DigitalOcean 正在全力构建全球领先的Agent 推理云。我们的使命很清晰：为 AI 原生企业提供一个坚实底座，让它们能在生产环境中大规模运行推理任务。今天，我们正式宣布收购 AI Agent 基础设施领域的领先公司 Katanemo Labs, Inc.。
通过这次整合，我们将平台能力进一步下沉到Agent系统最关键的运行层。Katanemo Labs 的技术与 DigitalOcean 一贯坚持的理念——运维简单、成本可控、性能可扩展——高度契合。同时，我们非常高兴地欢迎 Katanemo Labs 联合创始人兼首席执行官 Salman Paracha 加入 DigitalOcean，担任 AI 业务高级副总裁。他和他的团队在模型研究及开源基础设施开发方面积累深厚，将极大加速我们为开发者打造“可用于生产环境的Agent推理云”这一目标的实现。
跨越生产落地鸿沟
2025 年，AI 的重心已经从实验探索转向了生产应用。随着行业逐步走向真实场景部署，最棘手的挑战也不再是模型获取和准确率，而是如何在大规模环境下运行稳定、安全且可观测的系统。
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根据我们发布的 Currents 研究报告，61% 的开发者认为，缩小原型与生产之间的差距是他们当前最大的难题。
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麦肯锡研究 显示，成功走出试点阶段的 AI 用例占比不足 10%。
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同一份研究还指出，可观测性 是实现大规模、智能化AI Agent生态系统安全运行的关键能力。
通过将 Katanemo Labs 纳入 DigitalOcean，我们正在直面这一“生产落地鸿沟”。我们将提供 AI 领域的核心基础组件——例如编排、工作流执行和安全机制——让多Agent系统变得可靠、可观测，并能快速转化为稳定、可用的业务资产。
数据平面与可观测性创新，加速AI Agent技术栈演进
本次收购的核心，是一项与框架无关的专有数据平面技术，它源自 Plano 开源项目。
Plano 相当于Agent系统的“NoOps”层，负责屏蔽底层复杂性，让工程团队可以专注于构建AI Agent的核心逻辑。生产级别的执行全部自动完成，从而为开发者提供他们最需要的可预测性和性能，帮助他们放心地扩展规模。
此外，Katanemo Labs 在AI Agent可观测性方面的研究及其基于信号的创新成果，也让我们倍感振奋。
这套基于信号的方法，可以提前洞察AI Agent在生产环境中的行为。通过将生产环境中的追踪数据转化为可操作的行为洞察，我们为团队提供了一种高效手段：识别有价值的信息交互、定位故障原因，并在部署后持续优化 AI Agent表现。
AI 原生企业的统一平台
Katanemo Labs 的小型行动模型（例如 Arch-Agent 系列），以其在实际应用中的灵活性和高性能，很好地补充了其数据平面软件。通过整合这些模型，我们确保 AI 团队不必忍受碎片化 AI 技术栈带来的复杂性和“成本堆叠”。此次收购让我们的客户能够轻松获得为 AI Agent量身打造的基础组件，从而缩短上线时间，降低运维成本。
