智能体运行时（Agentic Runtime）正在重塑 AI 应用的执行层，让 Agent 从代码里的 class 变成可调度、可治理的 workload。这是工程与语义的双重升级，也是 AI 原生基础设施的关键一环。
章节目录
概览
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系统性介绍 Agentic Runtime 的定义、核心模型、工程能力与产业趋势，帮助读者理解 AI 原生执行层的本质与发展方向。
失败模式与边界条件
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从工程视角系统分析智能体在生产环境中的常见失败模式，明确 Agent 的适用边界与判定条件，解释为何智能体必须由运行时承载与治理，而非停留在 Demo 或框架层。
运行态模型
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剖析智能体执行上下文的核心模型、主流框架设计与工程最佳实践，助力构建可扩展、可调度的 Agent 系统。
为什么智能体需要运行时
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阐述智能体为何必须从代码中的 class 升级为由运行时治理的 workload，解析工程动机与行业趋势。
状态语义与执行图
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系统化梳理智能体的状态语义模型，解析 Session、Task、状态推进、团队结构与执行图的工程抽象，为 Agentic Runtime 构建统一基础。
自治闭环
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剖析智能体自治闭环的核心模型、主流框架设计与工程最佳实践，助力构建可扩展、可调度的 Agent 系统。
智能体作为 Workload
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系统化解析智能体为何必须以 Workload 形式存在，梳理容器、Sandbox、MicroVM、Wasm 等载体及 Kubernetes 调度与 CRD 治理模型。
Agent Sandbox
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系统化解析 Agent Sandbox 的安全隔离、权限模型、生命周期与技术实现，为智能体工具执行提供企业级治理基础。
运行时成本模型
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系统化解析智能体运行时的成本结构，涵盖 Token、KV Cache、GPU、工具调用等七大维度，帮助企业实现高效成本治理。
能力模型
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系统梳理智能体运行时能力模型六大核心维度，比较主流框架设计，归纳工程最佳实践，助力构建可扩展、可治理的 AI 原生应用。