PPIO发布Agent Runtime：让Agent部署像Serverless一样简单

近期，PPIO 发布了基于 Sandbox（沙箱）自研的新产品：Agent Runtime，一个轻量级的 Agent 运行时框架。

Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出，其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台，AgentCore Runtime 则是其中一个子产品，是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境，旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。

PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、容器编排、服务暴露等复杂细节，只需专注于 Agent 的业务逻辑开发。

PPIO Agent Runtime 构建在 PPIO 的 Sandbox 之上。Sandbox 提供了硬件级的安全隔离和资源管理，而 Agent Runtime 则在此基础上实现了会话管理、状态保持和快速部署能力。两者结合，为开发者提供了一个可靠的 Agentic Infra 选择。

Sandbox 与 Agent Runtime 的出现，标志着云计算从云原生向 AI 原生基础设施的重要演进。

# 01 

开发者为什么需要 Agent Runtime？

Agent Runtime 的推出并非偶然，而是一个明确市场需求的回应：如何将 Agent 从实验室原型快速、安全、经济地推向生产环境。

Agent 生产环境背后是巨大的商业市场空间。根据市场研究，Agentic AI 市场预计将从 2024 年的 52.5 亿美元增长到2032 年的 961.8 亿美元。但是，也有市场研究机构警告，到 2027 年底将有 40% 的 Agent 项目因部署复杂度、成本失控和价值不清而被取消。

这种矛盾的背后有很多原因，而最核心的关键问题在于，现有的云基础设施并不是为 Agent 的独特执行模式设计的。

以当前云计算的主流架构 Serverless 为例，其特点与 Agent 存在天然的冲突。

首先，Serverless 的生命周期短，而 Agent 的生命周期较长。

Serverless 能够按照任务请求自动弹性伸缩，但本质上是短生命周期执行环境，适合事件驱动的小任务。出于成本和架构设计考虑，Serverless 一般都强制限制最大执行时长，例如AWS Lambda 是 15 分钟，执行超时会被系统强制终止。

然而，一个执行复杂任务的 Agent，尤其是带工具使用、多轮推理、长尾任务的，例如长文档结构化、Deep Research，通常需要数十分钟甚至数小时才能完成任务。

其次，Serverless 架构针对的是无状态任务，而 Agent 天然就是有状态任务。

所谓的无状态意味着一次执行结束后，所有内存状态都被销毁，下一次执行必须从外部重新读回来。而 Agent 需要在多轮交互中保持上下文和会话状态，来统一管理 Agent 的记忆、工具调用历史和任务计划。传统的无状态架构需要频繁的外部存储读写，严重影响性能。

容器理论上可以运行 Agent ，但容器在成本与管理复杂度上挑战很大。

首先是空闲计费。即使 Agent 任务没有在运行，容器也在占据资源，CPU、内存、GPU 都要付钱。而 Agent 任务的工作负载波峰波谷极大，导致容器浪费惊人。其次是管理复杂。面对容器，开发者需要管理生命周期，管理日志、监控、调度、扩容，管理镜像/版本，管理网络、权限、安全组，对小团队、需要快速迭代的 Agent 应用来说都是极高的负担。

基于以上差异，Agent Runtime 应运而生。

Agent Runtime 可提供长时间的有状态会话，实现了 Agent 专用的 Serverless 运行环境。这标志着云计算从通用计算平台向 AI 原生基础设施的重要演进。

# 02

PPIO Agent Runtime 的核心能力：轻量级，低成本

PPIO 针对 Agent 任务所需要的持久性、状态性和自主性的特点而打造的 PPIO Agent Runtime，是一个轻量级 Agent 运行时框架，能够 快速、低成本地将 Agent 部署上线。

PPIO Agent Runtime 的核心能力包括以下几点：

第一，会话级隔离，每个用户会话都会创建一个全新的 Sandbox 实例

基于 PPIO Sandbox 的系统级隔离，每个任务运行在独立环境中，防止数据泄露和越权操作，获得独立的计算资源、内存空间和文件系统。当会话结束时，整个 Sandbox 被彻底销毁，所有会话上下文被安全清除。

