智能体运行时概览：AI 原生时代的执行层抽象
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。
总览
AI 应用的执行层正在从“框架时代”（如 LangChain、AutoGen）迈向“运行时时代”（如 Ark、AWS Strands、GKE Agent Sandbox）。这场转变的核心不只是 SDK 的更迭，而是：
Agent 不再只是代码里的一个 class，而是由运行时治理的一个 workload。
本篇作为整组章节的总览，目标是系统梳理 Agentic Runtime 的定义、边界、核心模型、工程能力，以及与框架和云原生运行时的关系。后续每一篇都会围绕这里提出的关键词做深入展开。
什么是 Agentic Runtime
首先明确 Agentic Runtime 的基本定义：
Agentic Runtime 是一套专门为智能体（Agent）调度、执行、协作与治理而设计的运行时抽象。
它关注的不是“如何写一个 Agent 类”，而是：
- 如何将 Agent 视为可调度的 workload
- 如何在运行时维护推理循环（Reasoning Loop, 推理循环）
- 如何存储和推进任务状态（Task State, 任务状态）与会话状态（Session State, 会话状态）
- 如何组织多 Agent 的执行图（Execution Graph / DAG, 执行图/有向无环图）
- 如何安全地执行工具（Tools, 工具）和代码（Sandbox, 沙箱环境）
- 如何在 Token、KV Cache、GPU 等资源上做精细调度
- 如何对整个执行过程做审计、观测和成本控制
简化公式如下：
Agentic Runtime = 推理 + 状态 + 工具 + 沙箱 + 调度 + 成本治理
它不是新的“框架名称”，而是一个执行层范畴。
为什么需要 Agentic Runtime
传统做法依赖框架（如 LangChain、AutoGen）来拼出一个“Agent 应用”，但在实际工程中存在诸多局限：
- 推理循环写在 Python while 里
- 工具调用通过 handler 函数组织
- 状态散落在内存、数据库、缓存和上下文对象
- 多 Agent 协作靠进程/线程/协程互相调用
- 成本与资源治理依赖监控和人工调优
这些方式在 PoC 阶段尚可，但在企业级场景下会遇到如下问题：
- 难以在高并发 Query 下稳定运行多 Agent 协作
- Token 消耗、KV Cache、GPU 占用不可控
- 工具执行缺乏隔离与权限控制，安全边界不清晰
- 执行过程缺乏统一 Trace，难以审计与回放
- 任务失败后无法从中间态安全恢复
- 难以与现有云原生基础设施（Kubernetes、Serverless、网关、观测系统）集成
本质原因在于：
框架只负责“怎么写”和“怎么串起来”，不负责“如何运行”和“如何治理”。
Agentic Runtime 解决的是后者：
- 将 Agent 从 class 提升为 runtime resource
- 将单次调用从“函数执行”提升为“可调度任务（Query-level Workload）”
- 将“写死在应用里的控制流”提升为“由运行时管理的执行图与状态机”
Agentic Runtime 与框架的区别
为了更清晰地理解 Agentic Runtime 与框架的分工，下面通过表格进行对比。
下表总结了两者在关注点、控制方式、生命周期等方面的核心差异：
| 维度 | 框架（Framework） | Agentic Runtime |
|---|---|---|
| 关注点 | 如何组织调用、封装接口、简化开发 | 如何运行、调度、治理、协作 |
| 控制方式 | 由开发者代码掌控流程 | 由运行时掌控生命周期与调度 |
| 生命周期 | 进程/脚本级，loop 写在代码里 | Query / 会话级，由控制面统一管理 |
| 状态管理 | 分散在变量、DB、缓存中 | 有明确的 Session State / Task State 模型 |
| 并发模型 | 单实例/多进程，框架无全局视角 | DAG / 任务图，多 Agent 协作由 Runtime 执行 |
| 资源调度 | 几乎没有，只是“调用一次模型” | Token/KV/GPU/工具执行次数可统一治理 |
| 工具执行 | 代码直接调用库或 HTTP API | 通过沙箱执行、可审计可限权 |
两者并不互斥：
- 框架更偏向“编程接口与模式集合”
- Agentic Runtime 更偏向“执行层基座”
未来的形态很可能是：
- LangChain / LangGraph / AutoGen 作为 DSL / 编排层
- Ark / Strands / GKE Agent Sandbox 等作为 Agentic Runtime 实现
Agentic Runtime 的核心模型
Agentic Runtime 并非一句口号，而是一组具体的运行时抽象。下文介绍五个最关键的模型，并在每节前补充说明：
Reasoning Loop（推理循环）
推理循环是智能体系统的核心执行模式。传统做法是开发者在代码里写 while True + if/else，而在 Agentic Runtime 中：
- 推理循环由 Runtime 内建并维护
