Arquitetura de Runtime
Compreenda a arquitetura do sistema de runtime Symbi e os componentes principais.
Índice
- Visão Geral
- Arquitetura do Sistema
- Componentes Principais
- Segurança Multi-Camadas
- Sistema de Comunicação
- Sistemas de Contexto e Conhecimento
- Integração MCP
- Aplicação de Políticas
- Auditoria e Conformidade
- Características de Performance
- Configuração
- Monitoramento e Observabilidade
- Implantação
- Desenvolvimento e Testes
- Próximos Passos
🌐 Outros idiomas
Visão Geral
O sistema de runtime Symbi fornece um ambiente de execução seguro, escalável e consciente de políticas para agentes autônomos. Construído em Rust para performance e segurança, implementa um modelo de segurança multi-camadas com capacidades abrangentes de auditoria.
Princípios Fundamentais
- Segurança por Padrão: Toda operação está sujeita à aplicação de políticas
- Confiança Zero: Todos os componentes e comunicações são verificados
- Auditabilidade Completa: Toda ação é registrada com integridade criptográfica
- Dirigido por Políticas: Políticas declarativas controlam todo o comportamento do sistema
- Alto Desempenho: Implementação nativa em Rust para cargas de trabalho de produção
Arquitetura do 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 Principais
Agendador de Runtime do Agente
O orquestrador central responsável por gerenciar a execução de agentes.
Responsabilidades Principais:
- Agendamento de Tarefas: Agendamento baseado em prioridade com consciência de recursos
- Balanceamento de Carga: Distribuição entre recursos disponíveis
- Alocação de Recursos: Atribuição de memória, CPU e E/S
- Coordenação de Políticas: Integração com aplicação de políticas
Características de Performance:
- Suporte para mais de 10.000 agentes concorrentes
- Decisões de agendamento sub-milissegundo
- Preempção baseada em prioridade
- Posicionamento 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 do Ciclo de Vida do Agente
Gerencia o ciclo de vida completo dos agentes desde a inicialização até o encerramento.
Estados do Ciclo de Vida:
- Inicializando: Análise de DSL e validação de configuração
- Pronto: Aguardando atribuição de tarefa
- Executando: Executando ativamente tarefas
- Suspenso: Pausado devido à violação de política ou restrições de recursos
- Encerrado: Desligamento gracioso ou parada forçada
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 --> [*]
Gerenciamento de Recursos
Tipos de Recursos Gerenciados:
- Memória: Alocação de heap com limites e monitoramento
- CPU: Alocação de núcleos e rastreamento de utilização
- E/S de Disco: Limites de largura de banda de leitura/escrita
- E/S de Rede: Limites de largura de banda e conexões
- Tempo de Execução: Aplicação de timeout
Estratégias de Alocação de Recursos:
- Primeiro Ajuste: Alocação mais rápida para cenários de baixa latência
- Melhor Ajuste: Utilização ótima para eficiência de recursos
- Baseado em Prioridade: Garantir 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,
}
Segurança Multi-Camadas
Arquitetura de Sandbox
O runtime implementa duas camadas de segurança baseadas no risco da operação:
Camada 1: Isolamento Docker
Caso de Uso: Operações de baixo risco, tarefas de desenvolvimento
- Isolamento baseado em contêiner
- Limites de recursos e remoção de capacidades
- Isolamento de rede e sistemas de arquivos somente leitura
- Adequado para código confiável com requisitos mínimos de segurança
Camada 2: Isolamento gVisor
Caso de Uso: Tarefas de produção padrão, processamento de dados
- Kernel de espaço do usuário com interceptação de chamadas do sistema
- Proteção de memória e virtualização de E/S
- Segurança aprimorada com impacto mínimo na performance
- Camada padrão para a maioria das operações de agentes
Nota: Camadas adicionais de isolamento estão disponíveis nas edições Enterprise para requisitos máximos de segurança.