这种设计使得会话之间的数据交互必须通过显式的外部服务（如数据库或消息队列），从架构层面杜绝了数据泄露风险。对于处理敏感信息的企业 Agent 应用，这种硬隔离比容器级隔离提供了更强的安全保障。

第二，基于轻量级 Sandbox 实现毫秒级冷启动。

PPIO Sandbox 采用轻量级虚拟化技术，实现了接近容器的启动速度与硬件级的环境隔离。冷启动时间 < 200ms（包含运行时初始化）。且天生适配大量并发场景。这意味着即使是第一次请求，用户也能获得亚秒级的响应速度，远优于传统虚拟机方案。

第三，长时间有状态运行，实现真正的“有状态Serverless”

与传统 Serverless 的短生命周期不同，PPIO Agent Runtime 支持：

- 会话时长：单个会话可持续运行数小时

- 状态保持：会话期间所有内存状态、文件、连接自动保持

这种“有状态 Serverless”模式特别适合需要多轮交互的 Agent 应用，如数据分析助手、代码调试助手、文档处理等。

第四，框架无关性。

PPIO Agent Runtime 不绑定特定的 Agent 开发框架，支持包括 LangGraph、OpenAI Agents SDK、Google ADK、CrewAI、AutoGen 在内的主流框架，以及任何自定义实现。只需添加简单的几行代码即可完成集成。

from ppio_sandbox.agent_runtime import AgentRuntimeApp

# 创建 Agent Runtime 应用实例
app = AgentRuntimeApp()

# 使用装饰器定义 Agent 入口点
@app.entrypoint
def my_agent(request: dict) -> dict:
    prompt = request.get("prompt", "")

    # Agent 业务逻辑
    # 这里可以调用 LLM、使用 Agent 框架、或任何自定义逻辑
    result = f"收到消息: {prompt}"

    return {"result": result}

if name == "__main__":
    app.run()

详情可查看集成指南：

https://ppio.com/docs/sandbox/agent-runtime-frameworks

第五，分钟级部署

PPIO Sandbox CLI 支持一键配置、部署 Agent 到 PPIO Agent 沙箱生态。通过 PPIO Sandbox CLI 工具，从代码到生产环境只需两个命令：

# 初始化项目
ppio-sandbox-cli agent configure

# 部署
ppio-sandbox-cli agent launch

部署成功后，只需在后端服务中集成 PPIO 的 SDK，调用一个方法即可完成调用。

from ppio_sandbox.agent_runtime import AgentRuntimeClient as PPIOAgentRuntimeClient

client = PPIOAgentRuntimeClient(
  api_key=os.getenv("PPIO_API_KEY")
)

response = await client.invoke_agent_runtime(
  agentId=os.getenv("PPIO_AGENT_ID"),
  payload=payload,
)

第六，生产级特性支持

健康检查机制：

@app.ping
def health_check() -> dict:
    return {"status": "healthy", "service": "My Agent"}

用户可以在应用中定期调用 /ping 端点检查 Agent 状态，确保服务可用性。

流式响应支持：

async def stream_response(query):
    async for chunk in agent.process_stream(query):
        yield f"data: {chunk}\n\n"

支持 Server-Sent Events (SSE) 协议，实现实时的流式输出，提升用户体验。您只需使用 Generator 或 AsyncGenerator 返回数据，即可自动实现流式响应。

第七，成本优势。

相比传统部署方式，PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程，用户无需关心基础设施配置、容器编排、服务暴露等复杂细节，只需专注于 Agent 的业务逻辑开发。

这不仅降低了开发成本，还降低了运维成本，PPIO Agent Runtime 支持全托管服务，实现自动扩缩容。

开发者可基于 PPIO Agent Runtime 实现成本优化，仅为实际使用时间付费。

关于 PPIO Agent Runtime 的部署流程和进阶功能，可查看开发者文档：

https://ppio.com/docs/sandbox/agent-runtime-introduction

# 03

结语

Agent 的大规模应用需要专门的基础设施支持。AWS AgentCore 的推出验证了这一市场需求，而 PPIO Agent Runtime 为国内开发者提供了一个轻量、安全、易用的选择。

如果你正在开发 Agent 应用，正在为部署和运维发愁，不妨试试 PPIO Agent Runtime——也许它正是你需要的那块拼图。

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https://ppio.com/ai-computing/sandbox

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