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AskSary LiveLoop使AI能够持续创建和修改交互式体验，无需重运行代码，允许用户排队指令并跨会话保持状态。
作者使用oh-my-subagents进行多智能体工作流实验，历时五天构建产品，强调此类系统中的监督使失败可见且可恢复，而非消除失败。
Agent Substrate 是 Google 开源的运行时，支持大规模 AI 代理部署的高密度生命周期管理，通过 Kubernetes 和 microVM/gVisor 沙箱将多个有状态代理多路复用至更少的物理工作节点，并具备亚秒级挂起/恢复能力。
Sapiom 完成 3500 万美元 A 轮融资，旨在降低代理基础设施成本，并发布了三款产品：一个成本感知的模型路由器、用于构建代理的 Agent Studio，以及一个带有类型化步骤图和完整追踪的运行时。
一位开发者记录了为一家SaaS公司构建的AI智能体运行时架构，重点聚焦于安全性、工具执行、状态管理以及推理与执行的分离。
一篇介绍 Maka 桌面 AI 工作台的推文和项目说明，探讨了 Agent 开发中的缓存优化、运行时工程问题，以及 Maka 作为本地优先工具的功能架构。
文章从工程视角重新定义KV Cache，指出它不仅仅是推理优化技术，更是在Agent时代成为复用已计算结果的Runtime基础设施，帮助AI避免重复思考。
Feral v0.2.0是一个开源本地AI工作空间，通过llama.cpp运行GGUF模型，支持云端模型的BYOK，包含带有沙盒工具和知识图谱的代理运行时，现已发布Windows、macOS和Linux版本，无遥测，无订阅。
Regimes是一个建立在ActiveGraph事件溯源运行时上的可审计、保留样本门控的改进循环。它诊断AI智能体中的失败，提出修复方案，并仅在通过多重门控后才予以提升，将LongMemEval上的准确率最多提高了+0.10。
一个名为Annie的AI智能体自主将一份宝可梦红宝石GBA ROM重新编译成一个完整的混合WASM重编译器和GBA运行时，完成了一项通常需要专家团队数月、花费数万美元的任务。
Peter的文章阐明了cloud agent和desktop agent的根本分界，讨论了云agent在无人监督、共享硬件环境下的安全性、运行时和基础设施挑战，指出agent runtime未来会越来越像一个小型OS。
一个开源的代理运行时，专为在真实硬件上离线运行AI代理而设计，支持硬件I/O（GPIO/MQTT/OPC-UA）作为一级节点和可视化构建器，支持多提供商LLM和本地RAG。
一位实践者分享了AI代理连续运行6小时以上时，上下文窗口管理策略（摘要、RAG、截断）的真实失败模式，指出每种方法都会以仅在长时间运行时才会显现的方式降低决策质量。
Agyn是一个开源的、原生于Kubernetes的代理运行时，它将Claude Code和Codex等AI代理引入生产环境，具备完整的凭证隔离和预构建的适配器。它通过在Sidecar中运行MCP服务器并对内部服务使用mTLS来解决安全问题，防止提示注入导致凭证泄露。
作者将常见的AI代理失败（如虚构症、来源遗忘和幻肢状态）映射到人类神经系统疾病，提出了一种用于在OpenClaw和Hermes等运行时中调试代理的诊断框架。
Atomic-Agent 是一个为 llama.cpp 本地推理模型设计的桌面操作 Agent，通过优化运行时架构让小型本地模型可靠地执行多步骤桌面任务。
Google 开源了 AX (Agent eXecutor)，这是一个面向 Kubernetes 设计的分布式运行时框架，用于编排代理循环，并内置了故障恢复和任务继续执行能力。
作者介绍了 cascaide，这是一个全栈智能体运行时和 AI 编排框架，使用 TypeScript 编写，可在任何支持 JS/TS 的环境运行。它提供 UI 作为图节点、持久化 Postgres 检查点、零编排成本，并且设计为可自托管，无供应商锁定。
Yohei Nakajima 开源了 Active Graph，这是一个基于事件溯源的反应式图运行时，用于长时间运行的智能体，提供持久化状态、分支与差异智能体运行以及完全可审计性，代表了智能体架构的新范式。
介绍 Herdr 和 Muxy 两款终端多窗口管理工具，Herdr 是一款基于 Rust 的终端原生代理运行时，支持持久化、鼠标操作和代理状态管理，可替代 tmux。