Agent Runtime 是面向 Agentic AI 的运行平台,覆盖 Agent 的训练、部署与运行全生命周期。平台为 Agent 提供模型之外的关键基础设施,包括 执行引擎、沙箱工具、记忆、网关与监控能力,帮助开发者和企业快速构建、部署并稳定运行复杂的企业级 Agent。加速智能体应用从实验走向规模化生产。
🍃DeepSeek Harness 更偏“智能体基础设施”。是面向智能体开发者的开放式 Agent Runtime,核心目标是让模型、工具、沙箱、记忆、执行循环...
Codex、Claude Code、Cline、OpenClaw 这类工具可以读取项目文件、执行 Shell、调用 MCP、访问网络,甚至连续运行几十分钟。
系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 13 篇]我们拆解了验证循环——Plan-Bu...
随着基础模型能力的不断突破和 AI Agent 框架的日益成熟,构建智能体的技术门槛已大幅降低。当 AI 试图迈入真实终端这一“物理世界”时,如何让这些智能体在...
从2026年开始,Agent类似的AI已经开始取代问答助手类的AI形式,逐步应用到真实的企业环境中去,做到更多过去问答助手实现不了的功能。
如果只是让每个人各自使用 AI Agent,效率会提升,但提升有限;真正的跃迁,来自把公司流程改造成一套 Agent 可参与、可交接、可审计、可持续运转的协作架...
🌿FDE(Forward Deployed Engineer)即前线部署工程师。派驻客户现场、端到端交付 AI 方案的复合型工程师,是 AI 产业落地的核心执行...
企业最早接入AI时,信任问题相对简单。员工让AI写一段材料、整理一份纪要、生成一份报告,企业主要关心的是内容对不对、表达是否合规、有没有泄露敏感信息。这个阶段,...
不少企业现在已经不缺AI工具。业务部门会用大模型写材料,技术团队会用Agent处理开发任务,运营和销售也会尝试把一些重复工作交给AI。真正往下推进时,问题很快会...
它不一定来自总部立项,也不一定来自IT部门统一采购,更多时候是员工通过浏览器、插件、客户端和各种在线AI工具,把AI带进了自己的日常工作流。写材料、改代码、整理...
最早跑起来的AI项目,通常不是总部统一规划出来的,而是从业务部门里长出来的。客服团队想缓解咨询压力,销售团队希望整理客户信息,财务团队尝试辅助单据核对,区域公司...
很多企业内部已经出现了一个挺现实的分层:少数员工开始熟练使用各种Agent工具,把AI接到文档、代码、表格和浏览器里,让它完成一部分原本需要人工切换系统的工作;...
过去几年,企业IT团队已经很习惯用容器和K8s来管理应用。服务如何部署,副本如何扩缩,节点故障后如何恢复,版本如何滚动升级,这套工程体系已经很成熟。很多团队开始...
从26年开始,数字员工的讨论越来越热,很多营销号会把它描述成一位永远在线的新同事,可以查资料、写材料、跑流程、交付结果。这个说法很容易传播,也确实抓住了Agen...
腾讯科技(深圳)有限公司 | 市场研究 (已认证)
针对上述业务瓶颈,腾讯云 Agent Runtime 沙箱通过底层资源的精细化调度与运维模型的代际升级,提供针对性的技术解法:
2026年是Agent 高速增长的开始,但是很多企业引入AI时很容易被忽略的一个问题:很多公司并不缺AI能力,员工也并不是不会使用AI工具,真正卡住的是这些能力...
腾讯科技 | 研究员 (已认证)
腾讯云推出Agent Runtime平台,核心解决思路是将执行层与通信层解耦:执行层运行在Sandbox,通信层托管在独立网关,二者通过消息队列连接。
针对上述单体架构(通信+执行+状态同属一个进程)的痛点,腾讯云推出了新一代 Agent 基础设施平台 Agent Runtime,其核心逻辑在于云原生化重构(R...