让 Token 真正
落到业务价值上
Agent Runtime · 模型与工具协同 · 多 Agent 任务编排
从单轮对话到复杂长任务，提供完整的 Agent 执行基础设施——可观测、可追溯、成本可控。
Agent 执行的底层基础设施
稳定运行长生命周期 Agent 所需的全部运行时能力，开箱即用，无需自建。
会话与上下文管理
多轮会话上下文的持久化存储与高效检索，支持长上下文压缩与截断策略，确保模型始终看到最相关的信息窗口。
- 多会话并发隔离
- 上下文压缩与摘要
- 跨任务记忆注入
记忆机制与状态持久化
分层记忆架构：工作记忆、情节记忆、语义记忆三层独立管理。Agent 状态全量持久化，重启后无缝恢复，不丢失执行进度。
- 三层记忆分级存储
- 状态快照与热恢复
- 记忆淘汰与更新策略
代码执行沙箱与资源治理
安全隔离的代码执行环境，支持多语言运行时，严格限制 CPU、内存、网络权限。Agent 生命周期精细管理，空闲资源自动回收。
- 多语言沙箱并发隔离
- 细粒度资源配额
- 生命周期与超时治理
连接模型能力与外部世界
标准化协议接入、工具注册发现、可靠 Tool Calling，以及大小模型的智能协同路由。
MCP / A2A 协议接入
原生支持 Model Context Protocol 与 Agent-to-Agent 通信协议，无缝对接第三方工具生态与跨 Agent 协作，标准化降低集成摩擦。
工具与技能注册发现
统一工具注册中心，支持 Schema 自描述、版本管理与动态发现。Agent 运行时按需加载技能模块，支持热插拔与灰度发布。
Tool Calling 可靠性与结构化输出校验
自动校验模型输出是否符合工具 Schema，检测并修复格式错误，支持 JSON Schema / Pydantic 双模校验，结构化输出成功率显著提升。
检索与 RAG 组件
内置向量检索、稀疏检索与混合检索管道，支持 rerank 与上下文相关性过滤。与推理层 Prefix Cache 深度协同，降低重复检索开销。
大小模型协同路由
根据任务复杂度、时延要求与预算上限，自动在大模型与小模型之间路由。简单子任务使用轻量模型提速降本，关键决策步骤调用旗舰模型保障质量——成本与质量的动态权衡，无需业务层感知。
复杂任务的工程化交付
从多 Agent 协作到长任务调度，提供生产级编排能力，让复杂业务流程可靠、可控、可审计。
多 Agent 协作与任务分解
Orchestrator-Worker 模式原生支持，主 Agent 自动将复杂任务分解为可并行的子任务，分发给专项 Agent 执行，结果聚合回主流程。支持动态拓扑，子 Agent 可按需扩缩。
工作流 / 状态机 / DAG 编排
三种编排范式按需选用：线性工作流适合顺序流程，有限状态机处理复杂分支决策，DAG 支持任意并发依赖拓扑。统一运行时，混合编排无缝衔接。
长任务调度 · 断点续跑 · 幂等重试
任务执行进度实时快照，网络闪断或模型超时后自动从断点恢复，无需重头执行。所有步骤设计幂等，重试不产生副作用。
Human-in-the-loop
在任意步骤插入人工审批节点，Agent 自动暂停并发送待办通知，人工确认后继续执行。支持批量审批与委托规则，兼顾效率与合规。
任务级 SLO：完成时间 + 成本上限
为每个任务设置最大完成时间与 Token 消耗预算，运行时实时监控并预警，超限前自动降级策略或终止任务，保障可预测的交付承诺。
看见 Agent 内部发生了什么
全链路 trace、成本归因、质量评测，以及与推理平台的端到端协同优化。
全链路 Trace 与 Token 成本归因
每次 Agent 调用、工具执行、模型推理均生成结构化 Span，形成完整调用树。Token 消耗与成本精确归因到任务、步骤、用户维度，账单透明可审计。
- OpenTelemetry 兼容输出
- Token 与费用多维归因
- 实时调用链可视化
成功率与质量评测集
内置任务成功率统计与质量评测框架，支持自定义评测集、回归测试与 A/B 实验。模型升级或 Prompt 变更前，自动跑评测集对比，防止质量回退。
- 自定义评测集管理
- 回归测试自动触发
- A/B 实验对比报告
与推理平台端到端优化
Agent 层与推理层深度协同：利用 Prefix Cache 复用相同系统提示的 KV，减少重复计算；上下文压缩后的短序列降低解码延迟；两层联动，成本与时延同步优化。
- Prefix Cache 跨任务复用
- 上下文压缩联动解码
- 端到端成本归因闭环