支持两种类型的运行时环境：独立式和分布式

独立代理运行时

独立运行时适用于单进程应用程序，其中所有代理均使用同一种编程语言实现并在同一进程中运行。在 Python API 中，独立运行时的一个示例是SingleThreadedAgentRuntime。

在这里，代理通过运行时通过消息进行通信，并且运行时管理代理的生命周期。
开发者可以使用提供的组件快速构建代理，这些组件包括 路由代理、AI 模型客户端、AI 模型工具、代码执行沙箱、模型上下文存储等。他们也可以从头开始实现自己的代理，或使用其他库

分布式代理运行

分布式运行时适用于多进程应用程序，其中代理可以用不同的编程语言实现并在不同的机器上运行。

如上图所示，分布式运行时由一个主机服务器和多个工作进程组成。主机服务器负责跨工作进程的代理之间的通信，并维护连接状态。工作进程运行代理，并通过网关与主机服务器通信。它们向主机服务器通告它们运行的代理，并管理代理的生命周期。

代理的工作方式与独立运行时相同，因此开发人员可以在两种运行时类型之间切换，而无需改变其代理实现

应用程序堆栈

多代理系统架构的层级结构，分为两个主要部分：

• Your Multi-Agent Application（你的多代理应用）：
  Application Logic（应用逻辑）：这是应用的核心功能层，定义了多代理系统的业务逻辑。
  Behavior Contract (Message Protocol)（行为契约（消息协议））：指定了代理之间的通信规则和协议，确保一致的行为。
  Message Types（消息类型）：定义了代理之间交换的不同消息类型，支持通信的多样性。

• Agent Communication Stack（代理通信堆栈）：

  Message Routing（消息路由）：负责管理消息在代理之间的传递和路由。
  Protobuf + gRPC：使用 Protocol Buffers（Protobuf）和 gRPC 作为底层通信技术，支持高效的数据序列化和远程过程调用。

• 总体来说，该图描述了多代理系统如何通过分层设计（应用逻辑、通信协议和底层技术）实现功能和通信，Multi-Agent Patterns（多代理模式）贯穿整个架构，指导其设计和实现

  堆栈底部是基础的消息传递和路由功能，用于使代理能够相互通信。这些功能由代理运行时管理，对于大多数应用程序而言，开发者只需与运行时提供的高级 API 进行交互（请参阅代理和代理运行时）

  在堆栈的顶层，开发人员需要定义代理交换的消息类型。这组消息类型构成了代理必须遵守的行为契约，而契约的实现决定了代理如何处理消息。行为契约有时也称为消息协议。开发人员负责实现行为契约。多代理模式源于这些行为契约（参见多代理设计模式）

三、代理生命周期

代理运行时管理代理的身份和生命周期。
应用程序不会直接创建代理，而是使用代理实例的工厂函数注册代理类型。
在本节中，我们将解释运行时如何识别和创建代理。
当运行时根据其 ID 向代理实例传递消息时，它会获取该实例，如果实例不存在则创建它

例如：一个运行时已将代理类型注册code_reviewer到一个工厂函数中，该工厂函数会生成执行代码审查的代理实例。每个代码审查请求都有一个唯一的 ID，review_request_id 用于标记一个专用会话。在这种情况下，每个请求都可以由一个具有代理 ID 的新实例来处理。(“code_reviewer”, review_request_id)