网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
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引言

过去一年，AI Agent 的发展速度远远超过了很多人的预期。

从最初的 ChatBot，到今天的：

Copilot
AI Assistant
Browser Agent
Computer Use
Coding Agent
Multi-Agent

越来越多的大模型开始具备"完成任务"的能力。与此同时，推理框架也在快速演进。

从：

TensorRT
ONNX Runtime

到：

vLLM
SGLang
TensorRT-LLM
LMDeploy

整个行业几乎都在围绕一个目标不断优化：

让 GPU 推理更快、更便宜。

但是，很多企业在真正落地 AI Agent 时，却遇到了另一个问题。

例如，一个简单的"生成周报"任务：

用户输入
    │
    ▼
理解需求
    │
    ▼
搜索知识库
    │
    ▼
调用数据库
    │
    ▼
调用日历
    │
    ▼
生成内容
    │
    ▼
导出 Word

这里真正执行推理的时间，也许只占整个任务的 30%。

剩下的大量时间都花在：

• Context 构建
• Tool Calling
• Memory 检索
• Workflow 调度
• Agent 协作
• 状态恢复

这意味着：

模型推理已经不是 AI 系统唯一的性能瓶颈，Runtime 正在成为新的核心。

越来越多团队开始意识到：

未来企业级 AI，不再是"推理系统"和"Agent Runtime"两套系统，而是一套统一的 AI Runtime。

今天，我们就来聊聊企业级 Agent Runtime 与推理系统如何融合设计。

一、为什么 Agent Runtime 和推理系统必须融合？

很多团队最初的架构都是这样的：

           User
             │
             ▼
      Agent Framework
             │
             ▼
        HTTP API
             │
             ▼
      Inference Server
             │
             ▼
            GPU

这种架构开发简单，但随着业务复杂度提升，会暴露很多问题：

• Context 重复拼接
• Memory 多次加载
• Tool 调用频繁跨进程
• GPU 空闲等待
• KV Cache 无法共享
• 多 Agent 重复推理

每增加一个 Agent，都意味着更多的网络调用和数据复制。

真正的瓶颈已经不是 Transformer，而是系统架构本身。

二、传统 AI 架构为什么越来越"重"？

假设一个 Research Agent：

用户问题
      │
      ▼
Planner
      │
      ▼
Search Tool
      │
      ▼
LLM 推理
      │
      ▼
Memory
      │
      ▼
LLM 推理
      │
      ▼
总结

每一步都会：

重新构建 Prompt

重新 Tokenize

重新申请 KV Cache

重新调度 GPU

整个过程重复了大量工作，真正消耗资源的是：

Context

KV Cache

GPU 调度

而不是模型本身。

三、融合 Runtime 的核心思想

未来的 Runtime 不应该只是：

LLM Runtime

而应该升级为：

AI Runtime

它需要统一管理：

Agent 生命周期

Context

Memory

Tool

KV Cache

GPU

Scheduler

整体架构如下：

                   User Request
                        │
                        ▼
                AI Runtime Kernel
                        │
      ┌────────────────────────────────┐
      │                                │
      ▼                                ▼
Agent Runtime                  Inference Runtime
      │                                │
      ▼                                ▼
Planner                     Prefill / Decode
Memory Center               KV Cache Pool
Tool Manager                Continuous Batch
State Manager               GPU Scheduler
      └──────────────┬───────────────┘
                     ▼
                LLM Engine
                     ▼
                    GPU

这里最关键的变化是：

Agent Runtime 不再把推理系统当作黑盒，而是直接参与推理资源管理。

四、统一 Context Center

很多企业 AI 系统最大的浪费来自 Context。

例如，Planner：

读取历史

Research：

再次读取历史

Reviewer：

再次读取历史

三个 Agent 重复加载同一份上下文。

因此，可以设计统一的 Context Center。

                 Context Center
                      │
 ┌──────────────┬──────────────┬──────────────┐
 │              │              │
Session     Memory        Tool Result
 │              │              │
 └──────────────┴──────────────┘
               │
               ▼
        Prompt Builder

