AI 智能体通过利用云基础设施和服务来处理资源密集型任务、动态扩展以及访问专用工具，从而与云计算集成。 在基本层面上，云平台为 AI 智能体提供处理数据、训练模型和高效执行任务所需的计算能力、存储和网络。 例如，为图像识别设计的 AI 智能体可能会使用基于云的 GPU 来加速模型训练，同时依靠云存储来管理大型数据集。 这减轻了对本地硬件的需求，并允许开发人员专注于构建智能体逻辑，而不是基础设施管理。
云集成的一个关键优势是可扩展性。 AI 智能体经常面临波动的工作负载——例如处理聊天机器人中的用户请求或分析实时传感器数据。 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud Run 等云服务使智能体能够根据需求自动向上或向下扩展计算资源。 例如，客户服务 AI 智能体可能在非高峰时段每分钟处理 100 个请求，但在产品发布期间扩展到 10,000 个请求。 此外，云平台还提供托管 AI 服务（例如，AWS SageMaker、Azure Cognitive Services），简化了自然语言处理或异常检测等任务。 开发人员可以将这些预构建的 API 集成到他们的智能体中，从而减少了从头开始构建复杂模型的需求。
集成还扩展到数据管道和协作。 AI 智能体通常依赖于来自云数据库（例如，Firestore、DynamoDB）或流媒体平台（例如，Kafka、Pub/Sub）的实时数据。 例如，供应链优化智能体可能会从云 SQL 数据库中提取库存数据，使用云托管的 ML 模型对其进行处理，并通过基于云的消息传递服务将建议发送给物流团队。 云环境还支持版本控制、CI/CD 管道和监控工具（例如，Grafana、CloudWatch），使团队能够无缝地将更新部署到 AI 智能体并跟踪性能。 这种端到端集成确保 AI 智能体保持响应迅速、经济高效并与更广泛的系统架构保持一致。