AWS hat Lambda MicroVMs eingeführt, eine neue serverlose Rechenoption zum Ausführen von benutzergeneriertem und KI-generiertem Code in isolierten, zustandsbehafteten virtuellen Umgebungen.
Lambda MicroVMs nutzen die AWS Firecracker-Virtualisierung, um für jeden Benutzer, Job oder jede KI-Agentensitzung eine separate Ausführungsumgebung bereitzustellen. Jede MicroVM erhält eine dedizierte Umgebung. HTTPS Endpunkt und kann seinen Speicher- und Festplattenzustand im Ruhezustand beibehalten.
AWS positioniert den Dienst für KI-Codierungsagenten, interaktive Entwicklungswerkzeuge, Datenanalyseplattformen, Sicherheitsscanner, CI/CD-Systeme und andere Anwendungen, die Code ausführen, der nicht vom Plattformbetreiber geschrieben wurde.
Von HostScoreAus dieser Perspektive ist diese Ankündigung bedeutsamer als eine weitere Einführung von AWS-Rechenleistung. Sie deutet darauf hin, dass sich das KI-Hosting über die Modellbereitstellung hinaus erweitert. GPU Kapazität. Sobald KI-Agenten beginnen, Code auszuführen, Tools zu verwenden und Dateien zu verwalten, wird die Umgebung, in der diese Aktionen stattfinden, zu einem separaten Bestandteil des Hosting-Stacks.
Was hat AWS tatsächlich angekündigt?
AWS Lambda MicroVMs bieten isolierte Ausführungsumgebungen, die Entwickler für einzelne Benutzer, Jobs oder Agentensitzungen erstellen können.
Entwickler packen ihre Anwendung und das Dockerfile, bevor sie Lambda anweisen, ein MicroVM-Image zu erstellen. AWS initialisiert die Anwendung und erstellt einen Snapshot der vorbereiteten Umgebung. Neue MicroVMs können dann von diesem Snapshot gestartet werden, anstatt den gesamten Einrichtungsprozess zu wiederholen.
Jede MicroVM erhält ihre eigene HTTPS AWS unterstützt HTTP/2-, gRPC- und WebSocket-Verbindungen und ermöglicht so die Nutzung der Umgebung für interaktive Entwicklungstools, Codeausführungsdienste und andere Anwendungen, die eine kontinuierliche Kommunikation erfordern.
Eine MicroVM kann auch im Leerlauf angehalten werden. AWS speichert den Speicher- und Festplattenstatus und stellt ihn wieder her, sobald der Datenverkehr wieder aufgenommen wird oder die Anwendung die Fortsetzung anfordert. Die maximal konfigurierte Lebensdauer einer MicroVM, einschließlich Laufzeit und Angehaltenzeit, beträgt acht Stunden.
AWS kündigte Lambda MicroVMs am 22. Juni 2026 an und veröffentlichte am 10. Juli einen detaillierteren technischen Einführungsbeitrag. Die erste Version ist in Nord-Virginia, Ohio, Oregon, Tokio und Irland verfügbar.
Lesen Sie mehr AWS-Startankündigung und AWS-Einführungsbeitrag.
Lambda MicroVMs erweitern Lambda daher über die kurzfristige ereignisbasierte Ausführung hinaus. Sie bieten eine längerfristige Umgebung, die den Arbeitszustand beibehält, während AWS die Virtualisierung, das Netzwerk, die Anhaltung und die Beendigung verwaltet.
Warum benötigen KI-Agenten zustandsbehaftete Ausführungsumgebungen?
KI-Agenten benötigen zustandsbehaftete Ausführungsumgebungen, da ihre Aufgaben mehrere miteinander verbundene Aktionen umfassen können, die über eine längere Sitzung ausgeführt werden.
Ein Agent kann ein Skript generieren, ein Paket installieren, eine Datei verarbeiten, einen Browser starten, eine API aufrufen, das Ergebnis prüfen und anschließend seine nächste Aktion ändern. Dateien, Abhängigkeiten und der Anwendungsstatus, die in den frühen Phasen erstellt wurden, können später noch benötigt werden.
