什么是AgentRun
AgentRun是以高代码为核心，开放生态、灵活组装的一站式Agentic AI基础设施平台，为企业级Agentic 应用提供开发、部署与运维全生命周期管理。
用一句话概括：AgentRun = 面向智能体（Agent）应用的云原生运行底座 + 沙箱平台 + 模型治理与工具生态 + 安全与可观测能力。
它的目标是，让团队在开发 AI Agent 时，不用再自己搭一整套执行环境、模型网关、工具调用、日志监控、权限体系，而是直接站在一个专门为 Agent 场景优化过的 Serverless 平台之上，专注于业务逻辑和智能体行为本身。
AgentRun 能做什么？
快速构建并持续演进 Agent 应用
提供无代码 / 低代码 / 高代码三种开发模式：
无代码（AI Studio）：面向业务或运营人员，通过可视化界面搭建 Agent；
低代码（快速创建 Agent）：通过界面选择模型、编写提示词、配置工具和 Sandbox，快速搭建可运行 Agent；
高代码（代码创建 Agent）：使用 Python / Node.js / Java 等语言和任意框架，实现复杂逻辑和工程化落地。
一键从低代码切换到高代码：
在快速创建模式验证完原型后，可以一键转换为代码模式；
平台根据当前配置生成结构清晰、可维护的代码，后续直接在高代码模式迭代，无需重写。
开放的 SDK / API，强化高代码集成能力：
提供统一的 HTTP API（兼容 OpenAI Chat Completions 等协议），方便在任意语言、任意后端服务中直接调用 Agent、模型和工具；
提供多语言 SDK（如 Python / Node.js），封装鉴权与调用细节，高代码项目只需少量代码即可：
在现有服务中调用托管在 AgentRun 上的 Agent；
调用模型代理层，复用多模型 Fallback、负载均衡等治理能力；
调用 Serverless Sandbox，完成代码执行、Browser Use 等复杂任务。
框架开放、不被锁定：
提供适配主流 Agent 框架的集成能力，可与 LangChain、AgentScope、CrewAI、Google ADK 等框架结合使用（详见开发文档：AgentRun SDK 说明）；
你可以只使用 AgentRun 的一部分能力（例如 Sandbox、模型代理或可观测），与现有系统或框架拼装，而不必整体迁移到某个封闭平台，实现真正的模块化、可插拔集成。
提供生产级的 Agent 运行环境
基于函数计算 FC 的 Serverless 运行时：
针对 agent 稀疏调用，burst 突发流量的场景，利用 serverless 弹性伸缩能力，从容应对
会话亲和，保证同一个会话尽量落在同一实例，方便持续对话和状态管理；
缩容到0的能力，会话闲置超时后资源自动释放，提供闲置计费的能力，平衡性能与成本。
内建多语言、多类型运行环境：
Agent 运行时支持 Python、Node.js、Java 等主流语言；
Sandbox 运行时内置 50+ 语言执行环境，并支持自定义镜像；
无需维护服务器、容器或 K8s 集群。
统一的模型接入与治理
一站式管理大模型：
支持接入通义千问、DeepSeek 等主流厂商模型以及开源模型；
支持通过 FunModel 将开源模型一键托管为 OpenAI 兼容 API；
支持向量模型管理，用于检索和 RAG 场景。
模型治理与高可用：
统一模型代理层屏蔽不同厂商 API 细节；
内置多模型负载均衡、Fallback 降级、并发控制、超时控制；
支持内容安全审核、Token 限流、自动重试与成本监控。
开箱即用的 Sandbox 能力
沙箱即服务（Sandbox as a Service）：
Code Interpreter：安全执行 Python/Node.js/Java 等代码，支持文件管理、会话管理；
Browser Use：CDP over WebSocket 协议，兼容 Puppeteer / Playwright，提供稳定的浏览器自动化环境；
Computer / Mobile Use（规划与扩展方向）：支持 GUI 操作、远程桌面等高级操作。
企业级安全隔离：
基于安全容器（MicroVM）多级隔离（请求级、实例级、会话级）；
存储隔离，支持挂载 OSS/NAS 等存储；
沙箱环境由平台统一维护与升级，开发者无需自建、打补丁和依赖管理。
Serverless Sandbox 性能特性：
浅休眠毫秒级唤醒：对短暂空闲的沙箱实例自动进入浅休眠，有请求到达时可在毫秒级完成唤醒，几乎无冷启动感知；
深休眠秒级唤醒：长时间无流量的实例会进入更节能的深休眠模式，依然可以在秒级范围内快速恢复，兼顾成本与性能；
百万沙箱模板并发运行能力：底座支持百万级沙箱模板（函数级别）并发运行，可支撑大规模、多类型沙箱在同一平台上同时工作，适合多团队、多业务线共享的企业级场景。
统一工具生态与 MCP 支持
工具市场（Tool Hub）：
提供海量工具，一键部署；
支持自定义工具发布，构建自己的 Agent 工具生态。
