Runtime-Architektur

Verstehen Sie die Architektur des Symbi-Laufzeitsystems und die Kernkomponenten.

Inhaltsverzeichnis

  1. Überblick
    1. Grundprinzipien
  2. Systemarchitektur
  3. Kernkomponenten
    1. Agent Runtime Scheduler
    2. Agent Lifecycle Controller
    3. Ressourcenverwaltung
  4. Mehrstufige Sicherheit
    1. Sandbox-Architektur
      1. Stufe 1: Docker-Isolation
      2. Stufe 2: gVisor-Isolation
    2. Risikobewertung
  5. Kommunikationssystem
    1. Nachrichtentypen
    2. Sicherheitsfeatures
  6. Kontext- und Wissenssysteme
    1. Agent Context Manager
    2. RAG Engine Integration
    3. Vektordatenbank
  7. MCP-Integration
    1. Model Context Protocol Client
    2. Tool-Erkennungsprozess
    3. Tool-Verifizierung mit SchemaPin
  8. Richtliniendurchsetzung
    1. Policy Engine Architektur
    2. Echtzeitdurchsetzung
  9. Audit und Compliance
    1. Kryptographische Audit-Spur
    2. Compliance-Features
  10. Leistungsmerkmale
    1. Skalierbarkeitsmetriken
    2. Ressourcenverwaltung
  11. Konfiguration
    1. Laufzeit-Konfiguration
    2. Umgebungsvariablen
  12. Überwachung und Observabilität
    1. Metriken-Sammlung
    2. Gesundheitsüberwachung
  13. Deployment
    1. Container-Deployment
    2. Kubernetes-Deployment
  14. Entwicklung und Testing
    1. Lokale Entwicklung
    2. Integrationstests
  15. Nächste Schritte

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Überblick

Das Symbi-Laufzeitsystem bietet eine sichere, skalierbare und richtlinienorientierte Ausführungsumgebung für autonome Agenten. Auf Rust für Leistung und Sicherheit aufgebaut, implementiert es ein mehrstufiges Sicherheitsmodell mit umfassenden Audit-Funktionen.

Grundprinzipien

  • Sicherheit per Standard: Jede Operation unterliegt der Richtliniendurchsetzung
  • Zero Trust: Alle Komponenten und Kommunikationen werden verifiziert
  • Vollständige Auditierbarkeit: Jede Aktion wird mit kryptographischer Integrität protokolliert
  • Richtliniengesteuert: Deklarative Richtlinien steuern das gesamte Systemverhalten
  • Hohe Leistung: Native Rust-Implementierung für Produktionsarbeitslasten

Systemarchitektur 

graph TB
    subgraph "Runtime Core"
        ARS[Agent Runtime Scheduler]
        ALC[Agent Lifecycle Controller]
        ARM[Agent Resource Manager]
        ACB[Agent Communication Bus]
        AEH[Agent Error Handler]
    end
    
    subgraph "Context & Knowledge"
        ACM[Agent Context Manager]
        VDB[Vector Database]
        RAG[RAG Engine]
        KB[Knowledge Base]
    end
    
    subgraph "Security & Policy"
        PE[Policy Engine]
        AT[Audit Trail]
        SO[Sandbox Orchestrator]
        CRYPTO[Crypto Operations]
    end
    
    subgraph "External Integration"
        MCP[MCP Client]
        TV[Tool Verification]
        API[HTTP API]
    end
    
    subgraph "Sandbox Tiers"
        T1[Tier 1: Docker]
        T2[Tier 2: gVisor]
    end
    
    ARS --> ACM
    ARS --> PE
    ALC --> SO
    ACB --> CRYPTO
    ACM --> VDB
    ACM --> RAG
    SO --> T1
    SO --> T2
    MCP --> TV
    PE --> AT

Kernkomponenten

Agent Runtime Scheduler

Der zentrale Orchestrator, der für die Verwaltung der Agentenausführung verantwortlich ist.

