发生了什么
这是AWS机器学习博客多代理系列的第二篇文章，聚焦企业级代理式AI的扩展问题。
文章讨论了ML团队如何在包含多种框架、模型和供应商的环境中运行大量代理式AI系统。
核心是提出让这些系统共同扩展的模式，同时保留灵活性并避免被单一供应商锁定。
为什么重要
企业如果忽视锁定风险，长期可能受制于特定框架或供应商，难以适应技术变化。
文中强调的规模化模式，可以帮助团队在多元技术栈中保持选择空间，并降低未来迁移的成本。
关键事实
该文章是“多代理系列”的第二篇。
ML团队在“多everything”环境（框架、模型、供应商）中运行许多代理式AI系统。
文章目标是在保持灵活性的同时避免供应商锁定，并让系统共同扩展。
接下来看什么
后续系列文章可能进一步展开具体的扩展原则或实施模式。
读者可以关注该系列，了解如何在不同框架和模型之间实现规模化协作。