这样所有 Agent 共用同一份 Context。减少：

• Prompt 拼接
• Tokenization
• Context 传输

同时还能结合 Prefix Cache，实现系统 Prompt 的复用。

五、统一 Memory Runtime

传统 Memory 通常只是：

Vector DB

实际上，企业级 Memory 应该分层管理。

Hot Memory
│
├── 当前任务
├── 当前 Session
└── 最近 Tool Result

Warm Memory
│
├── 用户偏好
├── Workflow
└── 长期摘要

Cold Memory
│
├── 历史知识
├── RAG
└── Archive

Runtime 根据任务自动选择不同层级的数据。避免：

每次都查询向量数据库

降低 Token 数量和响应时间。

六、KV Cache 不只是推理缓存

很多人认为：

KV Cache

=

Transformer Cache

实际上，在 Runtime 中，它应该成为统一资源。例如：

Planner

↓

Executor

两者拥有相同的 System Prompt。

如果每个 Agent 重新计算 KV Cache。

GPU 浪费巨大，因此企业 Runtime 可以设计：

Shared KV Cache

例如：

System Prompt

只计算一次。多个 Agent 共同复用。进一步降低 Prefill 成本。

七、统一 Scheduler

企业 Runtime 的核心不是模型，而是 Scheduler。

它负责：

请求调度

GPU 调度

Agent 调度

Tool 调度

Memory 调度

例如：

Planner

等待：

Search Tool

期间 GPU 不应该空闲。Scheduler 可以立即切换其他任务，实现：

Continuous Scheduling

让 GPU 始终保持高利用率。

八、Agent Bus：统一通信机制

多个 Agent 不应该直接相互调用。否则：

Agent A

↓

Agent B

↓

Agent C

依赖关系越来越复杂，推荐设计：

                Agent Bus
                     │
 ┌──────────┬──────────┬──────────┐
 │          │          │
Planner  Research  Executor
 │          │          │
 └──────────┴──────────┘

所有消息统一经过 Bus，这样可以实现：

• 解耦
• 广播
• 重试
• 超时控制
• 消息追踪

非常适合 Multi-Agent 系统。

九、State Machine：Runtime 的真正核心

企业级 Runtime 一定不是：

while(true){
    LLM()
}

而应该采用状态机，例如：

Idle
  │
Planning
  │
Tool Calling
  │
Waiting
  │
Reasoning
  │
Completed

每个状态都可以：暂停、恢复、重试、Checkpoint。

这也是 Workflow 能够长时间运行的关键。

十、企业级融合架构设计

最终，一个完整的 AI Runtime 可以设计为：

                    User Request
                         │
                         ▼
                  API Gateway
                         │
                         ▼
                 AI Runtime Kernel
                         │
 ┌────────────────────────────────────────────┐
 │                                            │
 ▼                                            ▼
Agent Runtime                         Inference Runtime
 │                                            │
 ├── Planner                               ├── Prefill
 ├── State Machine                         ├── Decode
 ├── Tool Manager                          ├── KV Cache
 ├── Memory Center                         ├── Batch Scheduler
 ├── Context Center                        ├── GPU Scheduler
 ├── Agent Bus                             └── Model Engine
 └── Governance
                 │
                 ▼
          Shared Runtime Resource
                 │
 ┌────────────┬────────────┬────────────┐
 │            │            │
 KV Cache   Memory      Context Pool
 │            │            │
 └────────────┴────────────┘
                 │
                 ▼
                GPU Cluster

整个系统形成统一运行时，而不是多个独立组件。

十一、HarmonyOS Agent Runtime 的启发

对于 HarmonyOS、端侧 AI 或 AI Native App 来说，同样适用这种设计思想。

可以将 Runtime 拆分为：

runtime/
├── kernel/
├── scheduler/
├── context/
├── memory/
├── planner/
├── tools/
├── action/
├── bus/
├── state/
└── inference/

其中：

• Kernel：负责整个 Runtime 生命周期。
• Scheduler：统一调度 Agent、Tool 和 GPU/NPU 资源。
• Context：管理 Prompt、上下文和 Prefix Cache。
• Memory：管理短期记忆、长期记忆和 RAG。
• Bus：实现多 Agent 通信。
• Inference：负责模型推理、KV Cache 和连续批处理。

这种模块化设计能够很好地适配 HarmonyOS 的组件化和分布式能力，也便于未来引入端云协同推理。

总结

过去，大模型的发展重点是：

Transformer

后来，行业关注：

KV Cache

FlashAttention

Continuous Batching

而今天，企业级 AI 正在进入新的阶段：

Agent Runtime
+
Inference Runtime
+
AI Runtime Kernel

可以预见，未来真正优秀的 AI 系统，将不再把推理引擎和 Agent 框架割裂开来，而是构建一个统一的 Runtime 平台。

一句话总结全文：

AI 应用的竞争，已经从"模型能力"升级为"运行时能力"。未来决定企业 AI 上限的，不只是 LLM，而是能够统一管理 Agent、Memory、Context、KV Cache 和推理资源的 AI Runtime。