Arquitectura del Runtime

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Comprenda la arquitectura del sistema de runtime de Symbi y los componentes principales.

Tabla de contenidos

Visión General
1. Principios Fundamentales
Arquitectura del Sistema
Componentes Principales
Seguridad Multi-Nivel
1. Arquitectura de Sandbox
  1. Nivel 1: Aislamiento Docker
  2. Nivel 2: Aislamiento gVisor
2. Evaluación de Riesgos
Sistema de Comunicación
1. Tipos de Mensajes
2. Características de Seguridad
Sistemas de Contexto y Conocimiento
Integración MCP
Aplicación de Políticas
1. Arquitectura del Motor de Políticas
2. Aplicación en Tiempo Real
Auditoría y Cumplimiento
1. Rastro de Auditoría Criptográfico
2. Características de Cumplimiento
Características de Rendimiento
1. Métricas de Escalabilidad
2. Gestión de Recursos
Configuración
1. Configuración del Runtime
2. Variables de Entorno
Monitoreo y Observabilidad
1. Recolección de Métricas
2. Monitoreo de Salud
Despliegue
1. Despliegue en Contenedor
2. Despliegue en Kubernetes
Desarrollo y Pruebas
1. Desarrollo Local
2. Pruebas de Integración
Próximos Pasos

Visión General

El sistema de runtime de Symbi proporciona un entorno de ejecución seguro, escalable y consciente de políticas para agentes autónomos. Construido sobre Rust para rendimiento y seguridad, implementa un modelo de seguridad de múltiples niveles con capacidades de auditoría integral.

Principios Fundamentales

Seguridad por Defecto: Cada operación está sujeta a la aplicación de políticas
Confianza Cero: Todos los componentes y comunicaciones son verificados
Auditoría Completa: Cada acción se registra con integridad criptográfica
Dirigido por Políticas: Las políticas declarativas controlan todo el comportamiento del sistema
Alto Rendimiento: Implementación nativa en Rust para cargas de trabajo de producción

Arquitectura del Sistema

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

Componentes Principales

Programador de Runtime del Agente

El orquestador central responsable de gestionar la ejecución de agentes.

Responsabilidades Principales:

Programación de Tareas: Programación basada en prioridades con conocimiento de recursos
Balanceador de Carga: Distribución entre recursos disponibles
Asignación de Recursos: Asignación de memoria, CPU e I/O
Coordinación de Políticas: Integración con la aplicación de políticas

Características de Rendimiento:

Soporte para más de 10,000 agentes concurrentes
Decisiones de programación sub-milisegundo
Apropiación basada en prioridades
Colocación consciente de recursos

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;
}

Controlador del Ciclo de Vida del Agente

Gestiona el ciclo de vida completo de los agentes desde la inicialización hasta la terminación.

Estados del Ciclo de Vida:

Inicializando: Análisis de DSL y validación de configuración
Listo: Esperando asignación de tareas
Ejecutándose: Ejecutando activamente tareas
Suspendido: Pausado debido a violación de política o restricciones de recursos
Terminado: Apagado graceful o forzadamente detenido

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 --> [*]

Gestión de Recursos

Tipos de Recursos Gestionados:

Memoria: Asignación de heap con límites y monitoreo
CPU: Asignación de núcleos y seguimiento de utilización
E/S de Disco: Límites de ancho de banda de lectura/escritura
E/S de Red: Límites de ancho de banda y conexiones
Tiempo de Ejecución: Aplicación de timeout

Estrategias de Asignación de Recursos:

Primer Ajuste: Asignación más rápida para escenarios de baja latencia
Mejor Ajuste: Utilización óptima para eficiencia de recursos
Basado en Prioridades: Garantizar recursos para agentes críticos

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,
}

Seguridad Multi-Nivel

Arquitectura de Sandbox

El runtime implementa dos niveles de seguridad basados en el riesgo de la operación:

Nivel 1: Aislamiento Docker

Caso de Uso: Operaciones de bajo riesgo, tareas de desarrollo

Aislamiento basado en contenedores
Límites de recursos y eliminación de capacidades
Aislamiento de red y sistemas de archivos de solo lectura
Adecuado para código confiable con requisitos mínimos de seguridad

Nivel 2: Aislamiento gVisor

Caso de Uso: Tareas de producción estándar, procesamiento de datos

Kernel de espacio de usuario con intercepción de llamadas del sistema
Protección de memoria y virtualización de E/S
Seguridad mejorada con impacto mínimo en el rendimiento
Nivel predeterminado para la mayoría de operaciones de agentes

Nota: Niveles adicionales de aislamiento están disponibles en las ediciones Enterprise para requisitos máximos de seguridad.

