Agent 运行时环境

在基础层面，该框架提供了一个运行时环境，该环境有助于 Agent 之间的通信，管理它们的身份和生命周期，并强制执行安全和隐私边界。

它支持两种类型的运行时环境：独立和分布式。这两种类型都提供了一组通用的 API 用于构建多 Agent 应用程序，因此您可以在它们之间切换而无需更改您的 Agent 实现。每种类型也可以有多种实现。

独立 Agent 运行时

独立运行时适用于单进程应用程序，其中所有 Agent 都以相同的编程语言实现，并在同一进程中运行。在 Python API 中，独立运行时的一个例子是SingleThreadedAgentRuntime。

下图显示了框架中的独立运行时。

在这里，Agent 通过运行时通过消息进行通信，并且运行时管理 Agent 的生命周期。

开发人员可以使用提供的组件（包括路由 Agent，AI 模型客户端，AI 模型工具，代码执行沙箱，模型上下文存储等）快速构建 Agent。他们还可以从头开始实现自己的 Agent，或者使用其他库。

分布式 Agent 运行时

分布式运行时适用于多进程应用程序，其中 Agent 可以用不同的编程语言实现并在不同的机器上运行。

如上图所示，分布式运行时由一个主机服务程序和多个工作程序组成。主机服务程序有助于跨工作程序的 Agent 之间的通信，并维护连接的状态。工作程序运行 Agent 并通过网关与主机服务程序通信。它们向主机服务程序宣告它们运行的 Agent 并管理 Agent 的生命周期。

Agent 的工作方式与独立运行时相同，因此开发人员可以在两种运行时类型之间切换，而无需更改其 Agent 实现。