运行时架构

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了解 Symbi 运行时系统架构和核心组件。

概述
1. 核心原则
系统架构
核心组件
多层安全
1. 沙箱架构
  1. 第 1 层：Docker 隔离
  2. 第 2 层：gVisor 隔离
2. 风险评估
通信系统
1. 消息类型
2. 安全功能
上下文和知识系统
MCP 集成
策略执行
1. 策略引擎架构
2. 实时执行
审计和合规性
1. 加密审计追踪
2. 合规性功能
性能特征
1. 可扩展性指标
2. 资源管理
配置
1. 运行时配置
2. 环境变量
监控和可观测性
1. 指标收集
2. 健康监控
部署
1. 容器部署
2. Kubernetes 部署
开发和测试
1. 本地开发
2. 集成测试
下一步

概述

Symbi 运行时系统为自主代理提供安全、可扩展且策略感知的执行环境。基于 Rust 构建以确保性能和安全性，它实现了具有全面审计功能的多层安全模型。

核心原则

默认安全：每个操作都受策略执行的约束
零信任：所有组件和通信都经过验证
完全可审计性：每个动作都记录在具有加密完整性的日志中
策略驱动：声明性策略控制所有系统行为
高性能：针对生产工作负载的 Rust 原生实现

系统架构

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

核心组件

代理运行时调度器

负责管理代理执行的中央编排器。

主要职责：

任务调度：基于优先级的调度，具有资源感知能力
负载均衡：在可用资源间分配
资源分配：内存、CPU 和 I/O 分配
策略协调：与策略执行集成

性能特征：

支持 10,000+ 个并发代理
亚毫秒级调度决策
基于优先级的抢占
资源感知的放置

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;
}

代理生命周期控制器

管理代理从初始化到终止的完整生命周期。

生命周期状态：

初始化中：解析 DSL 并验证配置
就绪：等待任务分配
运行中：主动执行任务
暂停：由于策略违规或资源约束而暂停
已终止：优雅关闭或强制停止

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 --> [*]

资源管理

管理的资源类型：

内存：具有限制和监控的堆分配
CPU：核心分配和利用率跟踪
磁盘 I/O：读/写带宽限制
网络 I/O：带宽和连接限制
执行时间：超时执行

资源分配策略：

首次适应：低延迟场景的最快分配
最佳适应：资源效率的最优利用
基于优先级：为关键代理保证资源

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,
}

多层安全

沙箱架构

运行时基于操作风险实现两个安全层：

第 1 层：Docker 隔离

用例：低风险操作、开发任务

基于容器的隔离
资源限制和能力下降
网络隔离和只读文件系统
适用于具有最小安全要求的可信代码

第 2 层：gVisor 隔离

用例：标准生产任务、数据处理

具有系统调用拦截的用户空间内核
内存保护和 I/O 虚拟化
增强安全性，性能影响最小
大多数代理操作的默认层

注意：企业版中提供了额外的隔离层，以满足最大安全要求。

风险评估

系统自动确定适当的安全层：

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,
    }
}

通信系统

消息类型

运行时支持多种通信模式：

直接消息传递：具有传递保证的点对点通信

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

发布-订阅：基于主题的事件分发

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

请求-响应：具有超时的同步通信

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

安全功能

消息加密：用于载荷保护的 AES-256-GCM 数字签名：用于真实性的 Ed25519 签名 消息路由：基于策略的路由控制 速率限制：每个代理的消息速率执行

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

上下文和知识系统

代理上下文管理器

为代理提供持久内存和知识管理。

上下文类型：

短期记忆：最近的交互和即时上下文
长期记忆：持久知识和学习模式
工作记忆：主动处理和临时状态
共享知识：跨代理知识共享

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 引擎集成

RAG 管道：

查询分析：理解代理信息需求
向量搜索：知识库中的语义相似性搜索
文档检索：获取相关知识文档
上下文排序：相关性评分和过滤
响应生成：上下文增强的响应合成

性能目标：

上下文检索：平均 <50ms
向量搜索：100 万+ 嵌入 <100ms
RAG 管道：端到端 <500ms

向量数据库

支持的操作：

语义搜索：基于相似性的文档检索
元数据过滤：基于约束的搜索细化
批量操作：高效的批量操作
实时更新：动态知识库更新

与 Qdrant 集成：

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 集成

模型上下文协议客户端

使代理能够安全地访问外部工具和资源。

核心功能：

服务器发现：可用 MCP 服务器的自动发现
工具管理：动态工具发现和调用
资源访问：对外部数据源的安全访问
协议处理：完全符合 MCP 规范

工具发现过程

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

使用 SchemaPin 的工具验证

验证过程：

模式发现：从 MCP 服务器检索工具模式
签名验证：验证加密签名
首次使用信任：固定可信密钥以供将来验证
策略执行：应用工具使用策略
审计日志记录：记录所有工具交互

