Agent Execution Context：智能体运行态模型

智能体的“运行时上下文”决定了其能否成为真正可调度、可持续演进的自治系统核心。

在智能体系统中，定义 Agent 只是起点，让其在真实环境中持续运转、与外部世界交互，才是工程落地的关键。本章聚焦于智能体执行上下文（Agent Execution Context）的核心模型、主流框架设计与工程最佳实践，帮助开发者理解如何将智能体从代码提升为可调度的持久工作单元。

运行时上下文的核心挑战

智能体从定义到实际运行，需要一个承载其执行逻辑和状态的运行时上下文。简单来说，定义一个 Agent（如具备特定能力的类或函数）是一回事，但让这个智能体在真实系统中连续运转、并与外部世界交互，则涉及到运行态模型的问题：

• 如何表示和管理智能体在运行时的状态？
• 如何调度执行其决策步骤？
• 如何与其他组件并发交互？

早期简单的链式调用往往将智能体视作一次性函数调用，缺乏持久的执行上下文。例如传统对话机器人往往没有内部状态隔离，每次响应仅根据当前输入生成输出，缺乏连续性和可调度性。

随着智能体行为变得复杂（需多轮推理、调用工具、多 Agent 协作等），我们需要一个更健壮的运行态抽象，支持状态保存、并发控制、生命周期管理等功能，让智能体从代码中的一个类提升为类似微服务的持久可调度工作单元。

Agent Execution Context 的通用模型

一个通用的智能体执行上下文（Agent Execution Context）模型通常包括以下要素：

• 内部状态管理：智能体在运行中会产生临时信息（如中间推理结果、当前目标、已执行的动作等），需要有地方记录。运行态模型通常通过状态对象（State）来跟踪这些变化的数据，与纯历史对话区分开。例如 Google ADK 将 Session 日志和可变状态分离，确保“发生过的历史”和“当前有效真相”不混淆。

• 执行流程控制：智能体的思考 - 行动循环需要由运行时框架驱动。典型模式是感知 - 决策 - 行动步骤的循环，即每一步由运行时先准备上下文并调用模型决策，然后解析结果执行动作，如调用工具或子智能体，最后更新状态进入下一循环。这实际上构成了智能体的主循环（control loop），在运行态模型中通常作为调度器或流程控制器实现。

• 并发与调度：真正的运行时允许同时管理多个智能体实例或多个并行任务。为此，需要调度机制决定哪个智能体（或哪个 actor）在何时执行，以及如何在多步流程中同步它们的进度。LangGraph 的运行时采用了 Bulk Synchronous Parallel（BSP, Bulk Synchronous Parallel）模型：将智能体的子任务视作一组 actor 节点，通过消息通道通信，每一轮批处理所有可执行节点并同步更新，直至无任务剩余。这种模型提供了在复杂图状流程中的并发执行和全局同步。

• 环境交互抽象：智能体往往需要与外部环境交互（文件系统、网络、数据库等）。运行态模型需要提供抽象的执行环境，赋予智能体受控的“能力沙盒”。Claude Agent SDK 的设计原则就是“给智能体一台计算机”——通过在运行时赋予 Claude 访问终端、文件系统的能力，让其像程序员那样操作外部世界。因此运行态模型通常封装对各种工具和资源的访问接口，使智能体在执行阶段可以安全地调用。

• 持续化与部署：一个完善的运行时还应支持将智能体作为持久服务部署，如容器化、远程服务调用等。Google ADK 明确强调智能体应是可部署的工作负载，可以打包在本地运行或在云端通过 Vertex AI Agent Engine 调度。这意味着运行态模型需要考虑会话持久化（跨请求保留状态）、横向扩展以及与基础设施的集成。

主流框架的运行时模型对比

不同开源框架在运行态模型上采取了不同思路，下表对比了主流框架的设计重点，便于理解各自的工程抽象。

工程抽象与最佳实践

在运行态模型的工程实践中，以下抽象和模式被证明行之有效：

• 调度循环抽象：将智能体的思维 - 行动逻辑封装为统一的主循环接口，例如定义一个 step() 方法完成从输入 context 到输出 action 的单步，并由运行时反复调用。这样便于插入日志、超时、中断控制等通用功能。

• 状态隔离与持久化：运行时应为每个智能体实例维护独立的状态（会话数据、变量），并提供持久化选项（内存或外部存储），以支持长时对话和容错恢复。例如 Google ADK 提供内存、数据库、云服务多种 SessionService 实现供选择。

• 并行与分布式执行：针对复杂任务，运行态需要支持并行执行多个逻辑分支。可借鉴 WorkflowAgent/ParallelAgent 模式或 Actor 模型，在框架层屏蔽线程、进程管理细节，让开发者只声明并行逻辑，调度细节由运行时负责。

• 工具与环境封装：将外部工具调用、API 访问统一抽象为可调用接口，注入智能体执行上下文，使 Agent 决策时能够像调用函数一样使用工具。同时确保安全控制（如 Claude SDK 限定允许的工具集合）。这一实践方便了工具的复用和热插拔。

• 可观察性与调试：在运行态跟踪智能体的每一步决策、操作，对于复杂循环提供“时间穿梭”或检查点机制来调试。LangGraph 的 checkpoint 和事件日志、ADK 的事件记录都属于此思路，让开发者可以重放或审计智能体的运行细节。

通过这些工程抽象，我们在构建智能体应用时能够更自如地控制其运行过程，实现既灵活又可靠的自治执行。

智能体运行时架构示意

下方流程图展示了智能体运行时架构的抽象关系，包括 Agent、Flow、Processor、State 等核心组件的协作方式。

该架构图强调了运行时与上下文的分层协作，Agent 定义与执行解耦，调度与状态管理分离，工具与环境可插拔。

总结

智能体执行上下文（Agent Execution Context）是智能体系统实现可扩展、可调度、可持续自治的核心基础。通过合理的模型抽象与工程实践，开发者可以构建既灵活又可靠的智能体运行时，为复杂任务和多智能体协作提供坚实支撑。