单个存储桶里能塞下上亿个完全隔离的智能体工作空间，各自读写互不干扰——腾讯云今天发布的 Agent Bucket（智能体桶）把这个看似矛盾的需求变成了现实。以往我们为一个业务应用建一个存储桶，靠文件路径实现粗放管理；但面对千万级智能体实例，老办法要么撑不住数量上限，要么隔离性完全依赖业务代码。腾讯云专门为智能体这个新物种，重新设计了一套云存储的原生底座。

新发布的 Agent Bucket 可以为海量智能体提供独立的云空间，统一存放用户上传的资料，以及智能体自己生成的报告、图片、代码等工作产物。开发者只用兼容标准 S3 接口，拿自己最熟悉的接入方式就能快速给无数智能体搭起原生独立空间，多租户隔离、权限管理这些复杂能力不用再从头自研。腾讯云对象存储团队把底层架构翻新了一遍，目标很简单：让每一个智能体都拥有属于自己的 " 硬盘 "，而且是在成本、性能和隔离体验上同时做到最优。

之所以必须重写底座，是因为智能体对存储的需求和传统应用完全不在一个量级。给一个智能体找个 " 能存 " 的地方容易，可是当几百万、上千万个智能体同时大量读写，问题就来了。腾讯云的做法是引入一个叫 Space 的概念—— Space 是 Bucket 下面的独立空间单元。每个智能体或者每个最终用户都可以独占一个 Space，这个 Space 有自己的访问凭证、容量配额和读写限速。隔离不再是代码层面打补丁，而是下沉为系统级能力，资源控制可以精细到单个智能体。同时，底层的负载均衡机制自动抹平热点，某个爆款的智能体被集中访问时，不会把整桶服务拖垮，这一点在官方公布的 WorkBuddy 推广活动中已经经受过高并发考验。

搭好隔离的骨架，团队紧接着把 " 网盘级 " 的文件管理体验内置到了存储层。智能体执行一次任务可能吐出一堆代码文件、几张图片、一份总结报告，用户下一次会话还要接着用，团队之间也要共享这些成果。如果存储层只给一套对象存储接口，开发者就得自己造一套文件系统，补上目录浏览、搜索、分享、回收站等功能。Agent Bucket 索性把这些通用能力前置。它用 SHA-256 做文件指纹实现秒传去重，避免完全相同的文件反复吞存储空间；它支持 POSIX 文件系统语义，让云端操作习惯更贴近本地磁盘；更关键的是内置了多模态检索，可以根据内容查找图片、视频或者文本文件。此外，外链分享、回收站和内容审核也已经内置，开发者不必再拼凑一套独立的文件管理系统。

体验向前一步，性能的难题也摆上台面。智能体工作流是多轮的、高频的，执行过程中不断读写小文件，还反复调用历史数据。传统对象存储接得住海量数据的 " 大进大出 "，但面对这种高频小文件的密集访问，直通远端存储的延迟会成为瓶颈。Agent Bucket 的一个巧妙补强是引入 GooseFS 数据加速层——在计算和远端存储之间加了一层分布式缓存，高频读写的数据被放在离计算更近的位置，大幅度减少远端请求。与此同时，系统采取冷热分层策略：那些持续活跃的热数据留在缓存层，访问降下来的冷数据自然沉淀到低成本的对象存储里，性能和成本之间找到了一个动态平衡。

目前这套原生存储能力已经在腾讯的多个智能体产品中得到实际应用。WorkBuddy 用户可以直接享受外链分享、在线预览、编辑和云端协作；部署了 ClawPro 的企业则实现了 " 公域 "" 私域 " 两类存储的统一——公共技能库和每个智能体的私密产物都能各归其位。更值得注意的是，Agent Bucket 的应用边界已经超出纯粹的智能体范畴。在 AI PC 领域，华硕基于这套存储构建了个人空间盘，为每台设备提供 TB 级云空间，据说相关的研发周期从年缩短到了月；在智能汽车领域，东风日产旗下 N7、NX8 等全系新能源车主拥有了独立的云空间，哨兵视频等安全数据可以长期保存和随时检索。一套为智能体设计的存储方案，同时成了 PC 个人云和车载云空间的加速引擎。

智能体规模化落地的背后，存储正在从 " 够用就行 " 的基础设施，变成定义产品体验的关键模块。腾讯云这次没有在现有对象存储上打补丁，而是选择为智能体重新设计存储的原生架构，把隔离、文件管理、数据加速、冷热分层一次性打包成标准能力。从开发者接入的角度看，它把本需数月自研的多租户体系、文件系统和加速方案压缩成了兼容 S3 接口的一行配置，这或许是 Agent Bucket 给行业带来的最大冲击——当云存储能够自然承载亿级智能体的独立工作空间，构建智能体应用的想象空间才真正打开。