月均5.7美元：在云端跑长期运行的AI Agent

我如何以每月仅 5.70 美元的费用在云端 24/7 运行一个自主 AI Agent？

最近我想构建一个带有持久磁盘存储和即时 Web 仪表板的后台 Worker，但又不想承受管理虚拟机的麻烦或支付高昂的月度账单。

如果你正在构建长时间运行的 Agent，就会遇到这个熟悉的云托管困境：

标准无服务器（如 Cloud Run 服务或 Lambda）：当流量停止时，容器会缩减到零——这会立即终止你的后台循环并清除 Agent 的活跃内存（RAM）。反过来，突发流量会启动多个容器，它们可能相互覆盖对方的状态文件并导致数据损坏。（注：使用 JSON 或 Markdown 文件保存状态。避免使用 SQLite，因为 Cloud Run 卷挂载有问题）

常规虚拟机（如 EC2 或 Compute Engine）：可以让你的 Agent 24/7 运行，但标准 1 vCPU 机器即使在空闲时也通常花费 15 到 25 美元/月。即使你使用每月 7 美元的严重受限的分数 VM，仍需承担全部基础设施管理开销。

去年我用 ADK 构建了一个多 Agent Trend Spotter。它运行良好，但我希望使其完全自主：一个持续运行的后台 Agent，无需手动触发或高昂托管成本即可扫描和汇总技术动态。

Google Cloud 的全新 Cloud Run instances 解决了这个确切问题。它为你提供一个单一、始终在线的容器，24/7 运行，在共享 CPU 上每月费用 5.70 美元，提供免费 HTTPS 端点，并允许你像普通本地磁盘一样挂载云存储。

以下是如何使用此设置构建和部署生产级长时间运行 Agent（你可以跟随仓库中的完整源代码一起操作）。

我们要构建什么？

我想及时了解 AI 和 Agent 工程领域正在发生的事情。但我不想每天早上手动打开 20 个浏览器标签页浏览不同网站，而是想构建自己的长时间运行 Agent，随时为我更新最新新闻。

以下是 Agent 的功能：

持续作为后台守护进程运行：每 30 分钟自动唤醒以收集最新新闻。注意 Cloud Run instances 每最多 7 天自动重启，因此你的 Agent 只需在重启时优雅地恢复其调度即可。

扫描 Hacker News 和其他精选的 AI 及 Agent 工程来源。

接受实时告警和移动端分享：包含一个入站 Webhook（POST /api/webhook），你可以将突发推文、iOS Share Sheet 链接或 GitHub 发行版直接推送到 Agent 进行即时摘要。

过滤噪音：移除付费墙、广告和低价值文章。

使用 Gemini 2.5 Flash 汇总：我们使用 Gemini 2.5 Flash 来保持低成本。如果需要高级推理，你可以换用更新的 Gemini 3.5 或 3.6 Flash 模型，但注意它们的输入 Token 成本比 2.5 Flash 高 5 倍（每 100 万 Token 1.50 美元 vs 0.30 美元）。对于简单的每日汇总，2.5 Flash（或同样便宜的 Gemini 3.5 Flash-Lite）速度快、能力强大，每月 API 账单仅需几美分。

安全存储数据：将每日 Markdown 简报和已见 URL 直接存储在挂载的云存储文件夹（/data）中。

提供简洁的 Web 仪表板：提供即时网页以便阅读简报或随时触发新一轮运行。

整个应用程序在一个 Cloud Run instance 中运行：

长时间运行 Agent 还能构建什么？

技术简报 Agent 只是一个例子。由于 Cloud Run instances 提供了始终在线的后台 Worker、免费 Web 端点和安全的本地磁盘存储，你可以将完全相同的模式用于许多开发者工作流：

持久的 Slack、Discord 或 Telegram Bot：一个与聊天网关保持长期连接、回答开发者问题并将未解决的问题同步到待办事项的 Bot。

安全与漏洞监控 Agent：一个在内部计时器上运行以监控依赖项和 CVE 安全动态、在本地磁盘缓存漏洞签名的 Agent。

DevOps 事件分诊副驾驶：一个接收来自监控工具的入站 Webhook 告警、运行后台日志查询而不超时、并渲染即时根因仪表板的 Agent。

拉取式队列 Worker：一个持续从 Pub/Sub、Kafka 或 RabbitMQ 拉取复杂任务、执行多步 LLM 推理并将结果写入存储的 Agent。

夜间 CI/CD 和 flaky 测试修复器：一个在夜间运行测试套件、分析测试日志以发现 flaky 测试、并打开带有自动修复的 Pull Request 的后台守护进程。

为什么 Cloud Run instances 非常适合 Agent

标准无服务器平台是为快速 Web 请求设计的。它们等待用户点击按钮，运行一秒，然后关闭。

长时间运行的后台 Agent 有不同的需求：

使用 instance，你获得的是无服务器的简洁性加上 VM 的稳定性。由于你的 instance 始终热备且有公共 HTTPS 端点，它可以轻松在一个容器中处理三种触发方式：

