AI Agent 通过整合本地资源和云端资源来在混合环境中执行任务。混合环境结合了本地基础设施（如服务器或边缘设备）与云服务，要求 AI Agent 管理跨本地和云端的数据处理、决策制定和通信。例如，制造工厂中的 AI Agent 可能会在边缘设备上本地处理传感器数据以进行实时异常检测，同时将复杂的机器学习模型训练卸载到云端。这种设置平衡了对延迟敏感的任务与可扩展的云端计算能力。Agent 通常使用 API 或消息系统（如 MQTT）来协调组件之间的通信，确保本地和远程系统之间的无缝交互。
混合环境中的一个关键挑战是，尽管网络条件和资源可用性各不相同，但仍需保持一致的性能。例如，如果零售店中的 AI Agent 依赖于云端库存 API，但失去互联网连接，它可能会切换到本地存储的缓存数据集以继续生成产品推荐。开发者通常会实施回退机制，例如边缘计算框架（如 AWS Greengrass 或 Azure IoT Edge），以处理离线场景。数据同步变得至关重要——可能会使用 Apache Kafka 等工具来排队等待更新，直到连接恢复。安全性也需要分层方法：医院 AI 系统中的敏感患者数据可能因合规性要求保留在本地，而非敏感的运营指标则在云中处理。
为了构建适用于混合环境的高效 AI Agent，开发者通常使用容器化技术（如 Docker）和编排工具（如 Kubernetes）来在不同环境中统一部署组件。例如，物流 Agent 可以在送货卡车的车载计算机上本地运行容器化的预测模型，同时使用云托管容器进行路线优化。TensorFlow Lite 等混合机器学习框架使得模型能够在边缘设备上高效运行，而云端则处理大规模训练。系统之间的身份验证通常通过 OAuth 或 Istio 等服务网格进行管理。Prometheus 等监控工具帮助跟踪两个环境中的性能，确保 Agent 能够适应资源限制——例如优先使用本地 CPU 进行安全摄像头中的实时图像识别，同时将存档分析委托给云端。