Tensorlake公司表示，其新推出的无服务器基础设施平台让希望设计、构建和运行人工智能代理的组织的生活更加轻松，该平台为自主系统的扩展提供了现成的基础。
这家初创公司正试图解决企业在尝试将自主AI代理集成到业务流程中时几乎不可避免的、铺天盖地的“基础设施碎片化”问题。这样做需要公司将各种计算、编排、排队、文档处理和安全沙箱工具拼接在一起，并创建具有治理结构的复杂数据管道等。
Tensorlake希望帮助组织避免所有这些麻烦，用一个一体化代理平台替代多个基础设施组件，该平台能将非结构化数据转换为AI可用的生产就绪输入。“AI代理正变得无处不在，因为现代模型能够推理并采取行动，但可靠运行它们的基础设施却未能跟上，”创始人兼首席执行官Diptanu Gon Choudhury说。“构建Tensorlake是为了让团队能够用普通代码专注于业务逻辑，而平台会自动处理持久性、扩展、安全和数据访问。”
Choudhury表示，该公司的基础设施可比作一个构建代理AI工作流的“功能齐全”平台。它集成了本地请求排队能力以支持突发的、高吞吐量的流量，自动扩展容器基础设施以根据需求动态扩展，以及用于在虚拟机内运行不受信任代码的安全沙箱。
其他组件包括一个持久执行引擎，允许代理在系统崩溃后存活下来，并从中断处继续执行，而不会丢失之前所做操作的上下文；以及用于提取和构建隐藏在PDF、手写文档和图表中的数据和洞察的应用程序编程接口（API）。
这些组件共同创建了一个对开发者友好的基础设施，允许团队用Python创建代理工作流和AI代理，将其作为API部署，并根据需要随时扩展，并内置可观测性功能。这些API与Claude Code等编码代理兼容，这意味着团队甚至不必构建部署工作流——一切都可以自动化。
Constellation Research的Holger Mueller表示，Tensorlake的推出表明，AI行业已经超越了去年对数据架构的关注。“今年是AI框架之争，当然，一些最具创新性的事情是由初创公司完成的，Tensorlake的首次亮相非常强势，”该分析师说。“凭借创始人在决定最佳工作负载位置方面的个人经验，Tensorlake为代理框架带来了重要的特性，如弹性、持久性和可移植性。”
Choudhury补充说，Tensorlake的基础设施可以部署在“某中心”云、“某机构”云和“某机构”云环境中。据他介绍，这是一个用于构建完整代理工作流的统一系统，超越了数据读取，能够实现企业级的自动化。
这家迄今为止已筹集860万美元资金的初创公司表示，其平台已被跨国汽车租赁公司Sixt SE以及美国的一些主要公用事业供应商和金融机构等客户使用。FINISHED