Hauptverantwortlichkeiten:

  • Task-Scheduling: Prioritätsbasierte Planung mit Ressourcenbewusstsein
  • Lastverteilung: Verteilung auf verfügbare Ressourcen
  • Ressourcenzuteilung: Speicher-, CPU- und I/O-Zuweisung
  • Richtlinienkoordination: Integration mit Richtliniendurchsetzung

Leistungsmerkmale:

  • Unterstützung für 10.000+ gleichzeitige Agenten
  • Sub-Millisekunden-Planungsentscheidungen
  • Prioritätsbasierte Verdrängung
  • Ressourcenbewusste Platzierung
pub struct AgentScheduler {
    priority_queues: Vec<PriorityQueue<AgentTask>>,
    resource_pool: ResourcePool,
    policy_engine: Arc<PolicyEngine>,
    load_balancer: LoadBalancer,
}

impl AgentScheduler {
    pub async fn schedule_agent(&self, config: AgentConfig) -> Result<AgentId>;
    pub async fn get_system_status(&self) -> SystemStatus;
}

Agent Lifecycle Controller

Verwaltet den vollständigen Lebenszyklus von Agenten von der Initialisierung bis zur Beendigung.

Lebenszyklus-Zustände:

  1. Initialisierung: DSL-Parsing und Konfigurationsvalidierung
  2. Bereit: Warten auf Aufgabenzuweisung
  3. Laufend: Aktive Ausführung von Aufgaben
  4. Suspendiert: Pausiert aufgrund von Richtlinienverletzung oder Ressourcenbeschränkungen
  5. Beendet: Ordnungsgemäßes Herunterfahren oder erzwungener Stopp
stateDiagram-v2
    [*] --> Initializing
    Initializing --> Ready: Valid Config
    Initializing --> Failed: Invalid Config
    Ready --> Running: Task Assigned
    Running --> Suspended: Policy Violation
    Running --> Ready: Task Complete
    Suspended --> Running: Policy Cleared
    Suspended --> Terminated: Manual Override
    Ready --> Terminated: Shutdown
    Failed --> Terminated
    Terminated --> [*]

Ressourcenverwaltung

Verwaltete Ressourcentypen:

  • Speicher: Heap-Zuteilung mit Grenzen und Überwachung
  • CPU: Kernzuteilung und Nutzungsverfolgung
  • Festplatten-I/O: Lese-/Schreibbandbreitengrenzen
  • Netzwerk-I/O: Bandbreiten- und Verbindungsgrenzen
  • Ausführungszeit: Timeout-Durchsetzung

Ressourcenzuteilungsstrategien:

  • First Fit: Schnellste Zuteilung für Niedriglatenz-Szenarien
  • Best Fit: Optimale Nutzung für Ressourceneffizienz
  • Prioritätsbasiert: Ressourcengarantie für kritische Agenten
pub struct ResourceLimits {
    pub memory_mb: usize,
    pub cpu_cores: f32,
    pub disk_io_mbps: usize,
    pub network_io_mbps: usize,
    pub execution_timeout: Duration,
}

Mehrstufige Sicherheit

Sandbox-Architektur

Die Laufzeit implementiert zwei Sicherheitsstufen basierend auf dem Operationsrisiko:

Stufe 1: Docker-Isolation

Anwendungsfall: Risikoarme Operationen, Entwicklungsaufgaben

  • Container-basierte Isolation
  • Ressourcengrenzen und Capability-Entfernung
  • Netzwerkisolation und schreibgeschützte Dateisysteme
  • Geeignet für vertrauenswürdigen Code mit minimalen Sicherheitsanforderungen

Stufe 2: gVisor-Isolation

Anwendungsfall: Standard-Produktionsaufgaben, Datenverarbeitung

  • Userspace-Kernel mit Systemaufruf-Abfangung
  • Speicherschutz und I/O-Virtualisierung
  • Verbesserte Sicherheit mit minimalen Leistungsauswirkungen
  • Standard-Stufe für die meisten Agentenoperationen

Hinweis: Zusätzliche Isolationsstufen sind in Enterprise-Editionen für maximale Sicherheitsanforderungen verfügbar.

Risikobewertung

Das System bestimmt automatisch die angemessene Sicherheitsstufe:

pub fn assess_security_tier(agent_config: &AgentConfig) -> SecurityTier {
    let risk_factors = RiskAssessment {
        data_sensitivity: assess_data_sensitivity(&agent_config.inputs),
        code_trust_level: assess_code_trust(&agent_config.source),
        network_access: agent_config.requires_network,
        file_system_access: agent_config.requires_filesystem,
        external_integrations: !agent_config.external_apis.is_empty(),
    };
    
    match calculate_risk_score(risk_factors) {
        score if score < 0.5 => SecurityTier::Tier1,
        _ => SecurityTier::Tier2,
    }
}

Kommunikationssystem

Nachrichtentypen

Die Laufzeit unterstützt mehrere Kommunikationsmuster:

