Arquitectura del Runtime

🌐 Otros idiomas

English 中文简体 Español Português 日本語 Deutsch

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

Tabla de contenidos

  1. Visión General
    1. Principios Fundamentales
  2. Arquitectura del Sistema
  3. Componentes Principales
    1. Programador de Runtime del Agente
    2. Controlador del Ciclo de Vida del Agente
    3. Gestión de Recursos
  4. Seguridad Multi-Nivel
    1. Arquitectura de Sandbox
      1. Nivel 1: Aislamiento Docker
      2. Nivel 2: Aislamiento gVisor
    2. Evaluación de Riesgos
  5. Sistema de Comunicación
    1. Tipos de Mensajes
    2. Características de Seguridad
  6. Sistemas de Contexto y Conocimiento
    1. Gestor de Contexto del Agente
    2. Integración del Motor RAG
    3. Base de Datos Vectorial
  7. Integración MCP
    1. Cliente del Protocolo de Contexto del Modelo
    2. Proceso de Descubrimiento de Herramientas
    3. Verificación de Herramientas con SchemaPin
  8. Aplicación de Políticas
    1. Arquitectura del Motor de Políticas
    2. Aplicación en Tiempo Real
  9. Auditoría y Cumplimiento
    1. Rastro de Auditoría Criptográfico
    2. Características de Cumplimiento
  10. Características de Rendimiento
    1. Métricas de Escalabilidad
    2. Gestión de Recursos
  11. Configuración
    1. Configuración del Runtime
    2. Variables de Entorno
  12. Monitoreo y Observabilidad
    1. Recolección de Métricas
    2. Monitoreo de Salud
  13. Despliegue
    1. Despliegue en Contenedor
    2. Despliegue en Kubernetes
  14. Desarrollo y Pruebas
    1. Desarrollo Local
    2. Pruebas de Integración
  15. 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:

  1. Inicializando: Análisis de DSL y validación de configuración
  2. Listo: Esperando asignación de tareas
  3. Ejecutándose: Ejecutando activamente tareas
  4. Suspendido: Pausado debido a violación de política o restricciones de recursos
  5. 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:

  1. Análisis de Consulta: Comprensión de las necesidades de información del agente
  2. Búsqueda Vectorial: Búsqueda de similitud semántica en la base de conocimiento
  3. Recuperación de Documentos: Obtención de documentos de conocimiento relevantes
  4. Clasificación de Contexto: Puntuación de relevancia y filtrado
  5. 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

Abstracción de Base de Datos Vectorial:

Symbi utiliza un backend de base de datos vectorial intercambiable. LanceDB es el valor predeterminado sin configuración (integrado, no requiere servicio externo). Qdrant está disponible como backend opcional detrás del feature flag vector-qdrant.

Backend Feature Flag Configuración Caso de Uso
LanceDB (predeterminado) integrado Ninguna (zero-config) Desarrollo, nodo único, despliegues integrados
Qdrant vector-qdrant SYMBIONT_VECTOR_HOST Clusters de producción distribuidos 
pub struct VectorConfig {
    pub backend: VectorBackend,       // LanceDB (predeterminado) o Qdrant
    pub dimension: usize,             // 1536 para embeddings de OpenAI
    pub distance_metric: DistanceMetric::Cosine,
    pub index_type: IndexType::HNSW,
    pub data_path: PathBuf,           // Ruta de almacenamiento de LanceDB
}

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:

  1. Descubrimiento de Esquema: Recuperar esquema de herramienta del servidor MCP
  2. Verificación de Firma: Verificar firma criptográfica
  3. Confianza en Primer Uso: Anclar claves confiables para verificación futura
  4. Aplicación de Políticas: Aplicar políticas de uso de herramientas
  5. 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_backend = "lancedb"            # "lancedb" (predeterminado) o "qdrant"
vector_data_path = "./data/vectors"   # Ruta de almacenamiento de LanceDB
embedding_dimension = 1536
context_cache_size = "1GB"
knowledge_retention_days = 365

# Opcional: solo necesario cuando vector_backend = "qdrant"
# [context.qdrant]
# host = "localhost"
# port = 6334

[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

# Base de datos vectorial (LanceDB es el predeterminado sin configuración)
export SYMBIONT_VECTOR_BACKEND=lancedb          # o "qdrant"
export SYMBIONT_VECTOR_DATA_PATH=./data/vectors # Ruta de almacenamiento de LanceDB

# Opcional: solo necesario al usar el backend de Qdrant
# export SYMBIONT_VECTOR_HOST=localhost
# export SYMBIONT_VECTOR_PORT=6334

# Dependencias externas
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 

# Iniciar dependencias (LanceDB es integrado — no requiere servicio externo)
docker-compose up -d 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

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.