AI Agent Runtime 是运行 Agent 模型与工具循环的执行层：它应用权限决定、推进类型化状态，并提交每个 step 产生的事实。它使用可执行 Agent 定义与 Run context，但本身并不等于完整的、面向用户的 Agent 应用。

Runtime 边界

Runtime 拥有	外围 Agent 应用平台拥有
模型调用与流式输出	已发布 Agent 的身份与 revision
工具选择、权限 gate 与工具结果	持久 Session identity 与面向客户端的 event
执行期间的类型化状态变化	分派、Worker 放置与 Sandbox 生命周期
通过 commit port 完成原子 step commit	认证、协议 API、恢复操作与管理能力

这一区分很重要：一个本地 loop 可以成功执行，但并未解决发布、重连、恢复、隔离和运营；反过来，平台也不应为每种 API 协议重新实现一套 Agent loop。

静态结构

flowchart LR
    Definition["可执行 Agent 定义"] --> Runtime["Agent Runtime"]
    Context["Run context<br/>Thread · state · permission"] --> Runtime
    Runtime --> Model["模型 provider"]
    Runtime --> Tools["工具 / Plugin"]
    Runtime --> Commit["原子 commit port"]
    Commit --> Facts[("已提交 Thread 事实")]

    Platform["Agent 应用基础设施"] --> Definition
    Platform --> Context
    Facts --> Platform

Runtime 通过窄接口取得能力。持久权威留在 loop 之外，因此重试或另一台 Worker 可以依据已提交事实重建执行，而不是依赖进程内存。

动态行为

sequenceDiagram
    participant P as Agent 应用基础设施
    participant R as Agent Runtime
    participant M as 模型
    participant T as 工具
    participant C as Commit 权威

    P->>R: activate Run(snapshot, Thread, state, capabilities)
    R->>M: 请求下一个模型 step
    M-->>R: 文本和/或工具请求
    alt 请求工具
      R->>R: 评估权限
      R->>T: 执行已允许工具
      T-->>R: 类型化结果
    end
    R->>C: 提交消息、状态、工具结果、等待或终态事实
    C-->>R: commit receipt
    R-->>P: 已提交进度或终态结果

事实提交前发生的失败不会变成持久历史。恢复从最后一批已提交 Thread 事实和适用的工具恢复策略开始。准确的 claim、重试与不确定副作用规则由生产可靠性说明，不在本定义页重复。

Awaken 的实现

Awaken Runtime 是 Awaken Agents 内部的 Rust 执行内核，拥有 Agent loop、工具、类型化状态、权限检查、Plugin 与分阶段原子提交。Awaken Agents 在它周围增加持久 Session、发布、协议 adapter、Worker、Sandbox、配置和恢复。

选择所需层级时，阅读Framework、Runtime 与 Agent 应用基础设施的区别。只有需要扩展执行行为时才进入 Runtime 内部机制；需要接入应用时，从运行第一个 Awaken Session开始。

搜索文档

什么是 AI Agent Runtime？

Runtime 边界

静态结构

动态行为

Awaken 的实现