Direktnachrichten: Punkt-zu-Punkt-Kommunikation mit Zustellungsgarantien

let response = agent_bus.send_message(
    target_agent_id, 
    SecureMessage::new(payload)
).await?;

Publish-Subscribe: Themenbasierte Ereignisverteilung

agent_bus.publish("data_processing.completed", event_data).await?;
agent_bus.subscribe("security.alerts", alert_handler).await?;

Request-Response: Synchrone Kommunikation mit Timeout

let result = agent_bus.request(
    target_agent, 
    request_payload,
    timeout_duration
).await?;

Sicherheitsfeatures

Nachrichtenverschlüsselung: AES-256-GCM für Payload-Schutz Digitale Signaturen: Ed25519-Signaturen für Authentizität Nachrichtenrouting: Richtlinienbasierte Routing-Kontrollen Rate Limiting: Pro-Agent-Nachrichtenraten-Durchsetzung

pub struct SecureMessage {
    pub id: MessageId,
    pub sender: AgentId,
    pub recipient: Option<AgentId>,
    pub encrypted_payload: Vec<u8>,
    pub signature: Ed25519Signature,
    pub timestamp: SystemTime,
}

Kontext- und Wissenssysteme

Agent Context Manager

Bietet persistente Speicher- und Wissensverwaltung für Agenten.

Kontexttypen:

  • Kurzzeitgedächtnis: Kürzliche Interaktionen und unmittelbarer Kontext
  • Langzeitgedächtnis: Persistentes Wissen und gelernte Muster
  • Arbeitsgedächtnis: Aktive Verarbeitung und temporärer Zustand
  • Geteiltes Wissen: Agentenübergreifender Wissensaustausch
pub trait ContextManager {
    async fn store_context(&self, agent_id: AgentId, context: AgentContext) -> Result<ContextId>;
    async fn retrieve_context(&self, agent_id: AgentId, query: ContextQuery) -> Result<Vec<ContextItem>>;
    async fn search_knowledge(&self, agent_id: AgentId, query: &str) -> Result<Vec<KnowledgeItem>>;
}

RAG Engine Integration

RAG-Pipeline:

  1. Query-Analyse: Verständnis der Informationsbedürfnisse des Agenten
  2. Vektorsuche: Semantische Ähnlichkeitssuche in der Wissensbasis
  3. Dokumentenabruf: Abruf relevanter Wissensdokumente
  4. Kontextranking: Relevanz-Scoring und Filterung
  5. Antwortgenerierung: Kontexterweiterte Antwortsynthese

Leistungsziele:

  • Kontextabruf: <50ms im Durchschnitt
  • Vektorsuche: <100ms für 1M+ Einbettungen
  • RAG-Pipeline: <500ms Ende-zu-Ende

Vektordatenbank

Unterstützte Operationen:

  • Semantische Suche: Ähnlichkeitsbasierter Dokumentenabruf
  • Metadatenfilterung: Beschränkungsbasierte Suchverfeinerung
  • Batch-Operationen: Effiziente Massenoperationen
  • Echtzeit-Updates: Dynamische Wissensbasis-Updates

Qdrant-Integration:

pub struct VectorConfig {
    pub dimension: usize,           // 1536 for OpenAI embeddings
    pub distance_metric: DistanceMetric::Cosine,
    pub index_type: IndexType::HNSW,
    pub ef_construct: 200,
    pub m: 16,
}

MCP-Integration

Model Context Protocol Client

Ermöglicht Agenten den sicheren Zugriff auf externe Tools und Ressourcen.

Kernfähigkeiten:

  • Server-Erkennung: Automatische Erkennung verfügbarer MCP-Server
  • Tool-Management: Dynamische Tool-Erkennung und -Ausführung
  • Ressourcenzugriff: Sicherer Zugriff auf externe Datenquellen
  • Protokollbehandlung: Vollständige MCP-Spezifikationskonformität

Tool-Erkennungsprozess 

sequenceDiagram
    participant Agent
    participant MCP as MCP Client
    participant Server as MCP Server
    participant Verifier as Tool Verifier
    
    Agent->>MCP: Request Tools
    MCP->>Server: Connect & List Tools
    Server-->>MCP: Tool Definitions
    MCP->>Verifier: Verify Tool Schemas
    Verifier-->>MCP: Verification Results
    MCP-->>Agent: Verified Tools
    
    Agent->>MCP: Invoke Tool
    MCP->>Server: Tool Invocation
    Server-->>MCP: Tool Response
    MCP-->>Agent: Verified Response

