背压是很多 Agent Demo 不谈、生产系统绕不开的问题。工具输出可能非常大，例如 npm test 打出几万行日志，grep 搜索整个仓库，构建工具输出长堆栈。Runtime 不能把所有内容原样塞进模型上下文。 正确做法是分两层处理： 第一层是执行层限流。命令执行器记录完整日志到文件或 tra
coding agent 迟早会执行 shell 命令。读目录、跑测试、安装依赖、生成文件、调用 CLI，都会经过子进程。这里必须谨慎，因为 shell 是副作用入口。 一个最低限度的命令执行器应当具备： 明确的工作目录； 环境变量白名单或脱敏策略； stdout/stderr 流式输出； 超时；
一个成熟 runtime 必须支持取消。取消不是'UI 不显示了'，而是从用户操作一路传播到模型请求、工具执行、子进程和资源清理。 这段代码只是开始。上线后的 runtime 需要把 AbortSignal 传给 HTTP client、模型 SDK、工具 executor、子进程管理器。任何一层吞
Agent 产品喜欢流式输出，主要是为了降低用户等待的不确定性，也让 runtime 更早看见模型意图。炫技排在很后面。 模型流可能先返回解释文字，再返回工具调用片段。工具执行也可能先输出日志，再最终退出。统一处理这些事件，最自然的接口是 async iterator： 事件流的好处是前端、CLI、
很多人学会 async/await 后，会误以为异步编程已经结束。对普通 Web API 来说，这通常够用；对 Agent Runtime 来说，不够。 Runtime 面对的不是一次请求一次响应，而是长时间过程： 模型流式吐出 token 和 tool call delta； shell 命令持续
写 Agent Runtime 之前，先补一门不太体面的课：异步任务和进程控制。 Agent Runtime 表面上是在调用模型，实际上是在管理一串可能很慢、会失败、有副作用、需要取消的异步任务。模型请求会流式返回，shell 命令会持续输出，文件系统可能被修改，用户可能中途按下取消，工具可能超时，
读完本章，你应该能清楚解释 Agent、Workflow、Tool、Runtime 的边界；能说出 step、turn、run、trace、session、checkpoint 的区别；能解释一个 Agent 为什么会卡死、乱调工具、爆 token；也能看懂本书后续所有章节围绕的是同一个运行闭环，而
选三个项目：Cline、Codex CLI、aider。分别画出一次用户请求如何走到工具调用的链路图。你不需要读完整个仓库，但要回答： 1. 用户输入进入哪里？ 2. 模型调用在哪里发生？ 3. 工具在哪里注册？ 4. 工具调用结果如何回到模型？ 5. 权限审批或确认在哪里发生？ 6. 日志或 tr
写一个能演示的 Agent 很快。写一个能稳定跑的 Agent 很慢。慢在三件事上。 第一，模型输出不是普通函数返回值。它可能少字段、多字段、把 JSON 写坏、重复调用工具、误解工具描述，或者在工具失败后编一个像真的观察结果。Runtime 要把模型输出当作不可信输入处理。 第二，工具不是纯计算。
本书统一使用以下术语。 turn 是一次用户与系统的交互轮次。用户提出一个任务，是一个 turn 的开始。 step 是 runtime 在一个 turn 内的一次模型决策或工具执行推进。一次 turn 可以有很多 step。 run 是一次完整执行，从收到用户请求到最终回答、失败或取消。长任务中，
一个最小 Agent Loop 可以写成这样： 这段伪代码故意没有把逻辑藏进框架名里。runtime 的关键责任全在其中：构建上下文、调用模型、校验工具、审批权限、执行工具、记录观察、判断停止。如果其中任何一步被省略，demo 仍然可能成功，生产系统却会变脆。 图 12：Agent Runtime
ReAct 论文提出把 reasoning 与 acting 交错起来：模型可以在最终答案之前产生行动，行动结果再反过来影响后续推理。这个思想后来进入了工具调用产品形态：模型输出结构化 tool call，应用执行工具，再把 tool result 或 observation 传回模型。 但要注意，
先把四个词分清楚。 Agent 是面向目标的执行体。它可以根据上下文选择下一步，可能调用工具，也可能直接回复。Agent 的核心不是'像人'，而是'根据状态作决策'。 Workflow 是预先编排好的流程。它可以包含模型节点，但节点顺序通常由工程师写死或由状态机明确控制。很多可靠系统会把 Agent
先把地基打准：Agent Runtime 到底比普通 LLM App 多负责了什么？ 很多团队第一次做 Agent，架构图都很相似：用户输入，调用模型，模型说要用工具，程序执行工具，再把结果塞回模型。这个图没有错，但它像把报社写成'记者采访，编辑发稿'。编辑部还要选题、核实、排版、审稿、撤稿、归档、
从普通 LLM App 走向 Agent Runtime 工程化的系列教程导读，介绍学习路径、适合读者和全书实践闭环。
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