Agentic Cloud：Cloudflare 在 AI 时代的四层结构
2026-04-25
2026 年 2 月 11 日，Cloudflare 公布 Q4 2025 财报：单季度收入 6.145 亿美元，同比增长 34%，2026 全年指引 27.85-27.95 亿美元。在管理层口径里，AI 是首要驱动因素：Workers AI 推理请求同比增长 4000%，AI Gateway 请求增长 1200%，企业客户已经贡献 73% 的收入。 两个月后的 4 月 13-17 日，Cloudflare 集中举办 Agents Week 2026。这是它历史上最密集的一次产品发布周，主题只有一个：把 AI Agent 当作一种新的云工作负载来重新设计基础设施。 把这两件事放在一起看，Cloudflare 在做的事情其实可以拆成四层结构，从最具体的产品发布往上推到最抽象的战略野心。每一层都不孤立，都在给上一层提供地基。 第一层 · 产品：把 Agent 工作负载拆成五个执行阶梯 Agents Week 2026 发布的产品不是孤立的功能更新，而是一组围绕「Agent 该怎么跑」的系统性回答。 Project Think 是 Agents SDK 的下一代，把 Agent 从无状态编排升级为持久化的 actor 基础设施。它包含五个核心原语：可中断恢复的 fibers（持久执行），sub-agents（子代理派生），persistent sessions（跨调用的状态），sandboxed code execution（沙盒执行 Agent 写出来的代码），self-authored extensions（Agent 自己写工具扩展自己）。 Dynamic Workers 解决的是另一个问题——Agent 写出来的代码在哪里跑。它本质上是一个在毫秒级冷启动的全新 V8 isolate，用几兆内存包住 AI 生成的 JavaScript，跑完就销毁。官方数据是 100x 于容器的速度，100x 于容器的内存效率。每一个 Dynamic Worker 一开始几乎没有任何环境权限，开发者通过 binding 把读 R2、读数据库、调外部 API 这些能力一颗一颗发给它。 Cloudflare Mesh 解决的是 Agent 怎么访问企业内网。它给企业一个跨云的私有网络层，让 Agent 在 Workers 上通过 VPC binding 拿到对内部数据库和私有 API 的精细化访问权限——比如「coding agent 可以读 staging 数据库但不能碰生产财务库」这种粒度。 AI Search（前身是 AutoRAG）把 RAG 流水线打包成一个 plug-and-play 的原语。开发者不再需要自己拼 chunking、embedding、向量索引、关键词检索、混合排序，直接上传文件，AI Search 把这条线做完。它内置 R2 存储和 Vectorize 向量索引，通过 AI Gateway 接通 OpenAI、Anthropic 这些外部模型。 Agent Lee 是 Cloudflare 自己内嵌在 Dashboard 里的 Agent，理解你账户里的 Workers、DNS、SSL、R2、Cache 这些资源。目前每天 1.8 万用户、25 万次工具调用。它既是产品，也是一个对内对外的最佳实践展示。 把这些产品对齐看，Cloudflare 抛出了一个叫「执行阶梯」的设计：Tier 0 是 Workspace（无沙盒上下文），Tier 1 是 Dynamic Worker（沙盒内 JS 执行），Tier 2 加 npm 集成，Tier 3 是 Headless Browser（网页自动化），Tier 4 是完整 OS Sandbox（带 git、bash、多语言 build）。Agent 的每一个动作根据安全和能力需要，被路由到对应的 Tier。 这个分层意味着 Cloudflare 不再把「让代码跑起来」当成一个问题，而是当成一个有五个梯度的问题——这是把 Agent 工作负载真正当一种新型云负载来设计的标志。
本文为付费内容，订阅后阅读全文。