重建基础设施：AI智能体时代的20个月窗口期

组织需要转型以满足智能体AI的需求。

Meta工程副总裁巴拉格·亚戈在VB Transform 2026会议上开场时佩戴了一副雷朋Meta AI眼镜，这标志着AI已经深入到我们的物理生活中。他的观点更进一步：企业基础设施是为人类而非智能体构建的，这一点已经开始显现问题。

作为数据基础设施组织的负责人，亚戈向与会者表示，针对Meta数据系统的智能体查询在短短半年内增长了30倍，这种转变正在打破公司过去二十年建立的假设。

这种转变不仅限于Meta。根据Imperva的2025年恶意机器人报告，去年自动化流量首次超过人类流量，达到总流量的51%。根据HUMAN Security的2026年AI流量状态报告，这种智能体流量增长速度比人类流量快约8倍。亚戈引用这两个数据描述了他所谓的组织内部已经发生的转折点。

亚戈将这一转变描述为基础设施团队面临的一个开放性问题。”当我们花费多年构建的基础设施主要消费者变为智能体而非人类时，会发生什么？”亚戈说道，”这就是我们正在步入的世界。”

容量、身份和速度同时崩溃

亚戈表示，Meta的基础设施中有三个假设同时崩溃：容量、身份和速度。

在容量方面，数学计算方式已不再符合工程团队的惯用逻辑。”一名工程师曾意味着一个负载单位，”他说，”但现在一名工程师可以生成10个智能体，每个智能体又能生成子智能体。你的1000人团队几乎可以在一夜之间产生相当于10万用户级别的负载。”

他的解决方案不是阻止智能体流量，而是使基础设施具备智能体感知能力，包括理解智能体层次结构的动态控制、将消费追溯到生成用例的成本归因，以及根据优先级进行自适应限制。

身份假设也在崩溃。亚戈指出，智能体不符合基础设施团队构建访问控制的类别。它不是人类用户，不携带身份标识，也不是已部署的服务，却能独立做出决策。

速度是第三个承受压力的假设。亚戈引用公司报告的数据称GitHub Copilot编写了平均用户46%的代码，然后指出更快的代码生成并不会使管道的其余部分加速。

“该代码仍需构建、测试、部署和监控，”他说，”智能体在几秒钟内编写了代码，但你的CI/CD管道并不会因为机器是作者而变快。”

可信数据环境保持智能体在防护栏内

亚戈表示，数据是智能体压力最直接的领域。

“数据处于一切的中心，”他说，并指出数据驱动着决策、产品、推荐系统和下一代模型。

Meta也在重新考虑在其数据系统中授予智能体多少自主权。今年2月，公司推出了亚戈所称的智能体数据应用。在短短三个月内，Meta发布的63%仪表板都是使用新工具构建的，这与亚戈之前提到的智能体查询30倍的增长相一致。

这种增长带来了治理问题。人类分析师传统上位于原始数据和业务决策之间，负责整理数据并充当非正式的质量检查。亚戈表示，Meta希望让智能体在更复杂的问题上拥有更多独立性，但也直接指出了其中的风险。

“没有治理的自主权只会导致混乱，”他说。这就是为什么公司构建了所谓的可信数据环境，以在智能体承担更多工作时保留人类检查。

“在内部，智能体可以自由探索数据，但每个输出都会追溯到其源头并受到审查。因此你始终知道共享回来的数据是受信任和受治理的，”亚戈说道。

敏感字段在智能体接触前会被屏蔽，每个访问请求都会根据智能体尝试访问的内容、原因和权限进行实时评估。亚戈将这种方法概括为广泛探索但有限释放。

推理模型正在重写数据层

随着模型从相关性转向推理，Meta的模型对数据也提出了更高要求。

“推理需要大量数据，”亚戈说。

模式匹配依赖于稀疏、汇总的信号，而推理需要完整的行为历史，包括跨所有表面的所有互动。亚戈指出了Meta基础设施中已经进行的两项转变以跟上这一需求。

实时流处理正在取代批量ETL用于排序管道。 当模型在推理用户的当前意图时，运行24小时的管道是不可行的。亚戈表示，实时流处理而非批量提取-转换-加载处理正成为Meta排序和推荐系统的骨干。
存储正在变得模式感知以防止GPU饥饿。 以前，Meta将用户数据存储为不了解数据内容的不透明blob，亚戈表示这导致了大量过度获取和GPU空闲容量。公司现在正在构建理解自身内容的存储，只提取给定查询所需的列和时间范围。亚戈表示，Meta正朝着每秒5亿次查询和训练数据读取每秒1PB的吞吐量目标发展。

这些数据直接影响了Meta推荐系统的行为。亚戈表示，42%的Instagram用户告诉公司他们希望从根本上改变算法，而不是调整单个会话或设置。Meta的回应是亚戈所称的完全对话式推荐，用户告诉系统他们想要更多什么，系统会推理意图而非匹配关键词。亚戈表示，同样的搜索词”足球”对于寻找集锦的休闲球迷和寻求训练训练的俱乐部运动员会返回不同结果，因为系统会推理谁是提问者。

亚戈将他演讲的三个主题——智能体、数据和推荐——描述为相互加强而非独立发展。

“智能体使数据更易于访问。更好的数据支持推理。推理创造新需求，推动智能体和基础设施前进，”他说，”这不是线性的，而是一个飞轮效应。”

在问答环节，有观众询问Meta向更智能基础设施的转变是否标志着传统文件系统的终结，取而代之的是新型神经存储方法，以及智能体是否会继续像人类一样使用SQL作为数据接口。亚戈表示，Meta在各个层面都在进行实验，包括质疑SQL是否是智能体的正确接口，并表示在Meta的规模下，存储已经处于数十艾字节级别，并且需要继续扩展。

亚戈以他相信整个行业正在应对的时间表结束了他的演讲。”我们花了20年时间为人类构建基础设施。我们可能只有20个月的时间来为人类和智能体大规模共创的世界重建整个系统，”亚戈说道，”窗口已经打开，但不会长久保持开放。”

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原文链接：https://venturebeat.com/data/we-have-maybe-20-months-to-rebuild-for-ai-agents-metas-infrastructure-vp-tells-vb-transform-2026