把agent塞进Durable Object，看着像把算子融合了

刚刷到一条，有人把完整的AI coding agent跑在Cloudflare Durable Object里，文件系统直接放SQLite和R2。camelAI那帮人更是把agent从虚拟机整个迁了过来。这个方向我觉得对，但得说清楚它到底解决了什么问题。

传统agent架构，主控加worker，状态丢Redis或者Postgres，每轮推理都要跨网络拉数据。LLM调用本身慢，但状态同步和序列化的开销叠上去，延迟更难看了。Durable Object的思路是把计算和状态放同一台机器上，查询走本地文件，同步读，不走网络。这跟我做算子融合是一个道理，减少中间数据搬运，省掉的是内存带宽和IO的重复开销。

不过泼盆冷水。agent跑的瓶颈主要还在LLM推理本身，状态管理省下来的那点延迟，在整体耗时里就是个常量。

除非你的agent逻辑密集，频繁读写中间状态，否则感知不强。wrangler本地开发确实爽，不用Docker不用Postgres，这点我认。

方向没问题，actor模型给agent一个持久身份，也是该有的演进。但别急着把虚拟机都扔了，先看看慢在哪再动手。

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本文编译自 Hacker News，原文：GitHub - pawaca/dsh-edge: Your DeepSeek Harness, anywhere — deploy a persistent personal coding agent to Cloudflare Workers in one command. · GitHub
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