当大语言模型的推理能力逐渐走向边缘场景，部署架构的选择成为了决定响应延迟与成本效率的关键变量。Cloudflare Agents 作为构建在 Cloudflare 边缘平台上的 AI Agent 运行时，基于 Durable Objects、Workers AI 与 Workers 三大核心组件，提供了一种不同于传统服务器化部署的边缘优先方案。本文将从架构特性、状态管理、多模型编排三个维度，剖析在 Cloudflare Workers 上构建与部署 AI Agent 的工程实践路径。
边缘运行时的核心逻辑
Cloudflare Agents 的运行时基础是 Durable Objects，这是一种分布式的有状态计算原语。与传统云函数的无状态模型不同，Durable Objects 为每个 Agent 提供了一个独立的、持久的执行上下文。在实际部署中，每一个 Agent 实例都映射为一个 Durable Object 实例，该实例在用户首次交互时自动创建，并在后续请求中持续复用。这种设计使得 Agent 能够维护对话历史、用户偏好与中间推理状态，而无需依赖外部数据库或缓存层。
边缘部署的核心优势在于网络延迟的极致压缩。Cloudflare 的网络覆盖全球 190 多个城市，当 Agent 运行在靠近用户的边缘节点时，模型推理与业务逻辑的执行可以控制在数十毫秒级别。Workers AI 作为底层的推理服务，直接嵌入在边缘数据中心内，Agent 对大模型的调用无需回源至中心化 API 节点，从而避免了跨区域网络跳转带来的延迟抖动。这一特性对于实时对话、实时推荐等对延迟敏感的场景尤为关键。
在资源调度层面，Cloudflare Agents 采用了休眠与按需唤醒的机制。Agent 实例在空闲状态下会被自动移出内存，平台仅保留其持久化状态；当新请求到达时，平台透明地重新激活实例并恢复状态。这种设计使得即使在同一时刻运行数百万个独立的 Agent 实例，也仅需为实际活跃的计算资源付费，空闲实例不产生任何运行时成本。根据 Cloudflare 官方公布的数据，Durable Objects 在 2025 年已纳入免费 tier，为开发者的实验与原型验证进一步降低了门槛。
状态管理的工程实现
状态管理是边缘 AI Agent 开发中最具挑战性的工程问题之一。与传统的后端服务不同，边缘节点上的 Agent 需要在分布式环境中确保状态的一致性与持久性，同时还要兼顾冷启动的性能开销。Cloudflare Agents 通过三层机制解决了这一问题。
第一层是内置的状态同步机制。每个 Agent 类通过定义泛型状态接口来声明其数据结构，例如一个客服 Agent 可能需要维护对话历史、工单上下文与用户画像。Agent 实例通过 setState() 方法更新状态，状态变更会自动同步至所有已连接的客户端，无需开发者手动处理消息推送。这种双向同步基于 WebSocket 实现，确保了状态变更的实时性。
第二层是嵌入式的 SQLite 存储。Durable Objects 内置了零延迟的 SQLite 数据库，Agent 可以直接执行 SQL 查询来读写持久化数据。这一特性使得复杂的业务状态（如多轮对话的完整历史、跨会话的用户偏好）可以存储在边缘节点本地，而无需额外对接外部数据库。对于需要长期保留的数据，开发者还可以选择将关键状态同步至 R2 对象存储或 D1 数据库，实现边缘与中心存储的层级联动。
第三层是状态迁移与恢复策略。当 Agent 实例因资源回收而被销毁时，其状态不会丢失；重新激活时，平台会自动从持久化存储中恢复状态。开发者需要关注的是状态结构的兼容性设计 —— 在进行版本升级时，应确保新版本的状态 schema 能够向后兼容旧版本已序列化的数据。实践中，建议在状态对象中加入版本字段，并在状态恢复逻辑中实现渐进式的 schema 迁移。
多模型编排与工具调用
现代 AI Agent 很少依赖单一模型完成全部任务，通常需要组合使用语言模型、视觉模型、语音模型以及各类外部工具。Cloudflare Agents 提供了两种主要的编排路径，分别适用于不同的复杂度场景。
第一种是基于 MCP（Model Context Protocol）的标准化工具层。MCP 是由 Anthropic 主导的模型上下文协议，旨在为 AI 系统与外部工具之间建立统一的交互规范。Cloudflare 提供了托管的远程 MCP 服务器，Agent 可以通过该服务器调用电子邮件、日历、内部 API 等各类外部服务，而无需在客户端部署本地 MCP 进程。这种架构特别适合企业场景中的跨系统集成 —— 例如一个销售助手 Agent 可以通过 MCP 调用 CRM 系统的 API 获取客户信息，同时通过邮件服务发送跟进邮件，整个过程对 Agent 而言如同调用本地函数一般透明。