Tool-Verifizierung mit SchemaPin

Verifizierungsprozess:

  1. Schema-Erkennung: Tool-Schema vom MCP-Server abrufen
  2. Signaturverifizierung: Kryptographische Signatur verifizieren
  3. Trust-on-First-Use: Vertrauenswürdige Schlüssel für zukünftige Verifizierung anheften
  4. Richtliniendurchsetzung: Tool-Nutzungsrichtlinien anwenden
  5. Audit-Protokollierung: Alle Tool-Interaktionen protokollieren
pub struct ToolVerifier {
    key_store: SchemaPinKeyStore,
    policy_engine: Arc<PolicyEngine>,
    audit_logger: AuditLogger,
}

impl ToolVerifier {
    pub async fn verify_tool(&self, tool: &MCPTool) -> VerificationResult;
    pub async fn enforce_policies(&self, agent_id: AgentId, tool: &MCPTool) -> PolicyResult;
}

Richtliniendurchsetzung

Policy Engine Architektur

Richtlinientypen:

  • Zugriffskontrolle: Wer kann auf welche Ressourcen zugreifen
  • Datenfluss: Wie Daten durch das System fließen
  • Ressourcennutzung: Grenzen für Rechenressourcen
  • Audit-Anforderungen: Was wie protokolliert werden muss

Richtlinienbewertung:

pub enum PolicyDecision {
    Allow,
    Deny { reason: String },
    AllowWithConditions { conditions: Vec<PolicyCondition> },
}

pub trait PolicyEngine {
    async fn evaluate_policy(&self, context: PolicyContext, action: Action) -> PolicyDecision;
    async fn register_policy(&self, policy: Policy) -> Result<PolicyId>;
}

Echtzeitdurchsetzung

Durchsetzungspunkte:

  • Agentenerstellung und -konfiguration
  • Nachrichtensendung und -routing
  • Ressourcenzuteilungsanfragen
  • Externe Tool-Ausführung
  • Datenzugriffsoperationen

Leistung:

  • Richtlinienbewertung: <1ms pro Entscheidung
  • Batch-Bewertung: 10.000+ Entscheidungen pro Sekunde
  • Echtzeit-Updates: Richtlinienänderungen sofort propagiert

Audit und Compliance

Kryptographische Audit-Spur

Audit-Event-Struktur:

pub struct AuditEvent {
    pub event_id: Uuid,
    pub timestamp: SystemTime,
    pub agent_id: AgentId,
    pub event_type: AuditEventType,
    pub details: AuditDetails,
    pub signature: Ed25519Signature,
    pub chain_hash: Hash,
}

Integritätsgarantien:

  • Digitale Signaturen: Ed25519-Signaturen für alle Events
  • Hash-Verkettung: Events verknüpft in unveränderlicher Kette
  • Zeitstempel-Verifizierung: Kryptographische Zeitstempel
  • Batch-Verifizierung: Effiziente Massenverifizierung

Compliance-Features

Regulatorische Unterstützung:

  • HIPAA: Gesundheitsdatenschutz-Compliance
  • GDPR: Europäische Datenschutzanforderungen
  • SOX: Finanzaudit-Spur-Anforderungen
  • Angepasst: Konfigurierbare Compliance-Frameworks

Audit-Fähigkeiten:

  • Echtzeit-Event-Streaming
  • Historische Event-Abfragen
  • Compliance-Berichtserstellung
  • Integritätsverifizierung

Leistungsmerkmale

Skalierbarkeitsmetriken

Agentenverwaltung:

  • Gleichzeitige Agenten: 10.000+ simultane Agenten
  • Agentenstart: <1s für Standard-Agenten
  • Speichernutzung: 1-5MB pro Agent (variiert je nach Konfiguration)
  • CPU-Overhead: <5% System-Overhead für Laufzeit

Kommunikationsleistung:

  • Nachrichtendurchsatz: 100.000+ Nachrichten/Sekunde
  • Nachrichtenlatenz: <10ms für lokales Routing
  • Verschlüsselungs-Overhead: <1ms pro Nachricht
  • Memory Pooling: Zero-Allocation-Nachrichtenübertragung

Kontext & Wissen:

  • Kontextabruf: <50ms im Durchschnitt
  • Vektorsuche: <100ms für 1M+ Einbettungen
  • Wissens-Updates: Echtzeit mit <10ms Latenz
  • Speichereffizienz: Komprimierte Einbettungen mit 80% Größenreduktion

Ressourcenverwaltung

Speicherverwaltung:

  • Zuweisungsstrategie: Pool-basierte Zuweisung für Leistung
  • Garbage Collection: Inkrementelle Bereinigung mit begrenzten Pausenzeiten
  • Speicherschutz: Guard-Pages und Overflow-Erkennung
  • Leck-Prävention: Automatische Bereinigung und Überwachung

CPU-Auslastung:

  • Scheduler-Overhead: <2% CPU für 10.000 Agenten
  • Kontextwechsel: Hardware-unterstützte virtuelle Threads
  • Lastverteilung: Dynamische Lastverteilung
  • Prioritäts-Scheduling: Echtzeit- und Batch-Verarbeitungsebenen

Konfiguration

Laufzeit-Konfiguration 

[runtime]
max_concurrent_agents = 10000
scheduler_threads = 8
message_buffer_size = 1048576
gc_interval_ms = 100

[security]
default_sandbox_tier = "gvisor"
enforce_policies = true
audit_enabled = true
crypto_provider = "ring"

[context]
vector_db_url = "http://localhost:6333"
embedding_dimension = 1536
context_cache_size = "1GB"
knowledge_retention_days = 365

[mcp]
discovery_enabled = true
tool_verification = "strict"
connection_timeout_s = 30
max_concurrent_connections = 100

Umgebungsvariablen 

# Core runtime
export SYMBI_LOG_LEVEL=info
export SYMBI_RUNTIME_MODE=production
export SYMBI_CONFIG_PATH=/etc/symbi/config.toml

# Security
export SYMBI_CRYPTO_PROVIDER=ring
export SYMBI_AUDIT_STORAGE=/var/log/symbi/audit

# External dependencies
export QDRANT_URL=http://localhost:6333
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
export MCP_SERVER_DISCOVERY=enabled

Überwachung und Observabilität

Metriken-Sammlung

Systemmetriken:

  • Agentenzahl und Ressourcennutzung
  • Nachrichtendurchsatz und -latenz
  • Richtlinienbewertungsleistung
  • Sicherheitsereignisraten

Geschäftsmetriken:

  • Aufgabenabschlussraten
  • Fehlerhäufigkeiten nach Typ
  • Ressourcennutzungseffizienz
  • Compliance-Audit-Ergebnisse

Integration:

  • Prometheus: Metriken-Sammlung und Alarmierung
  • Grafana: Visualisierung und Dashboards
  • Jaeger: Verteiltes Tracing
  • ELK Stack: Log-Aggregation und -Analyse

Gesundheitsüberwachung 

pub struct HealthStatus {
    pub overall_status: SystemStatus,
    pub component_health: HashMap<String, ComponentHealth>,
    pub resource_utilization: ResourceUtilization,
    pub recent_errors: Vec<ErrorSummary>,
}

pub async fn health_check() -> HealthStatus {
    // Comprehensive system health assessment
}

Deployment

Container-Deployment 

FROM rust:1.88-slim as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN cargo build --release --features production

FROM debian:bookworm-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates
COPY --from=builder /app/target/release/symbi /usr/local/bin/
EXPOSE 8080
CMD ["symbi", "mcp", "--config", "/etc/symbi/config.toml"]

Kubernetes-Deployment 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: symbi-runtime
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: symbi-runtime
  template:
    metadata:
      labels:
        app: symbi-runtime
    spec:
      containers:
      - name: runtime
        image: ghcr.io/thirdkeyai/symbi:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SYMBI_RUNTIME_MODE
          value: "production"
        resources:
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2"

Entwicklung und Testing

Lokale Entwicklung 

# Start dependencies
docker-compose up -d qdrant redis postgres

# Run in development mode
RUST_LOG=debug cargo run --example full_system

# Run tests
cargo test --all --features test-utils

Integrationstests

Die Laufzeit umfasst umfassende Test-Suites:

  • Unit Tests: Komponenten-Level-Tests
  • Integration Tests: Komponenten-übergreifende Tests
  • Performance Tests: Last- und Stresstests
  • Security Tests: Penetrations- und Compliance-Tests
# Run all test suites
cargo test --workspace

# Run performance benchmarks
cargo bench

# Run security tests
cargo test --features security-tests

Nächste Schritte

Die Laufzeit-Architektur bietet eine robuste Grundlage für den Aufbau sicherer, skalierbarer KI-Agenten. Ihr modulares Design und das umfassende Sicherheitsmodell machen sie sowohl für Entwicklungs- als auch für Produktionsumgebungen geeignet.