- 规划（Plan）、行动（Act）、反思（Reflect）、评估（Evaluate）由 Runtime 统一管理
- 开发者只需定义策略与 Hook，无需直接维护循环
- 失败恢复、超时、重试在 Runtime 中有统一语义
Execution Graph（执行图）
复杂任务往往需要多个 Agent 协作。Agentic Runtime 通过执行图（Execution Graph, 有向无环图 DAG）抽象整个过程：
- Planner 负责分解任务
- Worker 负责执行子任务
- Evaluator 负责验收与纠偏
- Router 负责模型/技能路由
- Memory Agent 负责知识与记忆管理
整个执行过程被提升为：
- 有向图 / DAG（Task Graph）
- 节点为 Agent 或 Tool
- 边表示依赖与数据流
- Runtime 根据依赖关系与资源情况进行调度
State Model（状态模型）
Agent 的状态在 Agentic Runtime 中被抽象为运行时级别的资源：
- Session State：会话层面的长期上下文
- Task State：单次 Query/任务的执行态
- Intermediate State：中间推理结果、计划、假设
- Tool Trace：每次工具调用的输入/输出/错误
良好的 State Model 能够支持：
- 回放任意一次执行
- 从中间步骤恢复
- 评估与对比实验
- Agent 行为审计与合规检查
Tool Runtime（工具执行运行时）
工具执行在 Agentic Runtime 中不再是“随便调一个 HTTP API”，而是：
- 工具在受控的 Sandbox 中执行
- 明确的权限与限额
- 独立的日志与 Trace
- 生命周期短、资源可控
- 可暂停、终止、重试
这就是 AI Sandbox 的核心价值：为 Agent 提供一个可治理的“外部能力调用环境”。
Workload Model（工作负载模型）
在 Agentic Runtime 里，Agent 是一个 Workload，而不是一个 class。这意味着：
可由 Kubernetes / Serverless / 自研调度器进行调度
可承载于不同执行载体：
- 容器（Container）
- Sandbox Runtime
- MicroVM（Firecracker/Kata）
- Wasm
- 托管 Agent 平台
有标准化的 spec：
- 入口（entrypoint）
- 所需模型与工具
- 资源需求（Token/GPU/KV 等）
- 权限边界
Agentic Runtime 的工程能力
从工程视角看，Agentic Runtime 至少需要具备以下能力。每项能力前补充一句说明：
- 可观测性：推理链路的完整 Trace，工具/模型调用与状态变迁的可视化，Query 级别指标（延迟、Token、错误率）。
- 可审计性：记录谁在什么上下文下触发了哪个 Agent，Agent 的调用、决策与修改，策略或权限违规检测。
- 可调度性：支持同一套资源下多并发 Agent，Token / KV / GPU 限额分配，长会话与短任务共存。
- 可恢复性：出错/中断后可从任一步骤恢复，幂等性保障，人工介入时状态一致性维护。
- 可扩展性：支持 Multi-Agent 团队，横向扩展 Runtime 实例，新模型/工具动态接入。
- 可隔离性：工具执行与宿主环境隔离，多租户 Agent 隔离，权限域细粒度控制。
- 可优化性：模型路由与降级策略，KV Cache 复用，热路径优化与冷启动策略。
这些特性在框架时代难以系统化实现，而在 Runtime 语义下能够统一处理。
Agentic Runtime 的产业趋势
当前产业界已出现多个明确方向。下文简要介绍主流方案，并在每项前补充说明：
- Ark（McKinsey）：将 Agent / Query / Tool / Team / Eval 抽象为 K8s CRD，Agent 成为集群内一等公民资源，通过控制器与调度器构建 Agentic Workload 体系。
- AWS Strands：聚焦“Agentic Orchestration”，强调 Agent 执行需要 Runtime 而非 SDK。
- GKE Agent Sandbox：突出工具执行的安全与隔离，说明“工具执行层的运行时”正在单独成型。
- Azure Copilot Runtime：将 Copilot 视为一个运行时体系，而不仅是 UI 或 API。
- LangGraph：在框架层引入 Execution Graph 语义，虽不直接是 Agentic Runtime，但与 Runtime 的边界逐渐靠拢。
整体趋势非常清晰：
2026 年之后，Agentic Runtime 将成为 AI 应用基础设施的一层标准能力。
总结
Agentic Runtime 是“智能体系统真正跑起来”的那一层，它把 Agent 从代码里的 class 提升为可以被调度、被治理、被审计的 workload。后续各篇将围绕“为什么需要 Runtime”“与既有模型（微服务/Serverless）的边界”“状态语义和执行图”“Workload 化与 Sandbox”“成本模型”等维度，逐步展开 AI 原生执行层的方法论。