近日，PPIO 推出了基于自研 Agent Sandbox（沙箱）的新產品——Agent Runtime，一款輕量級的 Agent 運行時框架。

Agent Runtime 旨在順應智能 Agent 的專屬需求而設計，其定位與 AWS AgentCore Runtime 相近，通過簡單易用的 SDK 與強大的沙箱運行環境，大幅簡化 Agent 的部署流程。開發者無需關注基礎設施配置、容器編排、服務暴露等復雜環節，只需聚焦于 Agent 本身的業務邏輯開發。

PPIO Agent Runtime 構建于 PPIO Sandbox 之上。Sandbox 提供硬件級的安全隔離與資源管理能力，而 Agent Runtime 則在此基礎上實現了會話管理、狀態保持和快速部署等功能。兩者結合，為開發者提供了一個穩定可靠的 Agentic Infra（Agent 基礎設施）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”基礎設施的重要演進。

為什么需要 Agent Runtime？

Agent Runtime 的發布并非偶然，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、安全且經濟地投入生產環境。

Agent 生產環境背后蘊藏著巨大的商業潛力。據市場研究預測，Agentic AI 市場規模預計將從 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：現有的云基礎設施并非為 Agent 獨特的運行模式而設計。

以當前主流的 Serverless 架構為例，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 雖然能根據任務請求實現自動擴縮容，但其本質上是一種短生命周期的執行環境，更適合事件驅動型的小任務。出于成本與架構設計考慮，Serverless 通常設有最大執行時長限制，例如 AWS Lambda 為 15 分鐘，超時后任務將被強制終止。

然而，執行復雜任務的 Agent，尤其是涉及工具調用、多輪推理或長尾任務（如長文檔結構化處理、深度研究等）的場景，通常需要數十分鐘甚至數小時才能完成。

其次，Serverless 架構針對無狀態任務設計，而 Agent 天然是有狀態任務。

無狀態意味著每次執行結束后，所有內存狀態都會被銷毀，下一次執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，統一管理其記憶、工具調用歷史及任務計劃。傳統的無狀態架構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。

一方面，容器在空閑時仍然會計費。即使 Agent 任務未在執行，容器仍占用 CPU、內存、GPU 等資源，造成資源浪費。而 Agent 任務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。開發者需要處理生命周期、日志、監控、調度、擴縮容、鏡像版本、網絡配置、權限與安全組等多項任務，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會話，實現了專為 Agent 設計的 Serverless 運行環境。這標志著云計算正從通用計算平臺向 AI 原生基礎設施演進。

PPIO Agent Runtime 的核心能力：輕量級、低成本

PPIO Agent Runtime 是專為滿足 Agent 任務對持久性、狀態性和自主性需求而打造的輕量級運行時框架，可幫助企業快速、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建一個全新的 Sandbox 實例。基于 PPIO Sandbox 的系統級隔離，每個任務運行在獨立環境中，防止數據泄露與越權操作，并獲得獨立的計算資源、內存空間和文件系統。會話結束后，整個 Sandbox 將被徹底銷毀，所有上下文數據安全清除。

這種設計使得會話間的數據交互必須通過顯式的外部服務（如數據庫或消息隊列）完成，從架構層面杜絕了數據泄露風險。對于處理敏感信息的企業級 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 實現毫秒級冷啟動
PPIO Sandbox 采用輕量級虛擬化技術，既具備接近容器的啟動速度，又提供硬件級的環境隔離。冷啟動時間控制在 200 毫秒以內（包含運行時初始化），并天生支持高并發場景。即使是首次請求，用戶也能獲得亞秒級響應，遠優于傳統虛擬機方案。

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

?  會話時長：單個會話可持續運行數小時；

?  狀態保持：會話期間所有內存狀態、文件與連接自動保持。

這種“有狀態 Serverless”模式特別適合需要多輪交互的 Agent 應用，如數據分析助手、代碼調試工具、文檔處理系統等。

第四，框架無關性
PPIO Agent Runtime 不綁定特定的 Agent 開發框架，支持包括 LangGraph、OpenAI Agents SDK、Google ADK、CrewAI、AutoGen 在內的主流框架，以及任何自定義實現。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。通過 CLI 工具，從代碼到生產環境僅需兩條命令。部署成功后，只需在后端服務中集成 PPIO SDK，調用一個方法即可完成調用。

第六，生產級特性支持

    ?  健康檢查機制：用戶可通過定期調用 /ping 端點檢查 Agent 狀態，確保服務可用性。

    ?  流式響應支持：基于 Server-Sent Events（SSE）協議，實現實時流式輸出，提升用戶體驗。只需使用 Generator 或 AsyncGenerator 返回數據，即可自動實現流式響應。

第七，成本優勢
相比傳統部署方式，PPIO Agent Runtime 通過易用的 SDK 與強大的沙箱運行環境簡化了 Agent 部署流程。用戶無需關心底層設施配置、容器編排與服務暴露等復雜細節，可專注于業務邏輯開發。

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

Agent 的大規模應用離不開專門的基礎設施支持。AWS AgentCore 的推出已驗證了這一市場需求，而 PPIO Agent Runtime 則為國內開發者提供了一個輕量、安全且易用的優質選擇。