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;
}

策略执行

策略引擎架构

策略类型：

访问控制：谁可以访问什么资源
数据流：数据如何在系统中流动
资源使用：计算资源的限制
审计要求：必须记录什么以及如何记录

策略评估：

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>;
}

实时执行

执行点：

代理创建和配置
消息发送和路由
资源分配请求
外部工具调用
数据访问操作

性能：

策略评估：每次决策 <1ms
批量评估：每秒 10,000+ 次决策
实时更新：策略更改立即传播

审计和合规性

加密审计追踪

审计事件结构：

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,
}

完整性保证：

数字签名：所有事件的 Ed25519 签名
哈希链：事件在不可变链中链接
时间戳验证：加密时间戳
批量验证：高效的批量验证

合规性功能

监管支持：

HIPAA：医疗数据保护合规性
GDPR：欧洲数据保护要求
SOX：财务审计追踪要求
自定义：可配置的合规性框架

审计功能：

实时事件流
历史事件查询
合规性报告生成
完整性验证

性能特征

可扩展性指标

代理管理：

并发代理：10,000+ 个同时代理
代理启动：标准代理 <1s
内存使用：每个代理 1-5MB（根据配置而变）
CPU 开销：运行时的系统开销 <5%

通信性能：

消息吞吐量：100,000+ 消息/秒
消息延迟：本地路由 <10ms
加密开销：每条消息 <1ms
内存池：零分配消息传递

上下文和知识：

上下文检索：平均 <50ms
向量搜索：100 万+ 嵌入 <100ms
知识更新：实时，延迟 <10ms
存储效率：压缩嵌入，大小减少 80%

资源管理

内存管理：

分配策略：基于池的分配以提高性能
垃圾收集：具有有界暂停时间的增量清理
内存保护：保护页和溢出检测
泄漏预防：自动清理和监控

CPU 利用率：

调度器开销：10,000 个代理的 CPU <2%
上下文切换：硬件辅助虚拟线程
负载均衡：动态负载分配
优先级调度：实时和批处理层

配置

运行时配置

[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

环境变量

# 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

监控和可观测性

指标收集

系统指标：

代理计数和资源使用情况
消息吞吐量和延迟
策略评估性能
安全事件率

业务指标：

任务完成率
按类型划分的错误频率
资源利用效率
合规性审计结果

集成：

Prometheus：指标收集和警报
Grafana：可视化和仪表板
Jaeger：分布式跟踪
ELK Stack：日志聚合和分析

健康监控

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
}

部署

容器部署

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 部署

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"

开发和测试

本地开发

# 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

集成测试

运行时包括全面的测试套件：

单元测试：组件级测试
集成测试：跨组件测试
性能测试：负载和压力测试
安全测试：渗透和合规性测试

# Run all test suites
cargo test --workspace

# Run performance benchmarks
cargo bench

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

下一步

安全模型 - 深入了解安全实现
贡献指南 - 开发和贡献指南
API 参考 - 完整的 API 文档
示例 - 运行时示例和教程

运行时架构为构建安全、可扩展的 AI 代理提供了坚实的基础。其模块化设计和全面的安全模型使其适用于开发和生产环境。

运行时架构

🌐 其他语言

目录

概述

核心原则

系统架构

核心组件

代理运行时调度器

代理生命周期控制器

资源管理

多层安全

沙箱架构

第 1 层：Docker 隔离

第 2 层：gVisor 隔离

风险评估

通信系统

消息类型

安全功能

上下文和知识系统

代理上下文管理器

RAG 引擎集成

向量数据库

MCP 集成

模型上下文协议客户端

工具发现过程

使用 SchemaPin 的工具验证

策略执行

策略引擎架构

实时执行

审计和合规性

加密审计追踪

合规性功能

性能特征

可扩展性指标

资源管理

配置

运行时配置

环境变量

监控和可观测性

指标收集

健康监控

部署

容器部署

Kubernetes 部署

开发和测试

本地开发

集成测试

下一步