Cloudflare 拿下 npm Agent

关键要点

研究表明，Cloudflare 的 Agents SDK 是一个强大的工具，用于构建和部署 AI 代理。
它似乎很可能支持实时通信、状态管理、AI 模型集成等功能。
证据倾向于表明，代理可以扩展到全球网络，运行在 Durable Objects 上。

入门指南

Cloudflare 的 Agents SDK 允许您创建能自主执行任务的 AI 代理，例如实时与客户端通信或调用 AI 模型。以下是快速入门的步骤：

创建新代理

使用以下命令安装入门模板：

bash

sql 复制代码

npm create cloudflare@latest agents-starter -- --template=cloudflare/agents-starter

然后部署：

bash

css 复制代码

npx wrangler@latest deploy

集成到现有项目

如果您已经在使用 Cloudflare Workers，可以直接安装：

bash

css 复制代码

npm i agents

然后扩展 Agent 类定义自定义代理，例如：

javascript

scala 复制代码

import { Agent, AgentNamespace } from "agents";

export class MyAgent extends Agent {
  async greet(name: string) {
    return `Hello, ${name}!`;
  }
}

为什么选择 Cloudflare

Agents SDK 内置状态管理，支持通过 WebSockets 实时更新客户端，并能扩展使用各种 AI 模型。代理部署在 Durable Objects 上，可扩展到数百万连接，适合低延迟和全球分布。

详细报告

Cloudflare 的 Agents SDK 是一个新兴工具，旨在帮助开发者构建和部署 AI 驱动的代理，这些代理能够自主执行任务，如实时通信、调用 AI 模型、状态持久化、任务调度、异步工作流运行、网络浏览、数据库查询以及支持人工参与式交互。以下是详细分析，基于 2025 年 4 月 8 日的最新信息。

背景与概述

Agents SDK 是 Cloudflare 近期推出的功能，首次宣布于 2025 年 2 月 25 日，旨在增强开发者在 Cloudflare 平台上构建智能代理的能力。代理被定义为能根据上下文动态调整任务执行的 AI 系统，与传统的线性自动化或辅助性 AI（如聊天应用）不同，代理可以完全自动化任务。

入门与使用

要开始使用 Agents SDK，可以通过以下方式快速启动：

使用入门模板：运行以下命令创建新项目：

bash
sql 复制代码
```
npm create cloudflare@latest agents-starter -- --template=cloudflare/agents-starter
```
部署命令为：

bash
css 复制代码
```
npx wrangler@latest deploy
```

集成到现有 Workers 项目：安装 agents 包：

bash

css 复制代码

npm i agents

然后定义代理，通过扩展 Agent 类。例如：

javascript

scala 复制代码

import { Agent, AgentNamespace } from "agents";

export class MyAgent extends Agent {
  async greet(name: string) {
    return `Hello, ${name}!`;
  }
}

官方文档建议查看构建聊天代理指南以了解入门项目的结构，并将其作为自定义代理的基础。

关键功能

Agents SDK 提供了丰富的功能，具体如下表所示：

关键功能	描述
自治任务执行	代理能独立执行任务，根据上下文和中间结果动态调整。
实时通信	通过 WebSockets 与客户端实时双向通信，支持流式更新。
AI 模型集成	调用 AI 模型，支持文本生成、工具调用等，兼容多种提供商。
状态持久化	内置状态管理，支持同步状态、触发事件变化，并读写 SQL 数据库。
任务调度	内置调度功能，可按时间或间隔运行任务。
异步工作流	支持运行异步工作流，适合复杂多任务处理。
网络浏览	代理可自主浏览网页，获取信息或执行操作。
数据库查询	查询数据库数据，与现有数据基础设施集成。
人工参与	支持需要人工输入的交互，适合协作式决策。
可扩展部署	部署在 Durable Objects 上，可扩展到数百万连接，低延迟全球分布。
可扩展性	可集成各种 AI 模型，自带无头浏览器服务，连接外部数据库，添加自定义方法。

这些功能使 Agents SDK 成为构建智能代理的理想选择，尤其是在需要实时性和扩展性的场景下。

集成与扩展

Agents SDK 的设计强调可扩展性。开发者可以：

使用 AI 模型，如通过 AI Gateway 进行模型路由，配置见使用 AI 模型文档。
连接外部服务，如数据库或无头浏览器。
添加自定义方法，增强代理功能。

此外，Agents SDK 与 Cloudflare 其他服务无缝集成，例如：

Workers：构建无服务器函数，支持代理触发。
AI Gateway：管理 AI 应用，提供缓存、速率限制等。
Vectorize：使用向量数据库，支持语义搜索或异常检测。
Workers AI：在无服务器 GPU 上运行机器学习模型。
Workflows：创建状态工作流，保证执行，适合长运行任务。

部署与性能

代理部署在 Cloudflare 的 Durable Objects 上，这是一种有状态的微服务器，能扩展到数百万连接。代理可以运行在用户附近以降低延迟，或靠近数据源以提高吞吐量，适合全球分布的应用。

实际应用与示例

官方文档提供了构建聊天代理的指南，展示了如何使用 useAgent 钩子构建实时聊天应用，并支持状态同步。GitHub 仓库如 agents-starter 提供了示例代码，方便开发者快速上手。

结论

Cloudflare 的 Agents SDK 为开发者提供了构建强大、自治 AI 代理的工具。通过其丰富的功能和全球网络支持，开发者可以创建实时交互、低延迟、高扩展性的应用。建议参考官方文档 Cloudflare Agents 文档获取更多详细信息。

关键引用