Avaliação de Risco
O sistema determina automaticamente a camada de segurança apropriada:
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 Comunicação
Tipos de Mensagens
O runtime suporta múltiplos padrões de comunicação:
Mensageria Direta: Comunicação ponto a ponto com garantias de entrega
let response = agent_bus.send_message(
target_agent_id,
SecureMessage::new(payload)
).await?;
Publicar-Assinar: Distribuição de eventos baseada em tópicos
agent_bus.publish("data_processing.completed", event_data).await?;
agent_bus.subscribe("security.alerts", alert_handler).await?;
Requisição-Resposta: Comunicação síncrona com timeout
let result = agent_bus.request(
target_agent,
request_payload,
timeout_duration
).await?;
Recursos de Segurança
Criptografia de Mensagens: AES-256-GCM para proteção de payload Assinaturas Digitais: Assinaturas Ed25519 para autenticidade Roteamento de Mensagens: Controles de roteamento baseados em políticas Limitação de Taxa: Aplicação de taxa de mensagem 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 e Conhecimento
Gerenciador de Contexto do Agente
Fornece gerenciamento de memória persistente e conhecimento para agentes.
Tipos de Contexto:
- Memória de Curto Prazo: Interações recentes e contexto imediato
- Memória de Longo Prazo: Conhecimento persistente e padrões aprendidos
- Memória de Trabalho: Processamento ativo e estado temporário
- Conhecimento Compartilhado: Compartilhamento de conhecimento 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>>;
}
Integração do Motor RAG
Pipeline RAG:
- Análise de Consulta: Compreensão das necessidades de informação do agente
- Busca Vetorial: Busca de similaridade semântica na base de conhecimento
- Recuperação de Documentos: Obtenção de documentos de conhecimento relevantes
- Classificação de Contexto: Pontuação de relevância e filtragem
- Geração de Resposta: Síntese de resposta aumentada por contexto
Metas de Performance:
- Recuperação de contexto: <50ms em média
- Busca vetorial: <100ms para mais de 1M embeddings
- Pipeline RAG: <500ms ponta a ponta
Banco de Dados Vetorial
Operações Suportadas:
- Busca Semântica: Recuperação de documentos baseada em similaridade
- Filtragem de Metadados: Refinamento de busca baseado em restrições
- Operações em Lote: Operações em massa eficientes
- Atualizações em Tempo Real: Atualizações dinâmicas da base de conhecimento
Integração com 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,
}
Integração MCP
Cliente do Protocolo de Contexto do Modelo
Permite que agentes acessem ferramentas e recursos externos de forma segura.
Capacidades Principais:
- Descoberta de Servidores: Descoberta automática de servidores MCP disponíveis
- Gerenciamento de Ferramentas: Descoberta dinâmica de ferramentas e invocação
- Acesso a Recursos: Acesso seguro a fontes de dados externas
- Manipulação de Protocolo: Conformidade completa com especificação MCP
Processo de Descoberta de Ferramentas
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
Verificação de Ferramentas com SchemaPin
Processo de Verificação:
- Descoberta de Schema: Recuperar schema de ferramenta do servidor MCP
- Verificação de Assinatura: Verificar assinatura criptográfica
- Confiança no Primeiro Uso: Fixar chaves confiáveis para verificação futura
- Aplicação de Políticas: Aplicar políticas de uso de ferramentas
- Log de Auditoria: Registrar todas as interações de ferramentas
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;
}
Aplicação de Políticas
Arquitetura do Motor de Políticas
Tipos de Políticas:
- Controle de Acesso: Quem pode acessar quais recursos
- Fluxo de Dados: Como os dados se movem através do sistema
- Uso de Recursos: Limites em recursos computacionais
- Requisitos de Auditoria: O que deve ser registrado e como
Avaliação 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>;
}
Aplicação em Tempo Real
Pontos de Aplicação:
- Criação e configuração de agentes
- Envio e roteamento de mensagens
- Solicitações de alocação de recursos
- Invocação de ferramentas externas
- Operações de acesso a dados
Performance:
- Avaliação de políticas: <1ms por decisão
- Avaliação em lote: mais de 10.000 decisões por segundo
- Atualizações em tempo real: Mudanças de política propagadas instantaneamente
