喺 Cloudflare 上建立 Agent

喺 Cloudflare 建立並托管 Agent，將聊天（chat）、語音（voice）、電郵、Slack 同 webhook 連接去一個持久化（durable）嘅 agent runtime，配合 Browser、Sandbox、AI Search、MCP、Payments 同其他 MCP tools。

當你喺 Cloudflare 托管 agent 時，每個 agent session 都有持久身份、本地 SQL 儲存、實時連接、排定工作同可復原執行。

部署一次，Cloudflare 就會喺佢嘅全球網絡上運行你嘅 agents，擴展到數以千萬計嘅 instance。無需管理基建、無需重建 session、無需將 state 外部化。

控制規劃、工具使用同回應流程。

持久身份、狀態、連接、排程同復原。

喺 Cloudflare 上，Agents 由四個部分組成：

• 通訊渠道（Communication channels）定義用戶同系統點樣接觸你嘅 agent，例如聊天、語音、電郵、Slack、webhooks 同其他事件來源。
• Agent harness定義迴圈：agent 點樣呼叫模型、選擇工具、處理工具結果、串流回應，以及決定係咪繼續。可以用 Project Think 嘅現成 harness，或者直接喺 Agents SDK runtime 上面建立你自己嘅迴圈。
• Agents SDK runtime提供持久基建：Agent class、狀態、sessions、路由、WebSockets、排程、fibers 同 observability。
• 工具（Tools）畀 agent 能力：瀏覽器自動化、沙箱程式碼執行、AI Search、MCP tools 同付款。Code Mode 令模型可以透過寫程式碼嚟發現同編排多個工具。

快速開始

三個指令就有一個運行緊嘅 agent。唔需要 API keys —— starter 預設用 Workers AI。

npx create-cloudflare@latest --template cloudflare/agents-starter
cd agents-starter && npm install
npm run dev

Starter 包含串流 AI 聊天、伺服器端同用戶端工具、human-in-the-loop 審批同任務排程 —— 一個你可以喺上面擴建或者拆開嘅基礎。你亦可以換成 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 或其他任何 provider。

範例 agents

建立一個帶工具同 human-in-the-loop 審批嘅串流 AI 聊天 agent。

建立一個會回應 Slack 訊息、提及同命令嘅 agent。

建立一個具備語音轉文字同文字轉語音嘅實時語音 agent。

建立一個可以檢查頁面、擷取截圖同使用瀏覽器工具嘅 agent。

建立一個可以發送、接收、路由同回覆電郵嘅 agent。