从 Runtime实验走向工程闭环
文章深入解析了DeepSeek Harness（DSH）的架构与工程价值，指出其通过细粒度可替换性和执行历史记录解决了Agent维护难题。作者对比了Cordis论文与自我进化研究，强调DSH目前仅实现了Runtime实验原语，尚未达到工程闭环。要从临时挂载走向生产系统，仍需构建可信评测、发布链路、强隔离及责任归属四大基础设施。
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读完醍醐灌顶啊！人大联合北大、清华等团队发布149页Agent综述：Prompt时代正在结束，Runtime时代已经来了
本文介绍了一篇由人大联合北大、清华等团队发布的关于长时程智能体（Long-Horizon Agents）的综述论文。文章指出，AI Agent 下一阶段的竞争关键在于能否持续工作数小时甚至更久，而不仅仅是模型本身的智能。作者强调，强大的 Agent 需要结合模型能力与外部 Harness（运行系统），并提出了 Agent 发展的三个阶段（Prompt Engineering、Context Engineering、Runtime Harness）以及三个能力等级（H1、H2、H3）。最后，文章列举了长时程 Agent 在软件工程、深度研究、电脑操作、多模态和通用生产力等领域的应用，认为 AI 正从单次回答向持续完成工作转变。
Agent Sandboxes 实践概述
文章深入探讨了 Agent Sandboxes 的实际应用，通过隔离性、状态管理、发布等维度的对比研究，详细分析了 Agent 运行时的两种放置模式及其架构差异。
Production Deep Agents 运行时指南：弹性执行、内存与多租户
本文探讨了将长运行周期的 Deep Agents 部署到生产环境所需的运行时基础设施。文章指出，除了 Agent 的 Harness（提示词、工具）外，更关键的是底层的 Runtime，它提供了弹性执行、持久化内存、多租户隔离、人在回路（HITL）和可观测性。文章详细介绍了如何通过检查点机制实现故障恢复与状态恢复，区分了短期与长期内存的存储策略，并阐述了在 Agent Server 中实现数据隔离与鉴权的多租户方案。
生产级深度 Agent 的运行时解析：LangSmith 的架构实践
文章深入探讨了构建生产级 AI Agent 所需的运行时基础设施。作者区分了围绕模型的“挽具”与底层“运行时”，并详细剖析了运行时的四大核心能力：持久化执行、长期/短期记忆管理、多租户隔离以及人机协同。这些机制解决了 Agent 在长时间运行、状态恢复和数据安全方面的关键挑战。
