Cloudflare 釋出開源套件 @cloudflare/computer 的早期預覽版，目標是為 AI 代理提供一套可持續保存的檔案工作區與執行環境。代理可依任務需求，在 Cloudflare Workers 隔離環境與完整 Linux 容器之間切換，而不必由開發者自行處理不同執行環境的檔案同步問題。
AI 代理通常需要呼叫工具、操作檔案及執行程式，才能檢查專案、修改內容並驗證結果。Cloudflare 希望透過這套工具，將檔案系統、命令列工具與程式執行環境整合到同一個工作區，避免每個代理從啟動到結束都持續占用完整容器。
以 Durable Objects 保存代理工作區
@cloudflare/computer 以 Cloudflare Durable Objects 保存每個 AI 代理的工作區，檔案則存放於對應的 SQLite 儲存空間。即使代理暫停或重新啟動，先前建立與修改的內容仍可保留。
執行環境與檔案儲存彼此分離。無論代理選擇 Workers 或 Linux 容器，操作的都是同一批工作區檔案，因此不需要在不同環境間重複搬移或同步資料。
依任務需求切換 Workers 與容器
目前套件提供兩種主要執行方式：完整 Linux 容器，以及以動態 Worker 運作的執行環境。兩者各自適合不同類型的工作：
- Workers 環境：啟動速度較快，適合一般檔案整理、文字處理及 Git 版本控制等工作。
- Linux 容器：適合需要安裝 NPM 套件、使用原生執行檔、測試工具或完整 Linux 功能的任務。
開發者可以說明各執行環境的用途，讓 AI 模型自行判斷應採用 Worker 或容器；當 Worker 無法完成任務時，也能改用容器繼續處理。
提供檔案與儲存工具
套件內建多項可供 AI 代理使用的工具，包括讀取、寫入與編輯檔案，以及執行命令。它也支援複製 Git 儲存庫，並能以唯讀方式掛載 Cloudflare R2 儲存桶，讓代理取得外部檔案資料，同時降低直接修改來源資料的風險。
Workers 與容器共用相同檔案與操作介面，可減少代理長時間占用完整容器所需的運算資源。對於只需要短暫執行簡單工作的代理而言，這種按需切換的架構有機會降低執行成本與資源使用量，但實際效益仍取決於任務類型與執行頻率。
工作區容量與預覽版限制
每個工作區容量約為 10GB。容器會透過檔案掛載機制讀寫工作區，因此在大量處理檔案時，效能可能低於直接使用容器本機磁碟。Cloudflare 也指出，這類工作區不適合直接放入完整的大型程式碼儲存庫。
目前 @cloudflare/computer 仍屬預覽版本，API 可能在後續開發中變動，官方不建議將其用於正式服務。對有意建構 AI 程式開發、檔案處理或自動化代理的開發者而言，這項工具現階段較適合作為架構驗證與早期測試用途。