周期性后台轮询：在内部 asyncio 调度上自主运行，无需外部 cron 服务。

即时 Web 仪表板：打开阅读仪表板时零冷启动。

实时推送 Webhook：一个入站 POST /api/webhook 路由，允许你将突发推文、iOS 分享表链接或 GitHub 发行版告警直接推送到 Agent 进行即时摘要。

Cloud Run instances 非常适合单 Worker 后台 Agent。如果需要以下功能，你应该选择不同的工具：

大规模并行批处理作业：如果需要跨 100 个并行 Worker 同时处理 10,000 个文档，请使用 Cloud Run Jobs 或 GKE。Instance 是单一 Worker。

高流量、突发 Web API：如果你的网站突然出现数百万请求的峰值，请使用标准 Cloud Run 服务，以便你的应用可以自动扩展到数百个容器并在流量停止时缩减到零。

本地 GPU 模型托管：如果你想在专用 H100 GPU 上的容器内直接托管一个开源 70B 模型，请使用 GKE 或 Compute Engine。Cloud Run instances 专为连接 Gemini 等托管模型的 CPU 应用而构建。

替代架构：解耦 Job + Service

除了单一 instance，你可以构建一个事件驱动系统：Cloud Scheduler 触发 Cloud Run Job 进行轮询，而缩放到零的 Cloud Run Service 托管仪表板并监听 Webhook。

虽然这种解耦方法将计算成本降至免费层几乎 0.00 美元，但你失去了单一容器的简洁性。你被迫管理多个云服务和消息队列（以防止并发 Webhook 损坏你的状态），同时接受仪表板的冷启动。

6 个简单步骤部署你的长时间运行 Agent

你可以在大约五分钟内将此设置部署到 Google Cloud。

1. 开启云服务

export PROJECT_ID="your-project-id"
export REGION="us-west1"
export BUCKET_NAME="${PROJECT_ID}-agent-data"
export REPO_NAME="agent-repo"
gcloud config set project $PROJECT_ID
gcloud services enable run.googleapis.com storage.googleapis.com artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com secretmanager.googleapis.com

注：Cloud Run instances 并非在每个区域都可用。请从 Cloud Run instances 位置页面选择你附近的支持区域。

2. 为你的数据创建存储桶

gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME \
  --location=$REGION \
  --uniform-bucket-level-access

3. 构建你的容器

gcloud artifacts repositories create $REPO_NAME \
  --repository-format=docker \
  --location=$REGION
gcloud builds submit \
  --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${REPO_NAME}/tech-briefing-agent:latest .

4. 创建服务账号

gcloud iam service-accounts create briefing-agent-sa \
  --display-name="Briefing Agent SA"
gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://$BUCKET_NAME \
  --member="serviceAccount:briefing-agent-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.objectUser"

5. 安全存储你的 API 密钥

切勿明文传递 API 密钥。将你的 Gemini API 密钥存储在 Google Cloud Secret Manager 中并授予服务账号读取权限：

echo -n "YOUR_GEMINI_API_KEY" | gcloud secrets create gemini-api-key \
  --data-file=- \
  --replication-policy="automatic"
gcloud secrets add-iam-policy-binding gemini-api-key \
  --member="serviceAccount:briefing-agent-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

6. 启动 instance

gcloud beta run instances create tech-briefing-agent \
  --image=${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${REPO_NAME}/tech-briefing-agent:latest \
  --region=$REGION \
  --port=8080 \
  --cpu=1 \
  --memory=1Gi \
  --public \
  --service-account=briefing-agent-sa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
  --add-volume mount-path=/data,type=cloud-storage,mount-options="uid=1000;gid=1000;file-mode=0700;dir-mode=0700",bucket=$BUCKET_NAME \
  --set-secrets "GEMINI_API_KEY=gemini-api-key:latest" \
  --set-env-vars "DATA_DIR=/data,POLL_INTERVAL_MINUTES=30"

我们设置 --cpu=1 和 --memory=1Gi 以保持 5.70 美元的成本。如果省略这些，默认值为 2 CPU 和 2 GiB（约 11.40 美元/月，参见定价表）。要改善加载时间，可以增加 CPU 和内存。

[!TIP] 如果与 Dockerfile 中定义的非 root 用户 ID 不同，请调整 mount-options 标志中的 uid=1000;gid=1000 以匹配。

当此命令完成时，Cloud Run 会为你提供实时的 HTTPS Web 地址。在浏览器中打开它以查看你的简报仪表板。

实际花费是多少？

以下是 24/7 运行此服务的真实月度账单：

用不到两杯咖啡的价格，你就拥有了一个日夜运行的私有 Agent。

了解更多 Cloud Run instances

想深入了解 Cloud Run Instances？请查看以下官方 Google Cloud 资源：

官方发布博客：Introducing Cloud Run instances

官方文档：Create and manage Cloud Run instances

动手实验：Deploying to Cloud Run instances Codelab

源代码和 ADK 图：Tech-briefing-agent on GitHub

托管问题已经解决，接下来如何让 Agent 更加智能和弹性？如何让它在遇到付费墙时不再汇总噪音，或者构建自我修正的反思循环？

在下一部分中，我们将深入探讨使用 ADK 2.0 的图工程和 Agent 架构。