近日，發(fā)布PPIO 推出了基于自研 Agent Sandbox（沙箱）的進步新產(chǎn)品——Agent Runtime，一款輕量級的助力 Agent 運行時框架。

Agent Runtime 旨在順應智能 Agent 的企業(yè)專屬需求而設(shè)計，其定位與 AWS AgentCore Runtime 相近，快速通過簡單易用的低成 SDK 與強大的沙箱運行環(huán)境，大幅簡化 Agent 的本部部署流程。開發(fā)者無需關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施配置、發(fā)布容器編排、進步服務(wù)暴露等復雜環(huán)節(jié)，助力只需聚焦于 Agent 本身的企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)。

PPIO Agent Runtime 構(gòu)建于 PPIO Sandbox 之上?？焖賁andbox 提供硬件級的低成安全隔離與資源管理能力，而 Agent Runtime 則在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了會話管理、本部狀態(tài)保持和快速部署等功能。發(fā)布兩者結(jié)合，為開發(fā)者提供了一個穩(wěn)定可靠的 Agentic Infra（Agent 基礎(chǔ)設(shè)施）選擇。

Sandbox 與 Agent Runtime 的推出，標志著云計算正從“云原生”邁向“AI 原生”基礎(chǔ)設(shè)施的重要演進。

為什么需要 Agent Runtime？

Agent Runtime 的發(fā)布并非偶然，而是對明確市場需求的積極響應：如何將 Agent 從實驗室原型快速、安全且經(jīng)濟地投入生產(chǎn)環(huán)境。

Agent 生產(chǎn)環(huán)境背后蘊藏著巨大的商業(yè)潛力。據(jù)市場研究預測，Agentic AI 市場規(guī)模預計將從 2024 年的 52.5 億美元，增長至 2032 年的 961.8 億美元。然而，也有分析機構(gòu)指出，到 2027 年底，可能會有 40% 的 Agent 項目因部署復雜、成本失控及價值不明確而被取消。

這種矛盾背后有多重原因，而最核心的問題在于：現(xiàn)有的云基礎(chǔ)設(shè)施并非為 Agent 獨特的運行模式而設(shè)計。

以當前主流的 Serverless 架構(gòu)為例，其特性與 Agent 的運行需求存在天然沖突。

首先，Serverless 的生命周期較短，而 Agent 通常需要較長的運行時間。

Serverless 雖然能根據(jù)任務(wù)請求實現(xiàn)自動擴縮容，但其本質(zhì)上是一種短生命周期的執(zhí)行環(huán)境，更適合事件驅(qū)動型的小任務(wù)。出于成本與架構(gòu)設(shè)計考慮，Serverless 通常設(shè)有最大執(zhí)行時長限制，例如 AWS Lambda 為 15 分鐘，超時后任務(wù)將被強制終止。

然而，執(zhí)行復雜任務(wù)的 Agent，尤其是涉及工具調(diào)用、多輪推理或長尾任務(wù)（如長文檔結(jié)構(gòu)化處理、深度研究等）的場景，通常需要數(shù)十分鐘甚至數(shù)小時才能完成。

其次，Serverless 架構(gòu)針對無狀態(tài)任務(wù)設(shè)計，而 Agent 天然是有狀態(tài)任務(wù)。

無狀態(tài)意味著每次執(zhí)行結(jié)束后，所有內(nèi)存狀態(tài)都會被銷毀，下一次執(zhí)行必須從外部重新加載。而 Agent 需要在多輪交互中保持上下文和會話狀態(tài)，統(tǒng)一管理其記憶、工具調(diào)用歷史及任務(wù)計劃。傳統(tǒng)的無狀態(tài)架構(gòu)需要頻繁讀寫外部存儲，嚴重影響性能。

理論上，容器可以運行 Agent，但在成本與管理復雜度方面面臨挑戰(zhàn)。

一方面，容器在空閑時仍然會計費。即使 Agent 任務(wù)未在執(zhí)行，容器仍占用 CPU、內(nèi)存、GPU 等資源，造成資源浪費。而 Agent 任務(wù)的工作負載往往波動劇烈，進一步加劇了資源浪費。另一方面，容器的管理極為復雜。開發(fā)者需要處理生命周期、日志、監(jiān)控、調(diào)度、擴縮容、鏡像版本、網(wǎng)絡(luò)配置、權(quán)限與安全組等多項任務(wù)，對小型團隊或需快速迭代的 Agent 應用來說，負擔沉重。