Evaluación de Riesgos

El sistema determina automáticamente el nivel de seguridad apropiado:

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,
    }
}

Sistema de Comunicación

Tipos de Mensajes

El runtime soporta múltiples patrones de comunicación:

Mensajería Directa: Comunicación punto a punto con garantías de entrega

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

Publicar-Suscribir: Distribución de eventos basada en temas

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

Solicitud-Respuesta: Comunicación síncrona con timeout

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

Características de Seguridad

Cifrado de Mensajes: AES-256-GCM para protección de carga útil Firmas Digitales: Firmas Ed25519 para autenticidad Enrutamiento de Mensajes: Controles de enrutamiento basados en políticas Limitación de Velocidad: Aplicación de velocidad de mensaje por agente

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

Sistemas de Contexto y Conocimiento

Gestor de Contexto del Agente

Proporciona gestión de memoria persistente y conocimiento para agentes.

Tipos de Contexto:

Memoria a Corto Plazo: Interacciones recientes y contexto inmediato
Memoria a Largo Plazo: Conocimiento persistente y patrones aprendidos
Memoria de Trabajo: Procesamiento activo y estado temporal
Conocimiento Compartido: Intercambio de conocimiento entre agentes

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>>;
}

Integración del Motor RAG

Pipeline RAG:

Análisis de Consulta: Comprensión de las necesidades de información del agente
Búsqueda Vectorial: Búsqueda de similitud semántica en la base de conocimiento
Recuperación de Documentos: Obtención de documentos de conocimiento relevantes
Clasificación de Contexto: Puntuación de relevancia y filtrado
Generación de Respuesta: Síntesis de respuesta aumentada por contexto

Objetivos de Rendimiento:

Recuperación de contexto: <50ms promedio
Búsqueda vectorial: <100ms para más de 1M embeddings
Pipeline RAG: <500ms de extremo a extremo

Base de Datos Vectorial

Operaciones Soportadas:

Búsqueda Semántica: Recuperación de documentos basada en similitud
Filtrado de Metadatos: Refinamiento de búsqueda basado en restricciones
Operaciones por Lotes: Operaciones masivas eficientes
Actualizaciones en Tiempo Real: Actualizaciones dinámicas de la base de conocimiento

Integración con Qdrant:

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,
}

Integración MCP

Cliente del Protocolo de Contexto del Modelo

Permite a los agentes acceder a herramientas y recursos externos de forma segura.

Capacidades Principales:

Descubrimiento de Servidores: Descubrimiento automático de servidores MCP disponibles
Gestión de Herramientas: Descubrimiento dinámico de herramientas e invocación
Acceso a Recursos: Acceso seguro a fuentes de datos externas
Manejo de Protocolo: Cumplimiento completo de la especificación MCP

Proceso de Descubrimiento de Herramientas

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

Verificación de Herramientas con SchemaPin

Proceso de Verificación:

Descubrimiento de Esquema: Recuperar esquema de herramienta del servidor MCP
Verificación de Firma: Verificar firma criptográfica
Confianza en Primer Uso: Anclar claves confiables para verificación futura
Aplicación de Políticas: Aplicar políticas de uso de herramientas
Registro de Auditoría: Registrar todas las interacciones de herramientas

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;
}

Aplicación de Políticas

Arquitectura del Motor de Políticas

Tipos de Políticas:

Control de Acceso: Quién puede acceder a qué recursos
Flujo de Datos: Cómo se mueven los datos a través del sistema
Uso de Recursos: Límites en recursos computacionales
Requisitos de Auditoría: Qué debe registrarse y cómo

Evaluación de Políticas:

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>;
}

Aplicación en Tiempo Real

Puntos de Aplicación:

Creación y configuración de agentes
Envío y enrutamiento de mensajes
Solicitudes de asignación de recursos
Invocación de herramientas externas
Operaciones de acceso a datos

Rendimiento:

Evaluación de políticas: <1ms por decisión
Evaluación por lotes: más de 10,000 decisiones por segundo
Actualizaciones en tiempo real: Cambios de política propagados instantáneamente

Auditoría y Cumplimiento

Rastro de Auditoría Criptográfico

Estructura de Eventos de Auditoría:

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,
}

Garantías de Integridad:

Firmas Digitales: Firmas Ed25519 en todos los eventos
Encadenamiento de Hash: Eventos vinculados en cadena inmutable
Verificación de Timestamp: Timestamps criptográficos
Verificación por Lotes: Verificación masiva eficiente

Características de Cumplimiento

Soporte Regulatorio:

HIPAA: Cumplimiento de protección de datos de salud
GDPR: Requisitos europeos de protección de datos
SOX: Requisitos de rastro de auditoría financiera
Personalizado: Marcos de cumplimiento configurables

Capacidades de Auditoría:

Transmisión de eventos en tiempo real
Consulta de eventos históricos
Generación de informes de cumplimiento
Verificación de integridad

Características de Rendimiento

Métricas de Escalabilidad

Gestión de Agentes:

Agentes Concurrentes: Más de 10,000 agentes simultáneos
Inicio de Agente: <1s para agentes estándar
Uso de Memoria: 1-5MB por agente (varía según configuración)
Sobrecarga de CPU: <5% de sobrecarga del sistema para el runtime

Rendimiento de Comunicación:

Throughput de Mensajes: Más de 100,000 mensajes/segundo
Latencia de Mensajes: <10ms para enrutamiento local
Sobrecarga de Cifrado: <1ms por mensaje
Pool de Memoria: Paso de mensajes sin asignación

Contexto y Conocimiento:

Recuperación de Contexto: <50ms promedio
Búsqueda Vectorial: <100ms para más de 1M embeddings
Actualizaciones de Conocimiento: Tiempo real con latencia <10ms
Eficiencia de Almacenamiento: Embeddings comprimidos con reducción del 80% en tamaño

Gestión de Recursos

Gestión de Memoria:

Estrategia de Asignación: Asignación basada en pool para rendimiento
Recolección de Basura: Limpieza incremental con tiempos de pausa acotados
Protección de Memoria: Páginas de guarda y detección de desbordamiento
Prevención de Fugas: Limpieza automática y monitoreo

Utilización de CPU:

Sobrecarga del Programador: <2% CPU para 10,000 agentes
Cambio de Contexto: Hilos virtuales asistidos por hardware
Balanceador de Carga: Distribución dinámica de carga
Programación por Prioridades: Niveles de procesamiento en tiempo real y por lotes

Configuración

Configuración del Runtime

[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

Variables de Entorno

# 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

Monitoreo y Observabilidad

Recolección de Métricas

Métricas del Sistema:

Conteo de agentes y uso de recursos
Throughput y latencia de mensajes
Rendimiento de evaluación de políticas
Tasas de eventos de seguridad

Métricas de Negocio:

Tasas de finalización de tareas
Frecuencias de error por tipo
Eficiencia de utilización de recursos
Resultados de auditoría de cumplimiento

Integración:

Prometheus: Recolección de métricas y alertas
Grafana: Visualización y dashboards
Jaeger: Trazado distribuido
ELK Stack: Agregación y análisis de logs

Monitoreo de Salud

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
}

Despliegue

Despliegue en Contenedor

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"]

Despliegue en Kubernetes

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"

Desarrollo y Pruebas

Desarrollo Local

# 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

Pruebas de Integración

El runtime incluye suites de pruebas comprehensivas:

Pruebas Unitarias: Pruebas a nivel de componente
Pruebas de Integración: Pruebas entre componentes
Pruebas de Rendimiento: Pruebas de carga y estrés
Pruebas de Seguridad: Pruebas de penetración y cumplimiento

# Run all test suites
cargo test --workspace

# Run performance benchmarks
cargo bench

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

Próximos Pasos

Modelo de Seguridad - Profundización en la implementación de seguridad
Contribuyendo - Pautas de desarrollo y contribución
Referencia de API - Documentación completa de API
Ejemplos - Ejemplos y tutoriales del runtime

La arquitectura del runtime proporciona una base robusta para construir agentes de IA seguros y escalables. Su diseño modular y modelo de seguridad integral lo hacen adecuado tanto para entornos de desarrollo como de producción.