Das erneute Erstellen der Umgebung nach jeder Aktion würde zu Verzögerungen führen und das System zwingen, den Arbeitszustand des Agenten immer wieder neu zu erstellen.
KI-generierter Code benötigt eine Isolationsgrenze
KI-generierter Code benötigt eine Isolationsgrenze, da die Plattform nicht davon ausgehen kann, dass sich jeder Befehl wie beabsichtigt verhält.
Fehlerhafter oder manipulierter Code könnte auf sensible Dateien zugreifen, Zugangsdaten offenlegen, Verbindungen zu unbefugten Systemen herstellen oder die Arbeit anderer Benutzer beeinträchtigen. Lambda MicroVMs nutzen Hardwarevirtualisierung, um jeder Sitzung eine separate Gastumgebung bereitzustellen, anstatt alle Aufgaben im selben Anwendungsprozess auszuführen.
Die Isolation auf VM-Ebene bestimmt jedoch nicht, was der Agent tun darf.
Der Preprint der Rezension vom Juli 2026 „Cyberfähige KI-Agenten: Schwachstellen, Bewertung, Eindämmung und Abwehrmaßnahmen“ von Abu Bakar Siddik (QuelleDie Studie untersucht die Schnittstelle zwischen leistungsfähigen KI-Agenten und den Umgebungen, in denen sie eingesetzt werden. Sie identifiziert Risiken im Zusammenhang mit der Offenlegung von Zugangsdaten, dauerhaftem Zugriff, Konflikten mit Sandbox-Beschränkungen und der Geschwindigkeit automatisierter Aktionen.
AWS empfiehlt Entwicklern außerdem, die Anmeldeinformationen zu aktualisieren und die Netzwerkverbindungen zu überprüfen, wenn eine MicroVM wiederaufgenommen wird. Mithilfe von Lebenszyklus-Hooks können Anwendungen Verbindungen vor der Unterbrechung schließen, genehmigte Verbindungen nach der Wiederaufnahme wiederherstellen und Ressourcen vor der Beendigung freigeben.
Lambda MicroVMs isolieren die Ausführungsumgebung. Anwendungsbesitzer müssen weiterhin die darin verfügbaren Tools, Anmeldeinformationen, Dateien, Netzwerke und externen Dienste einschränken.
Statusbeibehaltung unterstützt mehrstufige Agentenprozesse
Die Beibehaltung des Status ermöglicht es einem Agenten, anzuhalten, ohne seine Dateien, seinen Speicher, seine installierten Abhängigkeiten und seine Zwischenergebnisse zu verlieren.
AWS erstellt jede MicroVM aus einem vorbereiteten Snapshot. Die Umgebung bleibt aktiv, solange der Agent arbeitet, wird nach einer konfigurierbaren Leerlaufzeit angehalten und bei Eingang einer neuen Anfrage wieder aufgenommen.
Dieses Modell reduziert wiederholte Initialisierungen, die Wiederaufnahme erfolgt jedoch nicht in jeder Situation sofort. AWS gibt an, dass die erste Anfrage nach einer Unterbrechung wartet, während die Plattform den Speicher- und Festplattenstatus wiederherstellt und den Wiederaufnahme-Hook der Anwendung ausführt. Größere gespeicherte Zustände und komplexere Wiederaufnahmeprozesse können diese Verzögerung verlängern.
Die Zustandsaufbewahrung sichert auch Daten, die möglicherweise aktualisiert oder entfernt werden müssen. Eine angehaltene Umgebung kann Authentifizierungstoken, Browsersitzungen, generierte Skripte, temporäre Dateien oder veraltete Netzwerkverbindungen enthalten.
Stateful Serverless verbessert daher die Kontinuität über Agentenaktionen hinweg, erfordert aber mehr Lebenszyklus- und Zugriffsmanagement als eine temporär zustandslose Funktion.
