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用户指南
智能体运行时
运行时概述
运行时概述
智能体运行时(Agent Runtime,下文简称“运行时”或“Runtime”)是 AgentKit 为 Agent 提供一个安全隔离且框架与模型无关的托管式运行时环境,支持基于业务流量自动扩缩容关联实例,支持内置 IAM Role 控制智能体运行时访问云资源的权限。
运行时是智能体真正“跑起来”的地方。创建运行时后,AgentKit 会基于您提供的代码或镜像、运行时配置、模型配置、安全访问规则和关联组件信息,生成一个可托管、可发布、可观测的智能体运行环境。对用户而言,运行时既是智能体的部署载体,也是调用入口、版本管理单元和运维管理单元。
从定位上看,运行时位于“开发完成”和“线上服务”之间:上承智能体代码、模型与工具能力,下接实例、网络、日志、权限与发布体系。开发者不需要自行搭建底层计算、网络和安全基础设施,只需关注智能体逻辑和业务配置,平台会负责实例拉起、弹性调度、访问控制和版本发布。
- Serverless 全托管执行:无需手动维护计算、网络、存储、安全策略,平台完成底层资源编排,自动生成统一接入调用域名。
- 自动化弹性伸缩:平台将根据请求并发、计算负载自动完成实例扩缩容;支持配置最小常驻实例消除冷启动,无请求时自动销毁空闲实例,节约成本。
- 框架/模型无关:原生深度适配 VeADK;仅简单装饰器改造,即可托管 LangGraph、ADK 等主流 Python Agent 框架;不绑定特定大模型,兼容各类模型服务。
- 完备的访问控制:提供完整身份管理系统,支持为智能体运行时按需配置灵活的入站与出站访问规则。
- 全链路可观测:支持运行时、会话、Trace三个维度采集监控指标、日志、调用链路,可观测 Agent 性能、工具调用、模型输出、错误异常,快速定位故障点。。
- 与 AgentKit 网关生态打通:运行时内部 Agent 代码通过 MCP Client 对接 AgentKit Gateway,直接消费网关纳管的全部 MCP 工具能力,形成完整 Agent 解决方案。
与自建 K8s / 虚拟机部署 Agent 对比
AgentKit支持多种方式将 Agent 托管至运行时,您可以参照以下场景进行选型:
说明
选型建议(按优先级):如果您的目标是“上线后持续迭代”,优先把 Agent 纳入工程化链路(AgentKit CLI 或 VeADK);如果目标是“快速验证”,控制台通常更省时间;如果您已有线上资产,优先考虑存量迁移,避免重复开发。
使用控制台
使用 AgentKit CLI 工具
使用 VeADK
存量 Agent 迁移
使用 TRAE 集成
- 定位:零或低代码方式完成创建、配置、部署与在线验证,适合快速试用和方案演示。
- 首次体验 AgentKit Runtime,希望用最短路径完成部署
- 不太适合:需要复杂工程结构、自定义构建过程、严格的版本治理与自动化发布流程的长期项目(建议转向 AgentKit CLI)
- 定位:以代码与工程为中心的开发方式,强调可维护性、可复现构建与持续交付。
- 需要把 Agent 纳入代码仓库、版本管理与 CI / CD 流程
- 不太适合:只做短期验证、演示或一次性交付且没有工程化诉求的场景(控制台更轻量)。
- 定位:基于 VeADK SDK 组织 Agent 逻辑,在保留代码可维护性的同时接入 AgentKit Runtime 的托管与观测能力。
- 已经使用 VeADK 编写 Agent 逻辑,希望继续沿用现有代码方式
- 需要通过 SDK 组织多轮对话、工具调用或工作流逻辑
- 希望在保持代码可维护性的同时接入 AgentKit Runtime
- 不太适合:团队不具备维护 SDK/代码的能力,或只需要轻量的“配置型”Agent(控制台可能更合适)。
- 定位:把已有线上或历史 Agent 平滑迁移到 AgentKit Runtime 托管,目标是统一部署、观测与运维,而不是重写业务逻辑。
- 已有线上或历史 Agent,希望迁移到 AgentKit Runtime 托管
- 计划将原有 Agent 统一纳入 AgentKit 的观测、部署与运维体系
- 迁移建议:优先保证“接口兼容 + 行为一致”;先完成最小可运行版本,再逐步切换到标准化的工程/镜像规范与发布流程。
- 定位:以自然语言驱动的方式完成“需求表达 → 方案生成 → 快速调试 → 部署到 Runtime”的闭环,尤其适合办公协同与业务自动化类 Agent。
- 需要面向办公协同场景快速落地一个可部署 Agent
- 希望用“自然语言 + 低代码/少量代码补充”的方式完成原型与迭代,减少工程样板与脚手架投入。
- 团队成员角色偏多元(产品/运营/业务同学参与较多),但仍需要最终产物可部署、可观测、可运维。
- 希望快速打通企业内系统能力(如知识库、审批/工单、表格/文档等),并在 Runtime 侧统一做权限、监控与问题定位。
- 不太适合:对工程结构、依赖隔离、构建过程有强定制要求,或需要高频复杂调试的深度研发项目(通常 AgentKit CLI / VeADK 更稳妥)。
- Agent 制作并部署到运行时:根据所选构建方式,在对应入口完成 Agent 能力定义(提示词、工具、知识库及业务代码),生成可部署产物后发布到 AgentKit Runtime,并配置运行参数(环境变量、资源规格、路由域名/鉴权等)。首次部署建议使用测试或灰度环境,便于验证和回滚。
- 观测排查:通过运行时全局指标、会话记录、Trace 调用链路和实例日志,定位性能瓶颈、工具调用异常、业务代码报错及资源问题。
- 评测:Runtime 负责执行 Agent 产生会话输出;基于运行时会话样本输出,对接 AgentKit 评测能力,批量输入测试集,评测 Agent 回答准确率、工具调用正确率,迭代优化 Agent 镜像代码。
最近更新时间:2026.08.21 10:35:49