企业 Agent 上生产，Postman 管钥匙，Baseten 管发动机
Postman 有 4000 万开发者和 Agent Stack，Baseten 提供推理和后训练。两家合作把企业 Agent 的接入、治理、运行和成本拆开处理。
Postman 和 Baseten 宣布合作，目标很具体：把企业 Agent 送进生产环境。Postman 负责 Agent 怎么接上 API、怎么被治理、怎么运行；Baseten 负责模型怎么跑得够快、够稳、够便宜。
Postman 的 Agent Stack 有四块。Passport 用作用域凭证引用，让人类和 Agent 访问 API 时不暴露底层 key。Fabric 是 AI 原生网关，路由和治理 AI、MCP、API 流量。Astropods 管生产环境里的运行时、可观测性和护栏。Fern 生成文档、SDK、CLI，让 API 对开发者和 AI Agent 都可发现、有类型、可调用。Postman 说它有 4000 万开发者用户，覆盖 98% 的财富 500 强。这个量级决定了它更像企业 Agent 的入口层。
Baseten 的定位是 Postman 推荐的企业 Agent 推理伙伴。它强调三件事：快、稳、省。Model APIs 给高吞吐和低延迟，Baseten 称 2026 年发布的七个模型在 Artificial Analysis 的吞吐和延迟两项里进入前二，包括 Beam 1.0、Nemotron 3.5 Super VL、Muse Spark Open、DeepSeek V4.1 Flash 1017、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Flash 和 GLM-5.2 Fast。稳定层面，Multi-cloud Capacity Management 把跨云 GPU 容量池化，硬件故障时有内置韧性；默认零数据保留，也能限制或自定义云、区域、集群，支持单租户和双活部署。成本层面，Baseten Training 支持用监督微调和强化学习后训练开源模型。Harvey 用 27B 开源模型做法律 Agent 基准，性能追平闭源前沿，而头部闭源模型跑一个任务大约要 50 美元。
Postman 联合创始人兼 CEO Abhinav Asthana 有句话：“如果你不控制你的 Agent，你的 Agent 就会控制你的公司。” 这句话放在合作里不突兀。Agent 进生产后，凭证、网关、运行时、推理成本，每一项都会变成账单和故障单。Baseten 训练联合负责人 Charlie O'Neill 也提到，多数有经济价值的任务里，通用模型靠提示能做到的事，和专用模型靠后训练能做到的事，差距很大。
这次合作的看点落在生产账本：入口归 Postman，发动机归 Baseten。企业要不要为 Agent 单独做后训练，先看任务够不够重复、够不够贵。如果一个任务每次调用前沿模型要几十美元，27B 专用模型的账就算得过来。听上去不酷，但生产环境通常只认这个。
合作公告：https://www.baseten.co/blog/baseten-postman-building-agents-for-enterprise/
原推文：https://x.com/baseten/status/2115871473516548332
发布时间: 2026-10-30 02:27