Ersetzen Stateful MicroVMs das traditionelle Hosting?
Stateful MicroVMs ersetzen nicht das traditionelle Hosting. Sie führen temporäre Agentenaufgaben aus, während Cloud-Server, VPS-Hosting, dedizierte Server und Bare-Metal-Systeme weiterhin die persistenten Dienste ausführen, die diese Aufgaben umgeben.
SpecBox Zeigt, warum Sandbox-Geschwindigkeit wichtig ist
Aktuelle Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Vorbereitung der Sandbox die Leistung von KI-Agenten erheblich beeinflussen kann.
Die Veröffentlichung vom Juli 2026 „SpecBox: Spekulative Sandbox-Planung für effiziente LLM-Agentenbedienung"(QuelleDie Autoren untersuchten den Kompromiss zwischen dem bedarfsgesteuerten Starten von Sandboxes und deren permanenter Aktivierung. Das Starten einer Umgebung nur auf Anfrage eines Agenten kann zu Kaltstartverzögerungen führen. Die permanente Aktivierung aller verfügbaren Sandboxes reduziert diese Verzögerungen, benötigt aber mehr Speicherplatz.
SpecBox Das System prognostiziert, welche Sandbox ein Agent möglicherweise benötigt, während das Sprachmodell noch seine Ausgabe generiert. Anschließend beginnt das System mit der Vorbereitung dieser Umgebung, noch bevor der Tool-Aufruf abgeschlossen ist.
In den Tests der Autoren, SpecBox Die P99-End-to-End-Latenz wurde im Vergleich zu einer On-Demand-Sandbox-Baseline um bis zu 2.9 Mal reduziert. Auch die maximale Speichernutzung sank im Vergleich zu permanent reservierten Sandbox-Bereitstellungen um 45.9 % (siehe Screenshot unten).
SpecBox Es handelt sich um einen Forschungsprototyp, der keine AWS Lambda MicroVMs getestet hat. Die Ergebnisse zeigen dennoch, warum Start-, Fortsetzungs- und Umschaltgeschwindigkeit in Sandbox-Umgebungen relevante Metriken für KI-Hosting werden könnten.
Eine schnelle GPU garantiert keinen schnellen Agenten, wenn die Ausführungsumgebung jeden Toolaufruf verzögert.
Persistent Hosting betreibt weiterhin die KI-Plattform
Traditionelles Hosting betreibt die Systeme, die vor, während und nach jeder temporären Agentensitzung verfügbar bleiben müssen. Zu diesen persistenten Systemen können Anwendungen gehören. APIsrelationale Datenbanken, Vektorspeicherung, Agentenorchestrierung, Message Queues, Überwachungsdienste, Modellgateways und langlaufende Worker. Dediziert GPU Die Infrastruktur kann auch dauerhafte Modellinferenz- oder Trainingslasten bewältigen.
Atlantic.NetBeispielsweise stellt [Name des Unternehmens] die Infrastruktur für diesen persistenten Teil der Architektur bereit. Zu den aktuellen Dienstleistungen gehören Cloud-Virtual-Server, dedizierte Server, Bare-Metal-Systeme, Managed Infrastructure sowie Cloud- oder dedizierte Lösungen. GPU Hosting. Der Hosting-Anbieter listet derzeit auf NVIDIA L40S- und H100-NVL-Optionen für KI-, maschinelles Lernen, Inferenz und beschleunigte Rechenlasten.
Eine KI-Plattform könnte zustandsbehaftete MicroVMs verwenden, um die temporäre Codeausführung während des Betriebs ihrer Anwendung, Datenbank, ihres Speichers und ihrer privaten Daten zu isolieren. APIsden GPU Arbeitslasten auf persistenter Infrastruktur von Atlantic.Net oder einem anderen Serveranbieter.
Diese Hosting-Modelle lösen unterschiedliche Aspekte derselben Architektur. MicroVMs verwalten die sitzungsbasierte Ausführung, während VPS, dedizierte Server, Bare-Metal-Server und GPU Die Server unterstützen die Dienste, die online bleiben müssen.
