統專業知識即可快速部署。

從工程投入角度對比，企業若選擇自研同類功能，需投入大量資源融合分布式系統能力與AI業務需求，這通常意味著數月乃至數年的開發周期。在具備成熟商用方案的背景下，此類自研投入對多數組織而言缺乏經濟可行性。

戰略意義與行業影響

對于技術領導者來說，生產就緒的人工智能基礎設施平臺的出現改變了圍繞人工智能實施的戰略計劃。企業關注點已從“是否自建基礎設施”轉向“如何選擇最優平臺實現AI戰略”。

市場實踐表明，率先采用此類基礎設施的企業已實現復雜多智能體系統的規?；涞?，而其競爭對手仍在基礎代理協調環節陷入困境。隨著AI應用場景的持續深化，這種技術代差將進一步擴大。

值得強調的是，AI領域的分布式系統問題無法通過應用層的臨時方案解決，唯有依托KubeMQ-Aiway這類專業基礎設施，才能推動AI項目從實驗階段邁向商業價值持續釋放的生產階段。

具備戰略前瞻性、選擇投資成熟AI基礎設施的企業，將在競爭中形成顯著優勢，而固守應用層臨時解決方案的組織或將逐步喪失技術競爭力。

原文標題：The Missing Infrastructure Layer: Why AI's Next Evolution Requires Distributed Systems Thinking，作者：John Vester