Cloudflare Agents

Cloudflare Agents 是一個功能強大、整合的平台，專為開發者建構和營運代理式AI（agentic AI）而設計。與僅回應提示的傳統生成式AI不同，代理式AI引入了自主性、目標導向的推理和自適應決策能力。這些代理能夠主動規劃、迭代，並與環境和外部工具互動，以完成複雜的多步驟目標。整個平台建構在Cloudflare強大的全球網路之上，為完整的代理生命週期提供了統一的解決方案。

Cloudflare Agents 的核心理念是提供一個無縫、可擴展且經濟高效的環境。它將建構代理的過程分解為四個邏輯步驟：接收使用者輸入（透過電子郵件、聊天或語音）、使用AI模型進行推理（託管在Cloudflare的Workers AI上或透過AI閘道連接外部提供商）、透過狀態和計算保證執行（使用Durable Objects和Workflows），以及透過與API和工具（如Browser Rendering、Vectorize和D1資料庫）互動來採取行動。

如何使用Cloudflare Agents

使用Cloudflare Agents進行開發遵循一個結構化的四部分工作流程，全部在Cloudflare生態系統內管理：

1. 獲取使用者輸入： 首先捕獲使用者請求或資料。該平台支援多種輸入渠道，包括使用Email Workers的電子郵件、使用WebSockets和Pages的即時聊天，甚至透過Cloudflare Calls的語音命令。
2. 請求AI進行推理： 代理處理輸入並透過查詢大型語言模型（LLM）來確定後續步驟。開發者可以選擇在Cloudflare的無伺服器GPU上使用Workers AI直接運行優化的LLM，或使用AI閘道安全地連接到第三方模型（如OpenAI或Anthropic）。
3. 保證執行： 為確保任務可靠完成（即使是長時間運行的任務），Cloudflare Agents將狀態管理與計算相結合。Durable Objects為代理提供持久狀態，而Workflows則負責編排任務序列，支援重試、分支邏輯和基於新資訊的重新評估。
4. 使用工具採取行動： 最後，代理執行操作以實現其目標。這涉及使用「工具」，這些工具是呼叫API、操作資料或與系統互動的結構化方式。這可以包括渲染網頁以提取資料、使用Vectorize查詢向量資料庫，或讀/寫D1 SQL資料庫。

開發者使用Cloudflare Agents SDK（以JavaScript/TypeScript為例）以編程方式定義代理行為、安排任務和管理狀態。

Cloudflare Agents的核心功能

• 統一的代理式AI平台： 所有必要組件——從輸入處理和LLM推論到狀態管理和行動執行——都整合在一個單一平台中。
• 無伺服器LLM推論： 在Cloudflare的無伺服器GPU上使用Workers AI運行流行的開源LLM，僅按使用量付費。
• 持久狀態與執行： 利用Durable Objects實現持久狀態，並使用Workflows進行可靠的、長時間運行的任務編排。
• 經濟高效的定價模型： 僅為CPU時間（實際計算）付費，而非時鐘時間（閒置/等待時間），從而大幅降低I/O密集型代理任務的成本。
• WebSocket休眠： 維持長時間運行的WebSocket連接以進行即時通訊，而無需承擔伺服器持續活躍的成本，因為Durable Objects在閒置時會休眠。
• 整合的工具生態系統： 將代理與Vectorize（用於語意搜尋）、D1（用於SQL資料）和Browser Rendering（用於網頁抓取）等其他Cloudflare產品無縫連接。
• AI閘道： 提供一個安全、可靠且可觀察的閘道，用於連接第三方LLM提供商，提供快取、速率限制和分析功能。

Cloudflare Agents的使用案例

該平台的功能支援廣泛的複雜應用：

• 自動化DevOps與程式碼助理： 創建能夠讀取GitHub問題、編寫程式碼修復它們並自動建立拉取請求的代理，正如平台自身範例所示。
• 智慧客戶支援自動化： 建構不僅能回答問題，還能執行操作（如處理退款、更新使用者帳戶或在提供完整上下文的情況下升級複雜問題）的聊天機器人。
• 自主研究與報告： 部署能夠瀏覽網頁、從多個來源收集資訊、綜合發現並產生結構化報告的代理。
• 複雜的業務工作流程自動化： 透過與各種內部API和資料庫整合，自動化內部流程，如員工入職、費用報銷處理或潛在客戶資格鑑定。

Cloudflare Agents的優勢特點

Cloudflare Agents為建構下一代AI應用的開發者提供了顯著優勢。其主要好處是經濟效率；按CPU時間付費的模型非常適合AI推論和代理工作流程的突發性、不可預測的特性，這些工作流程通常涉及等待外部API。這一點與WebSocket休眠功能相結合，相比傳統超大規模雲端服務商可節省大量成本。此外，統一的平台簡化了開發者體驗，無需將分散的服務拼接在一起來管理狀態、計算和AI。這加速了開發過程，降低了架構複雜性，同時還能受益於Cloudflare全球網路的效能和安全性。

定價和計劃

Cloudflare Agents採用按需付費的定價模型，該模型與其底層組件（如Cloudflare Workers、Workers AI、Durable Objects和Vectorize）的定價深度整合。沒有針對「Agents」的單一計劃；相反，您只需為您消耗的資源付費。其核心原則是成本效益，使用者只需為他們主動使用的資源付費。該模型包括：

• 計算： 根據CPU時間計費，而非時鐘時間，這對於涉及I/O等待的任務非常有利。
• AI推論： 使用Workers AI時，按每1000個神經元收費。
• 狀態與儲存： 與Durable Objects儲存、D1資料庫使用和Vectorize索引相關的成本。

這種基於使用量的方法意味著沒有前期承諾或需要管理的硬體。Cloudflare的生態系統通常為其組件提供慷慨的免費套餐，使得可以零成本開始建構和實驗。成本會隨著應用程式使用量的增長而可預測地擴展。