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GEA 系统架构 · Long-Horizon Agent Runtime

长程智能体运行时

围绕长期目标,持续把工作推进到结果。

持续感知企业与外部信号,跨越多轮、多流程管理目标、计划与持久状态,并根据中间结果调整下一步行动。运行时通过 Harness 使用 Context、Skills 与工具,让工作可以暂停、恢复、重试,并始终处于人工监督与企业边界内。

运行机制

让目标跨越多轮、多系统,仍保持连续。

长程运行时把一次对话延展为持续执行:感知变化、主动发起、保持状态,并通过 Harness 调用 Context、Skills、模型与工具。

01

感知信号与事件

持续观察业务状态与外部变化,在授权条件满足时主动启动或调整任务。

02

保持 Session 与状态

以 Event 与 Checkpoint 保留目标、计划、依赖和中间结果,让工作可以跨时间暂停与恢复。

03

通过 Harness 执行

按当前步骤装配 Context,路由模型、Skills 与工具,并记录每次调用的输入、输出和状态变化。

04

恢复与人工升级

根据中间结果重新规划,区分安全重试与故障补偿,并在低置信度或高风险节点主动找到人。

技术工件 · 一次完整运行

一个问题,如何经过七步成为可追溯的企业决策。

以产品创新任务为例,模型、Context、运行时与企业级基础并不是独立模块,而是在同一次任务中依次协同。

示例任务 / 输入

在既定成本与品牌约束内,重新设计巧克力礼盒的开合体验。

任务结果 / 输出

带来源的报告、确认后的方案、写回的决策记忆。

当前阶段

建立任务

01 / 07
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任务进入

产品创新问题进入

业务目标与约束被组织为一个可持续推进的任务。

协同能力

意图理解任务持久化

验证与边界

长期运行,必须同时设计状态、失败与停止条件。

可靠运行不只来自“可以重试”,还取决于状态在哪里保存、外部动作能否安全重放、Sandbox 如何隔离执行,以及系统何时必须停止并交给人。

衡量方式

01

长任务完成率

02

状态恢复成功率

03

人工介入率

04

结果验证通过率

边界与护栏

01

可验证的状态检查点

在关键步骤保存目标、输入、中间结果与外部系统状态,恢复前先确认从哪里继续。

02

隔离执行与安全恢复

在受控 Workspace 或 Sandbox 中运行工具,区分可安全重放的动作与必须补偿的外部影响。

03

授权、升级与停止条件

为低置信度、价值判断与高风险动作设置阈值,达到条件时暂停、请求审批或终止任务。

技术问题

理解它的机制、边界与生产要求。

01

长程智能体运行时与固定工作流有什么区别?

固定工作流适合步骤和分支预先明确的任务;长程运行时面向路径会随新证据、中间结果和外部事件变化的工作。它保留目标与状态,并在约束内动态调整下一步,而不是把每一种情况都提前写成流程。

02

什么任务适合使用长程智能体运行时?

更适合持续时间长、跨系统、需要多次判断且中间结果会改变后续路径的任务。如果步骤完全确定、持续时间短且不需要上下文演进,传统自动化通常更简单。

03

运行时状态与 Context System 如何分工?

运行时状态记录一次任务当前走到哪里,包括目标、计划、依赖与中间结果;Context System 组织可被不同任务复用的企业知识、规则、关系与决策记忆。运行时读取 Context 推进任务,再把经过验证的结果写回,二者共同形成持续学习的闭环。

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把这项技术,带进你的企业 AI 架构。