PI（十）Agent Runtime架构总览
pi 的 Agent 不是一个黑盒的"智能体框架"，而是一个分层清晰的状态机：packages/agent提供无 UI、无 CLI 依赖的纯运行时"引擎"，packages/coding-agent在引擎之上组装出工具、系统提示词、会话持久化和扩展系统，构成可以直接跑的"整车"。
OpenSandbox：重新思考 Agent 时代的 Runtime
本文整理自阿里巴巴高级技术专家、研发 TL 陶宇田在QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《OpenSandbox:重新思考 Agent 时代的 Runtime》。
自研Runtime、Agent Loop、Infra：一家通用Agent公司的全栈赌注
2026 年 8 月，Floatboat 公布了一份评测数据:使用 DeepSeek-V4-Flash跑完五项基准，成绩全面超越贵 57.1 倍的 Claude Opus 4.8。
Agent Runtime 和 Agent 平台有什么区别？
Agent 平台覆盖智能体从创建到运营的完整工作空间，常见能力包括模型接入、知识配置、工具管理、流程搭建、测试、发布、权限和监控。Agent Runtime 专门承接任务运行，负责创建运行实例、保存状态、执行工具、应用权限、处理暂停与恢复，并留下日志。
是时候把Agent的钥匙，交给企业自己了
但从产品动向看，两家前沿模型公司都在把竞争推向另一个战场:OpenAI推出可在组织内共享、连接企业工具的Workspace Agents，Anthropic则把Claude接入QuickBooks、PayPal和HubSpot等中小企业日常使用的软件。
Agent 评测全流程拆解：数据集、Worker、评分器、发布门禁
开发一个能回答问题、调用工具的 Agent 不难，难的是判断它能不能进生产系统。文章结合内部一套 Agent 评测系统，先区分它与传统软件测试的差异，再沿着用例设计、任务执行、评分和回归的顺序，讲清任务、成功标准、执行证据三要素如何协作。
为什么大厂都在补 Harness？Agent 的竞争正在从模型转向运行时
这也是为什么过去几个月，越来越多团队开始公开补 Harness:Anthropic 通过 Claude Agent SDK，向开发者提供与 Claude Code 相同的工具、Agent Loop 和 Context Management;
大模型 Agent 面经：沙箱与自进化，这 7 题答出安全思维才算顶尖
面 Agent 方向，到了自进化这一层，面试官考的不再是"你会不会用沙箱"，而是"当 Agent 开始自己改自己时，你怎么保证它不会把自己改死"。自进化是 Agent 最迷人的能力，也是最危险的能力。它能自己写插件、自己装插件、自己改配置——但万一改错了呢？万一装了个恶意插件呢？