第二种是基于 Workflows 的多步骤编排能力。Cloudflare Workflows 是用于管理长时间运行任务的可编排原语，支持顺序执行、并行分支、条件分支与人机交互等模式。对于需要多轮推理、多模型协作的复杂 Agent 行为，Workflows 提供了可视化的工作流编排能力。例如，一个金融分析 Agent 可能需要首先调用视觉模型解析财报图表，然后调用语言模型生成分析摘要，最后调用外部 API 获取实时行情 —— 这三个步骤可以通过 Workflows 定义为一条持久化的工作流，并在每个步骤之间注入人工审批节点，实现人机协作的闭环。
在多模型编排的实现中，开发者需要关注模型选择的策略。与其让 Agent 始终调用同一个大型模型，不如根据任务复杂度动态选择模型：小而快的模型处理简单意图识别，强大但昂贵的模型处理复杂推理。Cloudflare Agents 支持对接 Workers AI 内置的多个模型变体，以及任何 OpenAI 兼容的外部模型端点，这为成本优化提供了灵活的调度空间。
部署参数与监控要点
将 AI Agent 部署到生产环境时，以下参数与监控指标值得特别关注。
实例冷启动延迟是边缘部署的首要指标。由于 Agent 在空闲时会被休眠，首次请求需要经历实例激活与状态恢复的过程。在测试环境中，这一延迟通常在 200 毫秒至 1 秒之间波动，具体取决于状态数据量与 SQLite 初始化时间。对于面向终端用户的交互式应用，建议在客户端实现优雅的加载提示，并通过预热策略（如定时发送心跳请求）保持关键 Agent 实例的活跃状态。
并发连接数上限由 Durable Objects 的架构决定。每个 Agent 实例默认支持同时维护多个 WebSocket 连接，但连接数的增长会直接增加内存占用。建议在架构设计中为每个用户会话分配独立的 Agent 实例，而非让多个用户共享同一个实例 —— 这虽然增加了实例数量，但简化了状态隔离与并发控制。
模型推理延迟取决于 Workers AI 的响应时间与网络路由质量。在监控层面，应为每一次模型调用记录端到端耗时，并按地域维度聚合分析。如果发现特定区域的延迟显著高于平均水平，可能需要考虑在该区域部署专用的模型端点或调整路由策略。
成本控制是规模化部署的关键考量。Durable Objects 的计费基于计算时长与存储用量，而 Workers AI 的计费基于推理请求数与 token 消耗量。建议在 Agent 层面实现精细的用量统计：记录每个用户、每个会话的模型调用次数与 token 消耗，以便在出现异常用量时及时告警。此外，充分利用 Durable Objects 的免费 tier 与 Workers AI 的免费请求配额，可以有效降低初期的运营成本。
选型建议与适用场景
Cloudflare Agents 适合以下几类场景：需要全球化低延迟交互的对话式应用、对成本高度敏感的多租户 SaaS 平台、需要快速构建原型并迭代的 AI 原生应用，以及需要整合多种外部服务的企业级 Agent 系统。对于需要极强计算密集型推理（如大规模代码生成或复杂规划任务）的场景，仍需评估 Workers AI 的模型容量是否满足需求。
在技术选型层面，如果团队已经熟悉 React 与 TypeScript 的开发范式，Cloudflare Agents 提供的 useAgent 与 useAgentChat React 钩子可以显著加速前端集成；如果采用 Hono 或其他 Node.js 框架，hono-agents 中间件提供了无缝的集成路径。无论选择何种技术栈，理解边缘运行时的休眠 - 唤醒模型与状态持久化机制，都是成功部署的前提。
参考资料
本文核心信息来源于 Cloudflare 官方 GitHub 仓库（github.com/cloudflare/agents）及 Cloudflare 官方博客关于 AI Agent 架构的系列文章。
- Cloudflare Agents GitHub 仓库：https://github.com/cloudflare/agents
- Cloudflare 官方博客：Making Cloudflare the best platform for building AI Agents