AWS Lambda 已不适用于生产 AI 代理（为何 2026 年需要 Kubernetes）

Source: Dev.to

冷启动毁掉代理性能

AI 代理并不是无状态函数；它们是跨回合保持上下文的有状态对话。

• Lambda:

  • 代理启动 → 冷启动（依赖加载需要 10–15 秒）
  • 用户必须等待，代理才能思考
  • 每一次新调用都可能触发另一次冷启动
  • 代理需要 < 100 ms 的延迟才能提供良好体验，但 Lambda 只能提供秒级响应

• Kubernetes:

  • Pod 持续保持温热状态
  • 代理在毫秒内响应
  • 对话感觉自然，而不是迟缓

这种延迟问题是会破坏用户体验的关键问题，而不是小小的不便。

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Lambda 没有状态管理

代理需要记忆对话历史、决策日志和上下文。

• Lambda 的局限:

  • 没有持久内存（必须写入 DynamoDB、S3 等）
  • 请求之间无法共享状态
  • 每次调用都从头开始，迫使你在无状态函数之上构建状态机

• Kubernetes 的优势:

  • 内存状态、持久卷和共享缓存开箱即用
  • 代理可以直接“记住”上下文

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成本在规模化时爆炸

Lambda 的“按调用付费”模型对代理来说成本高昂。

• 调用模式:

  • 一条消息 = 一次调用
  • 流式响应 = 多次调用
  • LLM 超时重试 = 最多 10 倍调用次数
  • 状态查询 = 额外调用

• 示例:

  • 单次对话可能触发 50+ 次调用。
  • 100 位用户 → 大约 500 K 次调用/天。
  • 按每 1 M 次调用 $0.20 计费，成本仍然偏高，尤其再加上 DynamoDB、API Gateway 和数据传输费用。

• Kubernetes:

  • 采用预留容量，成本固定、可预测
  • 没有按调用计费的意外账单

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Lambda 无法水平扩展代理

Lambda 的自动扩展基于请求，可能需要 15 分钟的预热时间，这对需要更智能扩展的 AI 代理来说并不适用。

期望的扩展信号:

• 代理队列深度
• LLM API 延迟
• 关键代理优先级
• 自定义工作负载指标

Kubernetes 可以实现这些扩展策略；Lambda 则做不到。

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Lambda 实际适合的场景（提示：不适合代理）

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2026 年的现实：Kubernetes 或托管代理平台

你的选择

• Kubernetes（DIY，完全控制）

  • 将代理部署为有状态工作负载
  • 完整的可观测性和成本控制
  • 支持多代理编排

• 托管代理平台（Modal、Anyscale 等）

  • 开箱即用地为代理优化
  • 运维开销更小
  • 对成熟团队而言仍比 Kubernetes 更贵

Lambda？ 在生产环境的代理中已经不再考虑。

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结论

Lambda 设计用于无状态函数，而 AI 代理是有状态、长时运行且对延迟敏感的工作负载。把代理强行放在 Lambda 上，就像把数据库跑在无服务器函数上一样——技术上可以实现，实际却不明智。

在 2026 年，构建 AI 代理的 DevOps 团队将倾向于使用 Kubernetes（或专门的托管平台）。仍执着于 Lambda 的团队将面临慢速、昂贵且不可靠的性能。

现在就行动，跳转过去吧。