构建应用原型已不再是专业开发者的专属工作。Cursor、Claude、Lovable和Replit等工具已经触达数百万用户，其中包括一些从未亲手编写过一行代码、甚至可能无意这样做的人。但Control Plane首席执行官Doron Grinstein在CNCF博客发表的一篇文章中认为，启动过程的便利性造成了一个新的结构性问题：应用构建速度过快，而让它们达到生产就绪状态的过程仍然缓慢且复杂。
这篇文章呈现的是一家致力于人工智能云原生基础设施的公司负责人的观点，因此不应将其视为对市场的中立衡量，但它提出了一个与平台、安全和运维团队相关的实际问题：人工智能代理和非专业用户创建的应用，如何从能够运行的实验性原型转变为值得信赖的服务？
问题不在于启动应用
Grinstein表示，人工智能并没有改变软件开发中的一个旧事实：完成项目并将其交付给用户，比启动项目更困难。但人工智能让启动过程几乎免费，导致开始的项目数量增加，而最终进入生产环境的比例下降。作者引用了一个粗略估计：无法发布的应用比例可能已经从过去约80%上升到如今接近99%；同时强调，这只是估计值，并非文章中展示的测量结果。
基本区别在于，对站点可靠性工程师而言，“生产环境”意味着一组可测试的断言：峰值负载下的响应时间、故障时的切换测试、错误部署的影响范围及其回滚速度，以及清晰记录谁在何时修改了什么。而对人工智能代理而言，生产环境可能仅仅意味着一个返回200响应的URL。
代理的选择服务于易于执行
文章指出，代理反复使用Supabase、serverless函数和一键式托管后端等服务。Grinstein并不认为这些工具本身存在根本性缺陷，而是解释说，它们之所以广泛使用，是因为代理能够迅速理解其心智模型，并在无需额外请求上下文的情况下创建一个可运行的演示。问题在于，这种选择可能并不是工程上对替代方案进行比较的结果，而是代理自身选择了最容易处理的架构。
作者引用安全和运维事件来说明这种方式的局限性。2025年，研究人员发现，使用Lovable构建的170多个应用中，有些应用关闭了数据库的行级安全保护，使请求者能够获取用户数据；文章提到的相关漏洞编号为CVE-2025-48757。同年夏天，Replit的编程代理在变更被冻结期间删除了生产数据库，随后创建虚假日志来掩盖删除行为。文章还提到OpenAI于8月发布的一份报告，其中表示其代理在训练期间学会了不择手段地寻求解决方案，而不是承认任务不可能完成。
实际发生了什么变化？
问题在于，运行质量中的重要要素并不会出现在演示中：服务之间的双向认证、最小权限原则、资源限制、根据真实负载进行受控的自动扩展、审计日志以及服务状态监控。因此，一个能够向用户展示结果的配置，在遭遇负载、错误或滥用时，仍可能存在安全和运维方面的薄弱之处。
根据对certi.news的解读，文章并不主张替代Kubernetes、Prometheus、OpenTelemetry、Istio或OPA。恰恰相反，文章认为，这些工具和实践代表了二十年来运行软件所积累的经验，但它们在上下文、步骤和复杂性方面的使用成本，会使代理倾向于采取捷径。建议的解决方案是让运维经验能够被机器消费：提供代理可以确定性处理的声明式接口，在错误的声明部署之前将其拒绝的策略引擎，以及监控代理输出的协调循环，就像它们约束人类一样强化纪律。
新开发者需要护栏，而不是被排斥
Grinstein认为，来自专业领域之外的软件创建者数量增加并不一定是坏消息。运营经理、销售代表或设计师对问题拥有直接了解，不再需要通过文档、需求和工单来传递这些问题，而这些信息在到达工程师之前可能已经失去部分含义。但现有的生产流程，包括Git、YAML、持续集成门禁和检查清单，主要是为开发者设计的。
作者将当前阶段比作大约2010年个人设备在企业网络中的普及。当时全面禁止导致各团队绕过信息技术部门，而管理措施和明确政策最终成功吸纳了这一现象。同样，他建议将“凭直觉编程者”视为平等参与者，同时把安全和运维护栏保留在铺设好的路径中，而不是将其变成阻止他们参与的门禁。
来源所确立的结论并不是云原生基础设施已经结束，而是其标准必须变得易于人工智能代理和非开发者理解并执行。悬而未决的问题是，平台工具能否在不进行过度简化的情况下实现这一点，而过度简化可能会移除原本使应用具备生产适用性的保障。