Auditoria e Conformidade
Trilha de Auditoria Criptográfica
Estrutura de Eventos de Auditoria:
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,
}
Garantias de Integridade:
- Assinaturas Digitais: Assinaturas Ed25519 em todos os eventos
- Encadeamento de Hash: Eventos vinculados em cadeia imutável
- Verificação de Timestamp: Timestamps criptográficos
- Verificação em Lote: Verificação em massa eficiente
Recursos de Conformidade
Suporte Regulatório:
- HIPAA: Conformidade de proteção de dados de saúde
- GDPR: Requisitos europeus de proteção de dados
- SOX: Requisitos de trilha de auditoria financeira
- Personalizado: Frameworks de conformidade configuráveis
Capacidades de Auditoria:
- Streaming de eventos em tempo real
- Consulta de eventos históricos
- Geração de relatórios de conformidade
- Verificação de integridade
Características de Performance
Métricas de Escalabilidade
Gerenciamento de Agentes:
- Agentes Concorrentes: Mais de 10.000 agentes simultâneos
- Inicialização de Agente: <1s para agentes padrão
- Uso de Memória: 1-5MB por agente (varia conforme configuração)
- Overhead de CPU: <5% de overhead do sistema para o runtime
Performance de Comunicação:
- Throughput de Mensagens: Mais de 100.000 mensagens/segundo
- Latência de Mensagens: <10ms para roteamento local
- Overhead de Criptografia: <1ms por mensagem
- Pool de Memória: Passagem de mensagens sem alocação
Contexto e Conhecimento:
- Recuperação de Contexto: <50ms em média
- Busca Vetorial: <100ms para mais de 1M embeddings
- Atualizações de Conhecimento: Tempo real com latência <10ms
- Eficiência de Armazenamento: Embeddings comprimidos com redução de 80% no tamanho
Gerenciamento de Recursos
Gerenciamento de Memória:
- Estratégia de Alocação: Alocação baseada em pool para performance
- Coleta de Lixo: Limpeza incremental com tempos de pausa limitados
- Proteção de Memória: Páginas de guarda e detecção de overflow
- Prevenção de Vazamentos: Limpeza automática e monitoramento
Utilização de CPU:
- Overhead do Agendador: <2% CPU para 10.000 agentes
- Troca de Contexto: Threads virtuais assistidas por hardware
- Balanceamento de Carga: Distribuição dinâmica de carga
- Agendamento por Prioridade: Camadas de processamento em tempo real e em lote
Configuração
Configuração do 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
Variáveis de Ambiente
# 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
Monitoramento e Observabilidade
Coleta de Métricas
Métricas do Sistema:
- Contagem de agentes e uso de recursos
- Throughput e latência de mensagens
- Performance de avaliação de políticas
- Taxas de eventos de segurança
Métricas de Negócio:
- Taxas de conclusão de tarefas
- Frequências de erro por tipo
- Eficiência de utilização de recursos
- Resultados de auditoria de conformidade
Integração:
- Prometheus: Coleta de métricas e alertas
- Grafana: Visualização e dashboards
- Jaeger: Rastreamento distribuído
- ELK Stack: Agregação e análise de logs
Monitoramento de Saúde
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
}
Implantação
Implantação em Contêiner
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"]
Implantação no 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"
Desenvolvimento e Testes
Desenvolvimento 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
Testes de Integração
O runtime inclui suítes de testes abrangentes:
- Testes Unitários: Testes em nível de componente
- Testes de Integração: Testes entre componentes
- Testes de Performance: Testes de carga e estresse
- Testes de Segurança: Testes de penetração e conformidade
# Run all test suites
cargo test --workspace
# Run performance benchmarks
cargo bench
# Run security tests
cargo test --features security-tests
Próximos Passos
- Modelo de Segurança - Mergulho profundo na implementação de segurança
- Contribuindo - Diretrizes de desenvolvimento e contribuição
- Referência da API - Documentação completa da API
- Exemplos - Exemplos e tutoriais do runtime
A arquitetura do runtime fornece uma base robusta para construir agentes de IA seguros e escaláveis. Seu design modular e modelo de segurança abrangente o tornam adequado tanto para ambientes de desenvolvimento quanto de produção.