现代云应用正演变为能够推理并采取行动的自主数字工作者。最初，在虚拟机上部署基于 OpenClaw 等框架的代理是一种简单的方法。然而，随着这些工作负载的扩展，AI 代理的突发特性会导致资源消耗效率低下，即使代理处于空闲状态，仍会占用 CPU 和内存。挑战在于如何在固定计算资源上部署更多代理，同时不牺牲可靠性或效率。将编排纳入架构可显著提升经济性、可扩展性和可靠性。Google Kubernetes Engine（GKE）提供先进的编排能力，以最大化计算容量。一项在微虚拟机上运行 OpenClaw 代理的基线测试因客户机操作系统的开销而达到 61 个代理的扩展上限。迁移至使用轻量级 gVisor 进行隔离的 GKE Agent Sandbox 后，在相同节点上的代理密度提升了 44%，达到 88 个代理。该优化还将每个代理的成本降低了 30% 以上。进一步提升密度涉及利用 GKE Pod 快照的挂起与恢复功能对空闲代理进行检查点保存，从而释放资源。这使得计算容量可以超配，但需要根据不同代理的延迟要求进行策略定制。GKE 能够同时支持对延迟敏感、平衡型以及对延迟容忍的代理工作负载。通过将 GKE Agent Sandbox 与挂起和恢复功能相结合，代理密度可提高至 3.5 倍，对于间歇性活跃的代理，成本可降低高达 75%。最终，在代理时代高效扩展代理，可通过利用平台功能并从一开始就集成编排来实现。