现状：Go 的统治与 Rust 的崛起#

如果你看 Kubernetes, Docker, Prometheus，云原生时代是 Go 的天下。简单、高并发、编译快，Go 简直是为了写微服务而生的。

但到了 AI Agent 时代，风向似乎变了。

HuggingFace 的核心库用了 Rust，Turborepo 用 Rust 重写了，甚至 Node.js 的挑战者 Deno 和 Bun (Zig) 都在追求极致性能。

Agent 基础设施的特殊需求#

AI Agent 和传统的 Web 服务不同，它有几个痛点：

1. 极致的内存效率：Agent 通常需要加载大量的 Context，如果 Runtime 本身吃内存（比如 JVM），那就留给模型的空间就少了。
2. Python 互操作性：AI 生态是 Python 的后花园。Rust 的 PyO3 让 Rust 可以无缝变成 Python 模块，性能几乎没有损耗。而 Go 调用 C/Python (cgo) 还是有一定的 overhead。
3. 确定性延迟：Go 的 GC (垃圾回收) 虽然已经优化得很好了，但在高负载下偶尔的 STW (Stop The World) 对于实时语音交互 (Realtime API) 来说是致命的。Rust 没有 GC，延迟是可预测的。

Go 的优势：开发速度#

如果你的 Agent 系统主要是在做 IO 编排（调用 OpenAI API，存数据库，发 Slack 消息），Go 依然是王者。

写一个 Rust 的 async/await 可能会让你和借用检查器 (Borrow Checker) 搏斗半天，而 Go 的 go func() 五秒钟就写完了。对于快速迭代的业务层，Go 的心智负担低太多了。

Rust 的优势：系统基座#

如果你的系统涉及到：

• 向量数据库引擎 (如 Qdrant, LanceDB)
• 本地 LLM 推理运行时 (如 llama.cpp 的封装)
• 高性能网关 (处理 WebSocket 海量长连接)

那么 Rust 是不二之选。它的类型系统能在编译期捕获并发错误，这对于构建长期运行的稳定基座至关重要。

辉哥的结论#

不要二选一，要分层。

• Data Plane (数据面)：用 Rust。处理向量计算、模型推理、高频网关。追求极致性能和安全。
• Control Plane (控制面)：用 Go (或者 TypeScript/Node.js)。处理业务逻辑、API 编排、Web 后台。追求开发效率和生态丰富度。

OpenClaw 选择了 Node.js/TypeScript 作为胶水层，利用 Node 的灵活性调用 Rust 编写的高性能插件（如 sqlite-vec）。这或许是另一种形式的“最佳实践”。