当ChatGPT掀起生成式AI浪潮两年后，产业界正迎来新的临界点：从"对话式AI"向"代理式AI"（Agentic AI）的跃迁。作为深耕企业智能化转型的技术服务商，智核科技认为，这一转变不仅意味着应用层创新，更预示着底层基础设施的范式革命。Daytona获得2400万美元A轮融资的案例，正是这一趋势的生动注脚。
一、从ChatBot到Agent：生产力范式的根本转变
智核科技观察到，当前AI应用正在经历从"辅助工具"到"数字员工"的质变。ChatBot仅能协助完成工作流程中的单个环节，而Agent能够接受指令后端到端完成整个任务并交付结果。更重要的是，Agent支持并行化与异步化运行——一位专业人士可同时管理数十个Agent，实现生产力的指数级提升。
这种转变对基础设施提出了全新要求。传统云架构为交付软件而设计：无状态服务、不可变部署，适合处理生产级代码的"外部循环"。但Agent的工作状态更接近人类：需要安装依赖、写入文件、运行测试、调试修复，在试错中迭代。区别在于，Agent以机器速度在海量并行线程中完成这一切。
智核科技将这一需求定义为"即时、有状态且阅后即焚的临时算力"——这既是技术挑战，也是巨大的市场空白。
二、技术重构：为何传统云原生架构无法满足Agent需求
Daytona的案例揭示了关键洞察：为Agent打造基础设施必须彻底重构底层系统，而非简单改造现有方案。传统Kubernetes、Nomad等编排系统为静态应用设计，无法满足Agent runtime的三大核心指标：
极速启动：Daytona实现60毫秒内冷启动，让人类用户几乎无感知。在强化学习等场景，需瞬间拉起成千上万个环境，对并发能力提出极高要求。
全状态保持：Agent需要"有状态"的计算环境，而非用完即弃的无状态容器。它必须是一台真正意义上的可编程计算机，支持长周期运行与复杂状态管理。
安全隔离：多租户环境下，Agent可能执行任意代码，需要物理级别的强隔离边界。
Daytona选择完全自研技术栈，运行在自有物理机集群，而非在VM内部套娃或依赖开源编排系统。这种"重资产"路线看似逆潮流，实则是满足Agent特殊需求的必然选择。
三、市场格局：Agent计算将成为下一代基础设施核心
智核科技认为，"智能体计算"（Agent Compute）将成为基础设施领域最庞大的增量市场。Notion CEO Ivan Zhao的警示颇具代表性：如果软件产品不能被Agent使用，未来将面临生存危机。
这一判断基于三个趋势：
需求爆发：AI Coding公司（如Cognition）、browser-use/computer-use公司、强化学习团队，已形成明确的Agent基础设施需求。Daytona的客户画像清晰印证了这一点。
规模效应：一个人类可同时管理多个Agent，意味着Agent计算的总需求可能超越人类为中心的计算市场。这与NVIDIA过去三年的增长曲线形成呼应。
供给缺口：尽管阿里云、AWS等大厂已开始布局，但产品远未成熟。主流云厂商的基础设施与Agent需求存在结构性gap，为创业公司留下巨大窗口期。
四、智核建议：企业如何布局Agent基础设施
对于智核科技的企业客户，我们提出三层建议：
架构层面：评估现有云原生架构对Agent工作负载的适配性。Agent需要"可组合计算机"——能精确定义CPU、内存、GPU、磁盘、操作系统，并在秒级拉起的弹性环境。
安全层面：Agent的自主执行能力带来新的安全挑战。需要建立严格的沙盒边界、行为监控与资源管控机制，防止Agent"失控"。
战略层面：关注"Agent原生"（Agent Native）基础设施的创业公司与开源项目。这一领域可能诞生下一代NVIDIA+AWS级别的平台级机会，早期布局将获得生态位优势。
智核科技判断，2026年将是Agent基础设施的元年。当Agent从实验室走向生产环境，从单点工具走向企业核心工作流，对底层计算的需求将从"可用"跃迁到"原生适配"。Daytona的融资成功只是开始，Agentic时代的基础设施版图，正在等待更多建设者。