为什么智能体需要运行时：从 Class 到 Workload 的转变
智能体的本质是行为系统，而非代码片段。只有将其从 class 提升为 workload，才能实现企业级的调度、治理与协作。
Agent 不等于 class
当前主流开发模式通常将智能体（Agent）实现为一个 class：
class Agent:- 封装 memory、tools、prompt
- 在框架中注册，之后通过 Python 调用执行
这种写法让 Agent 看起来像微服务的“变体”或“带脑子的函数”，但实际上是一种错误抽象。因为 Agent 的行为远超出 class 能表达的范畴：
- Agent 有生命周期（启动、计划、执行、反思、结束）
- Agent 运行需要状态推进
- Agent 能跨模型、多工具、多线程并行工作
- Agent 每次执行都有独立任务上下文（Query context，查询上下文）
- Agent 常常是多实体协作（Team，团队智能体）的一部分
class 是静态结构，而 Agent 是动态行为系统。Agent 的本体不是“一个类”，而是“一个可以运行的实体”。因此，它需要一种能调度、能观测、能恢复、能治理的执行环境——运行时（Runtime）。
Agent 需要调度
智能体的执行模式与传统函数式调用有本质区别。传统调用模型是：
- 输入 Prompt
- 调用一个模型
- 获取输出
而 Agent 的执行则包括：
- 多轮推理循环
- 工具链调用
- 任务分解
- 状态推进
- 多 Agent 协作
- 长生命周期上下文
这些复杂执行都需要调度器（Scheduler，调度器）来协调。
Agent 执行是任务图而非一次调用
以“生成市场分析报告”为例，整个任务通常包含：
- Planner 解析任务
- Worker 处理子任务
- Evaluator 评估结果
- Router 选择模型
- Memory Agent 管理上下文
整个过程需要被调度和协调，无法仅靠 class 方法来组织。
资源调度
Agent 的运行涉及多种资源：
- Token
- KV Cache
- GPU 时间片
- 工具执行次数
- 会话上下文
这些资源分配需要运行时（Runtime）统一管理，而不是代码自行处理。
Agent 需要状态
Agent 的核心在于状态推进（State Progression，状态推进）：
- Session State（长期记忆，Session State）
- Task State（每个 Query 的执行状态，Task State）
- Intermediate State（推理中间态，Intermediate State）
- Tool Trace（工具调用历史，Tool Trace）
这些状态必须具备：
- 可持久化
- 可回放
- 可审计
- 可恢复
class 的内存字段无法满足这些需求，数据库也难以自然表达推理循环与任务图。只有运行时能提供结构化的状态语义模型。
Agent 需要治理
在企业级场景下，智能体系统必须具备多维治理能力。以下内容分为权限、安全、合规和可观测性四个方面：
权限治理
- 哪些工具可调用
- 哪些数据可读写
- 哪些 API 可访问
安全治理
- 工具隔离（Sandbox，沙箱环境）
- 资源上限（Token、KV、GPU）
合规治理
- 决策链路完整可审计
- 敏感数据隔离
- 成本限额
可观测性治理
- 每次推理链路可追踪
- 工具调用可回放
- 多 Agent 协作图可视化
这些治理能力 class 难以承载，只能通过运行时实现。
框架与运行时的分工
下表对比了框架（Framework，框架）与 Agentic Runtime（智能体运行时）在控制方式、状态管理、并发、工具执行、调度、恢复能力和审计等方面的差异。
| 维度 | 框架（Framework） | Agentic Runtime |
|---|---|---|
| 控制方式 | 代码控制流程 | 运行时控制生命周期 |
| 状态 | 变量散落在代码 | 明确的 Session / Task / Tool Trace |
| 并发 | 单进程 / 单线程 | 多 Agent DAG 并发执行 |
| 工具执行 | 函数/HTTP 调用 | 沙箱隔离、权限控制 |
| 调度 | 基本无 | Token/KV/GPU 调度 |
| 恢复能力 | 支持有限 | 从中间态恢复执行 |
| 审计 | 基本无 | 完整推理链路 Trace |
框架是编排层，运行时是执行层。二者并非替代关系，而是分工协作。未来完整的智能体应用链路通常为：
Spec / LangGraph（编排）
→ Agentic Runtime（执行）
→ AI 原生基础设施（底座）
行业趋势：运行时时代开启
2026 年将成为 Agentic Runtime 的元年，行业已出现统一趋势。以下是主流方案的简要介绍：
- Ark（McKinsey）：Agent = K8s CRD
- AWS Strands：Agentic Orchestration
- GKE Agent Sandbox：安全工具执行
- Azure Copilot Runtime：Agent Level Execution
- LangGraph：将 Execution Graph 上升为核心语义
趋势非常明确：
智能体从“代码结构”转向“运行时资源”；从 class 到 workload，是行业不可逆的方向。
企业最终需要的是“可调度、可治理、可审计、可协作”的 Agent 系统，而不仅仅是“一个能跑的 Python 类”。
总结
智能体需要运行时的根本原因在于：
Agent 是行为系统，不是代码片段。要让它在企业级场景中可靠运行，必须把它从 class 提升为 workload，并由运行时统一调度、治理与审计。