基于以上差異，Agent Runtime 應運而生。

Agent Runtime 能夠提供長時間的有狀態(tài)會話，實現(xiàn)了專為 Agent 設(shè)計的 Serverless 運行環(huán)境。這標志著云計算正從通用計算平臺向 AI 原生基礎(chǔ)設(shè)施演進。

PPIO Agent Runtime 的核心能力：輕量級、低成本

PPIO Agent Runtime 是專為滿足 Agent 任務(wù)對持久性、狀態(tài)性和自主性需求而打造的輕量級運行時框架，可幫助企業(yè)快速、低成本地將 Agent 部署上線。

其核心能力包括：

第一，會話級隔離每個用戶會話都會創(chuàng)建一個全新的 Sandbox 實例。基于 PPIO Sandbox 的系統(tǒng)級隔離，每個任務(wù)運行在獨立環(huán)境中，防止數(shù)據(jù)泄露與越權(quán)操作，并獲得獨立的計算資源、內(nèi)存空間和文件系統(tǒng)。會話結(jié)束后，整個 Sandbox 將被徹底銷毀，所有上下文數(shù)據(jù)安全清除。

這種設(shè)計使得會話間的數(shù)據(jù)交互必須通過顯式的外部服務(wù)（如數(shù)據(jù)庫或消息隊列）完成，從架構(gòu)層面杜絕了數(shù)據(jù)泄露風險。對于處理敏感信息的企業(yè)級 Agent 應用而言，這種硬隔離比容器級隔離提供更強的安全保障。

第二，基于輕量級 Sandbox 實現(xiàn)毫秒級冷啟動PPIO Sandbox 采用輕量級虛擬化技術(shù)，既具備接近容器的啟動速度，又提供硬件級的環(huán)境隔離。冷啟動時間控制在 200 毫秒以內(nèi)（包含運行時初始化），并天生支持高并發(fā)場景。即使是首次請求，用戶也能獲得亞秒級響應，遠優(yōu)于傳統(tǒng)虛擬機方案。

第三，長時間有狀態(tài)運行，實現(xiàn)真正的“有狀態(tài) Serverless”與傳統(tǒng) Serverless 的短生命周期不同，PPIO Agent Runtime 支持：

·  會話時長：單個會話可持續(xù)運行數(shù)小時；

·  狀態(tài)保持：會話期間所有內(nèi)存狀態(tài)、文件與連接自動保持。

這種“有狀態(tài) Serverless”模式特別適合需要多輪交互的 Agent 應用，如數(shù)據(jù)分析助手、代碼調(diào)試工具、文檔處理系統(tǒng)等。

第四，框架無關(guān)性PPIO Agent Runtime 不綁定特定的 Agent 開發(fā)框架，支持包括 LangGraph、OpenAI Agents SDK、Google ADK、CrewAI、AutoGen 在內(nèi)的主流框架，以及任何自定義實現(xiàn)。只需添加少量代碼即可完成集成。

第五，分鐘級部署PPIO Sandbox CLI 支持一鍵配置并部署 Agent 至 PPIO Agent 沙箱生態(tài)。通過 CLI 工具，從代碼到生產(chǎn)環(huán)境僅需兩條命令。部署成功后，只需在后端服務(wù)中集成 PPIO SDK，調(diào)用一個方法即可完成調(diào)用。

第六，生產(chǎn)級特性支持

·  健康檢查機制：用戶可通過定期調(diào)用 /ping 端點檢查 Agent 狀態(tài)，確保服務(wù)可用性。

·  流式響應支持：基于 Server-Sent Events（SSE）協(xié)議，實現(xiàn)實時流式輸出，提升用戶體驗。只需使用 Generator 或 AsyncGenerator 返回數(shù)據(jù)，即可自動實現(xiàn)流式響應。

第七，成本優(yōu)勢相比傳統(tǒng)部署方式，PPIO Agent Runtime 通過易用的 SDK 與強大的沙箱運行環(huán)境簡化了 Agent 部署流程。用戶無需關(guān)心底層設(shè)施配置、容器編排與服務(wù)暴露等復雜細節(jié)，可專注于業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)。

這不僅降低了開發(fā)成本，也減輕了運維負擔。PPIO Agent Runtime 提供全托管服務(wù)，支持自動擴縮容，開發(fā)者只需為實際使用時間付費。

Agent 的大規(guī)模應用離不開專門的基礎(chǔ)設(shè)施支持。AWS AgentCore 的推出已驗證了這一市場需求，而 PPIO Agent Runtime 則為國內(nèi)開發(fā)者提供了一個輕量、安全且易用的優(yōu)質(zhì)選擇。

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