北京
模型负责提出决策，谁负责调度、隔离、授权、持久化和恢复？这是Agent Runtime要回答的问题。把Harness比作AI时代的操作系统，核心不在模型本身，而在模型外面那层Runtime。
LLM的逻辑推理能力已经够强，但它不具备在生产环境里稳定运行所需的底层机制。Runtime充当监督者，靠隔离、资源限制和错误恢复，确保模型发出的指令不会把系统带崩。核心原则只有一条：模型负责决策，Runtime负责约束执行，权限不能交给模型自己定。
支撑这套执行体系的，是六项基础能力，每一项都对应传统操作系统里的一个功能，只是针对AI的动态决策做了改造：
- 进程管理：确保每个任务拥有独立的生命周期
- 文件系统：持久化任务状态
- 内存管理：优化信息检索，决定哪些对话历史留在工作内存里，避免模型“忘记”重要上下文
- 工具运行时：提供统一接口
- 网络：承担异步通信
- 安全：采用最小权限模型
这六项里，内存管理的定位最容易被低估。它不只是分配空间，而是判断哪些上下文该留在手边、哪些该让位，直接关系到模型在长任务里会不会丢掉关键信息。
正方会说，每家公司都该自建Runtime，把执行链路攥在自己手里，可控性最高。反方则认为，如果每家都造一套专有Runtime，工具和服务的互换性会很低，开发者要为每个平台重写一遍适配，部署成本降不下来。
判断偏向后者。最终的竞争来自谁拥有最好的“可插拔”生态：开放的协议和标准接口，能让开发者为任何平台创建通用工具，创新速度更快，部署成本更低。AI系统之间的互联性和效率，也将取决于标准的执行协议。
Linux的成功不只在内核，更在稳定的接口与繁荣的生态。Agent Runtime可能走同一条路。未来的竞争，或许围绕开放协议、执行标准、工具生态与运行时治理展开。
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