AI 应用运行时：AI 原生时代的执行层抽象
AI 应用运行时的本质，是让模型、Agent、工具与沙箱成为可调度的执行单元，重塑智能应用的底层架构。
AI 原生运行时不是云函数，也不是容器管理器，而是一套支持以下元素的执行框架：
- 可被模型驱动的执行控制（模型不是外部依赖，而是调度器的一部分）
- 以会话为边界的长生命周期上下文
- 工具调用带来的多阶段执行
- 内建推理能力
- 异构算力的即时调度
- 安全隔离的执行沙箱
- 与 AI 网关、向量数据库等外部系统的时间耦合
核心思想：AI 运行时 = 推理 + 状态 + 工具 + 沙箱 + 调度。
这是云原生运行时当前版本尚未提供的能力。
云原生运行时与 AI 运行时的差异
AI 原生运行时与云原生运行时（如 K8s、Serverless）在执行对象、驱动方式、状态管理、并发模型、调度资源、隔离需求和成本挑战等方面存在显著差异。下表清晰展示了两者的对比，帮助理解其本质区别。
| 维度 | 云原生运行时（K8s/Serverless） | AI 原生运行时 |
|---|---|---|
| 主要对象 | 服务、容器、函数 | 模型、Agent、会话、工具 |
| 执行驱动 | 外部请求 | 模型内部推理 + 事件 |
| 状态 | 无状态为主 | 会话级状态，持续演化 |
| 并发模型 | 请求级并发 | 推理流 + 工具链并发 |
| 调度 | CPU/内存调度 | CPU/GPU/KV cache/embedding |
| 隔离需求 | 多租户 | 沙箱级安全 + 工具可控性 |
| 关键挑战 | 服务弹性 | 幻觉风险、上下文管理、推理延迟、成本 |
这一节通过表格替代原文大量重复“从云原生到 AI 原生”的表述，使整体更紧凑。
AI 模型运行时的工程抽象
AI 模型运行时的核心在于：如何让模型以“运行时模块”的形式被调用，而不是独立服务。
下方流程图简化展示了模型运行时的执行路径：
模型运行时关注：
- 推理执行单元的生命周期（Warm、Active、Idle）
- KV Cache 作为运行时状态
- 多模型并存时的调度（TTFT/TPOT-aware 调度）
- Token、上下文窗口作为资源
此处保持抽象，不进入 vLLM 细节，否则与“推理系统”章节重复。
Agent 运行时：模型驱动的执行引擎
Agent 运行时聚焦如下能力：
- 计划 - 行动循环（Plan-Act Loop）由运行时维护
- 工具调用是执行单元
- 上下文演化由运行时管理，而非应用代码管理
- 长会话资源管理（Active-Idle）
- 可审计的执行轨迹（与可观测性章节呼应但不重复）
下方序列图直观表达了 Agent 运行时的执行过程：
这一节能成为本章独立价值的关键内容。
AI Sandbox：工具与代码执行的底座
AI Sandbox（沙箱）是工具与代码安全执行的基础设施。与传统微服务不同，AI 工具需要安全沙箱、短生命周期和可控资源，且必须具备“AI 可调用性”。Sandboxed Compute 是模型时代的新执行形态。
这里不再描述 MicroVM 细节，与 Serverless 重合的内容移除。
运行时的成本模型
AI 运行时的成本度量方式并不等同于云原生，而是基于以下因子：
- Token 资源
- KV Cache 占用
- 会话生命周期
- 工具执行次数
- 推理长度 + 工具循环次数
下表简化展示了云原生与 AI 原生运行时的成本因子差异：
| 成本因子 | 云原生 | AI 原生运行时 |
|---|---|---|
| CPU 占用 | 是 | 是 |
| 内存占用 | 是 | 是 |
| GPU 占用 | 否 | 是 |
| KV Cache | 否 | 是 |
| Token 数 | 否 | 是 |
| 会话生命周期 | 否 | 是 |
这让本节成为运行时的独立价值，而不是重复云函数内容。
总结
AI 应用运行时是智能应用架构的核心抽象。它不仅融合了模型、Agent、工具与沙箱的执行能力，还通过异构算力调度、会话状态管理和精细化成本控制，推动了从云原生到 AI 原生的演进。未来，AI 运行时将成为智能应用的底层基石，支撑大规模实时弹性与创新业务场景的落地。