Terraform for AI Agents
用 Terraform 给 AI Agent 上云（八）：端到端——一次 apply 起整个 research-agent-stack
把七个 module 拼到一个仓库，跑一次 terraform apply，看一个完整的 Agent runtime——VPC、ECS、RDS、OpenSearch、OSS、LLM 网关、SLS 观测、成本告警——七分钟内起来。真实 apply 输出、module DAG、可 fork 的起手仓库。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（七）：可观测、SLS 看板与成本告警
日志进 SLS、Trace 进 ARMS、指标进 CloudMonitor——全部用 HCL 配，新环境天生带观测。真实救过我项目的四条告警，加上 SLS 驱动的成本看板，发薪日之前告诉你哪个 Agent 在烧预算。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（六）：LLM 网关与密钥管理
把所有 LLM 访问收敛到一个网关：按 Agent 限流、请求落 SLS 日志、KMS 之外不留密钥。Terraform 配 API Gateway + ECS 上自托管 LiteLLM，DashScope/OpenAI/Anthropic 的 key 通过 KMS Secrets Manager 自动轮转。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（五）：存储层——向量、关系、对象记忆
Agent 有三种记忆，分别落到三个阿里云服务上：会话用 PolarDB/RDS，embedding 用 OpenSearch 向量版或 pgvector，产物用 OSS。每一层的真实 Terraform，加上让账单不暴涨的 lifecycle 和备份规则。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（四）：计算层选 ECS、ACK 还是函数计算？
Agent 主循环在阿里云上有三个合理落点：长跑 ECS + pm2、ACK 上的 Kubernetes Pod、Function Compute 触发式调用。我用来选择的成本拐点模型，加一段真实的 cloud-init 脚本，从裸 Ubuntu 到 Agent 运行 90 秒搞定。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（三）：可复用的 VPC 与安全基线
第一个可复用 module——三可用区 VPC，公私网交换机分层，NAT 出网，按 tier 分层的安全组，以及按数据域分的 KMS 主密钥。同样的代码出现在我交付过的每一个 Agent stack 里，参数化但本体不变。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（二）：Provider、认证与 OSS 上的远程 State
钉死 alicloud provider 版本，在 AK/SK、AssumeRole、ECS RAM role 三种认证方式之间正确选择，把 tfstate 放到 OSS 并用 Tablestore 加锁，外加让 dev/staging/prod 不互相踩脚的 workspace 模式。再加上初学者第一天必踩的十几个坑。
用 Terraform 给 AI Agent 上云（一）：为什么 IaC 是唯一靠谱的部署方式
Agent 系统是个移动靶——每个月都有新工具、新记忆库、新区域。手动点控制台撑不到第二个同事入职。本系列第一篇讲为什么要在阿里云上用 Terraform，盘点 alicloud provider 真正覆盖了什么，并把它和 Pulumi、Crossplane、ROS 摆在一起对比，让你第一次就选对。