我们平时用的本地 Agent，比如 Claude Code 或者 Codex，是跑在自己电脑上的，用的时候一般会给它比较高的权限。我自己给 Codex 的一直是 Full Access，Claude Code 给的是 Bypass Permissions。它可以看电脑上的所有文件，可以直接控制浏览器，开了 Computer Use 之后还可以直接控制整台电脑。
这期聊的是另一个方向：云端的 Agent，它的基建和本地 Agent 有什么区别，为什么商业化的 Agent 未来可能都会标配一台云电脑。
本地 Agent 为什么能干活
本地 Agent 能处理那么多事情，是因为我们把整台电脑的权限都给了它。
它可以直接读到以前的办公文件；使用浏览器的时候，浏览器里本来就有各个应用的登录态，不需要重新鉴权；开了 Computer Use，它控制的也是已经安装好的软件。相当于把整台电脑直接借给了它。
对个人使用来说这已经够了，但对云端 Agent 的厂商来说不够。
云端 Agent 跑在厂商的服务器上，要服务成千上万的用户。用户选择云端 Agent，看中的就是它不占用自己的电脑，可以 7×24 小时一直在线。所以厂商要在云端给每个 Agent 造一台相互隔离的电脑，这件事有门槛。
云端 Agent 需要的四个能力
要给 Agent 配云端的电脑，至少要满足四个能力。
- 完整的系统操作能力：能开浏览器、能操作桌面，不只是执行命令行。只能执行命令行的话，和本地 Agent 的能力差距太大。
- 安全沙箱：同一台设备上可能跑了很多个云电脑，单个 Agent 出问题不能影响其他人。
- 弹性算力：大家使用 Agent 的时间段相对集中，工作时间算力消耗大，晚上开销小。厂商希望忙的时候有更高的算力，空闲的时候降低算力、减少开支。
- 持久化记忆：这台电脑不能每次执行完操作就销毁。我们用 Agent，很大程度上是因为它能复用软件、浏览器登录态和本地文件，云端也是一样。
沙箱不等于云电脑
现在很多云端 Agent 用沙箱机制来做不同用户之间的文件隔离，但沙箱主要解决的是隔离这一件事。
我们喜欢用本地 Agent，是因为它有自己的浏览器登录态、完整的文件系统，可以安装任何软件，也可以手动接管操作。云端沙箱很多时候是 Linux 系统，不允许随便安装软件，和我们的本地电脑是两回事。
云电脑比沙箱做得更完整：既包含沙箱的隔离能力，又提供完整的系统、浏览器、文件系统和持久化状态，真正像一台云端的电脑。
已有方案的限制
在云电脑之前，给 Agent 配执行环境有几种做法，但都有缺的部分。
- 本地物理机：能实现完整的系统，但一台电脑只能给一个用户使用，给不了弹性和细粒度的隔离。
- Docker 容器：轻量、启动快，但跑不了完整的桌面。
- 传统虚拟机：能提供完整系统，但太重、开销高，规模大了之后难管理。
- Serverless：按调用付费，但它是无状态的，不适合需要长期保留状态的 Agent。
云电脑的架构正好能同时解决这四个问题：具备完整的系统能力，每个实例天然隔离，算力弹性、可以秒级创建和销毁，并且包含持久化记忆，像一台 7×24 小时长期工作的电脑。
无影 AgentBay 的模块化方案
阿里云的无影已经把这套执行能力做成了现成的模块。阿里云从 2020 年就开始做云电脑，原本支撑的是远程办公场景，现在在云电脑的底座上推出了 AI 云电脑产品 AgentBay。
AgentBay 把浏览器自动化、桌面操控、代码执行、上下文持久化、Skill 托管这些能力拆成了标准模块，包括 Computer Use、Browser Use、Mobile Use、Code Space、Context 持久化和 Skill 托管。云端 Agent 厂商接进去之后，Agent 就有了现成的云上执行环境，不用自己从头搭建。做过云端 Agent 的应该知道，自己搭这样一套系统的开发难度很高。
已经接入的云端 Agent
现在已经有一些云端 Agent 在使用 AgentBay。
同花顺是金融场景，1688 是电商场景，千问属于通用 Agent 级别的产品。
本地和云端不是冲突关系
我自己的判断是，本地 Agent 和云端 Agent 本来就不是冲突的关系。本地 Agent 确实好用，因为它能方便地复用我们日常工作里的各种信息；云端 Agent 面向的是更企业化的场景，比如要规模化、要长期运行的任务。
像前面提到的金融、电商场景的 Agent，要让它长期稳定工作，就需要把它设计为企业级的云端 Agent：实现多租户隔离、长期留存状态，以及最重要的审计记录。在本地工作的时候我们有时会误删信息，云端 Agent 就必须有明确的文件操作和电脑操作记录留档。
一个人在本地使用，本地 Agent 就够了；要做一个云端 Agent 产品，就需要给这个 Agent 配一台完整的云电脑。