MCP 与 Function Call 双协议：
一切皆可 MCP：Agent、Sandbox、API 工具等都可以一键 MCP 化；
支持 Hook（前后置逻辑）、语义分析、智能路由等高级扩展；
兼容市面上绝大多数 MCP 工具和 Function Call 工具。
可观测与成本分析
端到端可观测：
基于 OpenTelemetry Trace，对用户请求 → 网关 → Agent → 模型 → 工具 → 外部依赖的全链路追踪；
展示 QPS、延迟分布、错误率等关键指标；
成本与效果评估：
Token 级别成本归因：精确到模型调用、向量检索、工具调用等环节；
多维度分析：按用户、会话、Agent 类型统计成本和效果；
日志统一存储与评估分析，可用于质量评估、安全审计、语义检测等。
企业级安全与数据不出域
多层安全隔离：
请求、实例、会话多层级隔离；
Agent 运行时与 Sandbox 运行时安全隔离；
支持 VPC/IDC 网络打通，数据不出企业私域。
数据与记忆的灵活部署：
深度集成 Mem0、RAGFlow 等开源项目；
支持“一键托管”模式和“绑定已有部署”（VPC/IDC 模式）；
企业可以选择核心数据私有化部署，一般数据托管上云，兼顾安全与效率。
核心组件与架构
AgentRuntime：智能体运行时
定位：为 Agent 提供统一的执行环境与生命周期管理。
关键特性：
Sandbox：沙箱管理平台
定位：为代码执行和浏览器操作提供安全、高性能的 Serverless 沙箱。
关键特性：
多类型沙箱：
Code Interpreter、Browser Use，未来扩展到 All-in-One、RL、Sim 等；
隔离与弹性：
安全容器（MicroVM）、多级隔离；
支持缩容到 0，按请求弹性调度；
毫秒级唤醒，支持万级实例/分钟极速交付；
集成方式：
支持 SDK 调用、MCP 工具方式集成到 Agent 中；
支持预置镜像和自定义镜像。
模型管理
定位：统一的大模型接入、管理与治理中心。
关键特性：
模型来源：
第三方模型（通义千问、DeepSeek 等）、开源托管模型（vLLM/SGLang/Ollama/LMDeploy 等框架）、向量模型；
模型服务提供商插件：
统一管理各种模型服务的认证凭证和连接信息；
模型运行时：
Serverless 模型运行时，支持开箱即用、DevPod 二次开发、弹性交付 GPU，低峰缩 0；
模型治理：
多模型负载代理、Fallback、并发控制、超时与缓存；
内容安全、Token 限流与成本监控。
工具管理
定位：统一的工具定义、调用和治理中心。
关键特性：
统一工具接口：
支持 MCP 和 Function Call 双协议；
API 统管工具调用逻辑，降低开发复杂度；
Tool Hub 生态：
提供大量常用工具，一键接入；
支持自定义工具发布与分享；
智能扩展：
支持 Hook 注入、语义分析、智能路由等高级能力；
规划中的 AI 自动生成工具定义与工具推荐引擎等能力。
凭证管理
定位：统一管理 Agent / Sandbox / LLM / 工具访问所需的凭证。
关键特性：
支持多种凭证类型：
API Key、JWT、Basic、AK/SK 等；
动态凭证注入：
与 AgentRun 运行时联动，通过安全机制在运行时注入；
启用/禁用控制：
支持一键禁用疑似泄露的凭证，降低安全风险。
可观测与运维
定位：让 Agent 不再是黑盒，为生产级运行提供观测与优化依据。
关键特性：
全链路 Trace：
从前端请求、网关、Agent、模型、工具到外部依赖的一致追踪；
AI 应用监控：
基于 Prometheus / ARMS 构建监控大盘，分析模型性能、Token 成本、GPU 异动等；
日志与评估：
日志统一存储，支持检索和 SQL 分析；
支持对模型调用日志进行质量、安全、意图等二次评估分析。
使用前提与接入方式
4.1 SLR 服务角色授权
首次使用 AgentRun 时，需要进行一次 SLR（Service Linked Role）授权：
登录控制台：AgentRun控制台；
按提示完成 SLR 授权；
授权完成后即可正常创建和管理 Agent、Sandbox、模型等资源。
4.2 权限与网络
需为账号或子账号参考授权RAM用户使用 AgentRun，分配访问函数计算 FC、Sandbox、大模型、日志、OSS、VPC 等资源的权限；
如需访问企业内网资源，需要配置 VPC/IDC 网络打通；
使用 UI 集成能力需要devs流水线相关权限。
小结
AgentRun 不是单纯的“Agent 开发框架”，也不是单一的“模型调用 SDK”，而是一个面向企业级 Agent 的一站式基础设施平台，它通过：
Serverless Agent 运行时与沙箱运行时；
模型运行时与模型治理；
工具 / MCP 生态与统一调用治理；
凭证统一管理与企业级安全隔离；
全链路可观测与成本分析；
让团队可以在同一个平台上，从无代码原型到高代码生产系统，平滑地构建和演进 Agent 应用，同时保持对数据安全和技术选型的控制权。