Agent Runtime: де агент реально виконується

Ідея за 30 секунд

Agent Runtime — це система (execution layer), яка запускає та керує роботою агента. Вона обробляє запит, виконує кроки агента, викликає інструменти та вирішує, коли завершити роботу.

Коли потрібен: коли агент має виконувати кілька кроків, використовувати інструменти та контролювати завершення роботи.

Проблема

У багатокроковій задачі агент має не лише "думати", а й стабільно виконувати кроки один за одним.

Без окремого шару виконання швидко з'являється хаос: губиться стан між кроками, інструменти викликаються без єдиного контролю, а зупинка роботи стає непередбачуваною.

Рішення

Додати Agent Runtime — шар, який запускає цикл виконання і керує ним: контекстом, викликами інструментів, станом і умовами завершення.

Аналогія: як диспетчер у службі доставки.

Він не доставляє посилку сам, але керує процесом: кому дати задачу, що робити далі і коли завершити маршрут.

Agent Runtime так само координує роботу агента на кожному кроці.

Як працює Agent Runtime

Agent Runtime координує взаємодію між моделлю, станом агента та інструментами і запускає execution loop, який керує кожним кроком роботи агента.

Цей цикл повторюється, поки агент не поверне фінальну відповідь або не спрацює ліміт.

У коді це виглядає так

class AgentRuntime:
    def __init__(self, llm, tools, max_steps=8):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.max_steps = max_steps

    def run(self, user_input: str):
        state = {
            "messages": [{"role": "user", "content": user_input}],
            "steps": 0,
        }

        while state["steps"] < self.max_steps:
            action = self.llm.decide(state["messages"])

            if action["type"] == "final_answer":
                return action["content"]

            if action["type"] == "tool_call":
                result = self.tools.execute(action["tool"], action["args"])
                state["messages"].append({"role": "tool", "content": result})

            state["steps"] += 1

        return "Stopped: max_steps reached"

Як це виглядає під час виконання

Запит: "Знайди актуальні вимоги до API rate limits і коротко підсумуй"

Step 1
Agent Runtime: збирає Context -> [user_message]
Agent Runtime: викликає LLM.decide(...)
LLM: повертає -> tool_call(search_docs, {"query": "API rate limits docs"})
Agent Runtime: викликає search_docs через Tool interface
Agent Runtime: оновлює State -> додає tool_result_1

Step 2
Agent Runtime: збирає Context -> [user_message, tool_result_1]
Agent Runtime: викликає LLM.decide(...)
LLM: повертає -> final_answer
Agent Runtime: повертає відповідь користувачу
Agent Runtime: фіксує Stop reason -> final_answer

Runtime зберігає стан, запускає цикл, отримує дію від моделі, виконує інструменти і зупиняється, коли є фінальна відповідь або спрацьовує ліміт.

Коли підходить — і коли ні

Agent Runtime має сенс, коли потрібен керований цикл зі станом та інструментами. Для простих one-shot сценаріїв він зазвичай додає зайву складність.

Підходить

Не підходить

У таких випадках зазвичай достатньо прямого виклику моделі:

response = llm(prompt)

Типові проблеми та відмови

Більшість таких проблем вирішуються на рівні runtime через ліміти, перевірки та обробку помилок.

Як поєднується з іншими патернами

Agent Runtime не визначає поведінку агента — він лише запускає і керує виконанням патернів, які описують логіку агента.

• ReAct Agent — runtime виконує цикл думка → дія → результат.
• Routing Agent — runtime дозволяє вибирати інструмент або підсистему на кожному кроці.
• Memory-Augmented Agent — runtime додає пам'ять у контекст кожної ітерації.
• Guarded-Policy Agent — runtime перевіряє політики перед виконанням дій.
• Code-Execution Agent — runtime запускає ізольоване виконання коду.

Інакше кажучи:

• Agent Patterns визначають як агент мислить
• Agent Runtime визначає як агент виконується

Коротко

FAQ

Q: Чи є Agent Runtime частиною моделі?
A: Ні. Модель лише генерує наступну дію. Runtime керує циклом виконання, станом і викликами інструментів.

Q: Чим runtime відрізняється від agent framework?
A: Framework — це бібліотека або платформа. Runtime — це логічний шар, який керує виконанням агента всередині системи.

Q: Коли агенту справді потрібен runtime?
A: Коли з’являється цикл виконання: кілька кроків, виклики інструментів, стан між ітераціями, контроль лімітів і причин зупинки. Якщо задача вирішується одним викликом LLM, окремий runtime зазвичай не потрібен.

Що далі

Agent Runtime керує циклом виконання. Але для повноцінної системи потрібні й інші архітектурні шари:

• Tool Execution Layer — як агент безпечно виконує інструменти та API.
• Memory Layer — як агент зберігає та використовує пам'ять між кроками.
• Policy Boundaries — як система контролює дозволені дії агента.
• Orchestration Topologies — як кілька агентів координують спільну роботу.

Разом ці компоненти формують повну архітектуру агентної системи.