HostScore Fazit: KI-Hosting wird mehr als nur GPUs
KI-Hosting expandiert über GPU Spezifikationen, Modellunterstützung und Inferenzgeschwindigkeit – diese Attribute entscheiden weiterhin darüber, ob ein Anbieter anspruchsvolle Modelle ausführen kann. AWS Lambda MicroVMs heben jedoch einen weiteren Teil der Infrastruktur hervor: die Umgebung, in der ein KI-Agent seine Aktionen ausführt.
Bei der Recherche zu unserem jüngsten Bestes KI-Hosting und Die besten LLM-Hosting-LeitfädenWir haben festgestellt, dass sich Hosting-Anbieter hauptsächlich durch die Verfügbarkeit von Beschleunigern, unterstützte Modelle, Flexibilität bei der Bereitstellung, Managed Services und die Kontrolle über den Software-Stack unterscheiden.
Die Ankündigung von AWS lässt vermuten, dass Ausführungsumgebungen ein weiteres Unterscheidungsmerkmal werden könnten.
Anbieter von KI-Infrastrukturen werden möglicherweise zunehmend darüber konkurrieren, wie schnell sie Sandboxes bereitstellen, wie effizient sie den Arbeitszustand beibehalten, wie stark sie Sitzungen isolieren und wie streng sie den Netzwerk- und Werkzeugzugriff kontrollieren.
Dies könnte auch die Einheit verändern, um die herum Hosting-Ressourcen zugeordnet werden.
Shared Hosting teilt Ressourcen einem Konto zu. VPS-Hosting stellt einen virtuellen Server bereit. Container-Plattformen stellen Anwendungsinstanzen bereit. Serverlose Funktionen teilen Rechenleistung bedarfsgerecht für Anfragen oder Ereignisse zu.
KI-Agentenplattformen können Infrastruktur um eine Agentensitzung herum bereitstellen. Eine Agentensitzung startet eine isolierte Umgebung, führt Tools aus, ändert Dateien, pausiert, setzt die Ausführung fort und beendet sich nach Abschluss ihrer Aufgabe. Dieses Muster liegt zwischen kurzlebigen, zustandslosen Funktionen und permanent laufenden virtuellen Servern.
Wir gehen nicht davon aus, dass die Agentensitzungsinfrastruktur etablierte Hostingkategorien ersetzen wird. Vielmehr dürfte sie eine weitere Ebene innerhalb eines gemischten KI-Stacks darstellen.
Persistente Cloud, VPS, dedizierter Server und Bare-Metal-Server wird weiterhin Anwendungs- und Datendienste bereitstellen. GPU Die Infrastruktur wird die Modell-Workloads ausführen. Stateful MicroVMs und andere Sandbox-Technologien werden temporäre Agentenaktionen verarbeiten.
AWS signalisiert einen umfassenderen Wandel in der KI-Infrastruktur
AWS Lambda MicroVMs zeigen, dass KI-Agenten eine Nachfrage nach isolierten Ausführungsumgebungen mit temporärer Zustandsspeicherung und vom Anbieter verwalteten Lebenszykluskontrollen schaffen.
Der Dienst stellt keine Cloud-Server, VPS-Hosting, dedizierte Server, Bare-Metal-Infrastruktur oder GPU Hosting ist überflüssig. Diese Systeme werden weiterhin die Datenbanken, Anwendungen, Orchestrierungsdienste und Modell-Workloads ausführen, die jede Agentensitzung umgeben.
Die grundlegendere Veränderung betrifft die Art und Weise, wie KI-Hosting bewertet werden kann.
GPU Kapazität und Modellgeschwindigkeit bleiben von zentraler Bedeutung. Hosting-Anbieter werden möglicherweise auch im Wettbewerb stehen, wie schnell und sicher sie isolierte Ausführungsumgebungen starten, anhalten, wiederherstellen und beenden können.
Das ist das wichtigere Hosting-Signal hinter AWS Lambda MicroVMs.
