2026企业智能体基础设施关键技术研究报告

企业智能体基础设施关键技术研究企业Agent将从少量试点进入规模化应用

，单个中大型企业可能部署数百至数千个Agent

，覆盖研发、销售、财务、采购、客服、

生产、

运营等核心场景

，并由单Agent向Multi-Agent协作演进

，Agent将从“AI助手”升级为企业数字生产力基础设施。企业如

何能够安全、低成本、大规模地运行成百上千甚至数万Agent将成为重要挑战。企业智能体将进入规模应用时代企业智能体基础设施的四个核心层次：

ControlPlane管“规则”

，

Runtime管“运行”

，

Harness管“智能执行”

，Sandbox

管“

执行环境

”。

Control

Plane回答“

管什么、谁能做、允许做什么

”

；

Runtime回答“

怎么运行、

如何调度和协同

”

；

Harness回答“如何思考、如何决策、如何调用工具完成任务”

；Sandbox回答“在哪里运行、在哪里安全运行”。整体逻辑：ControlPlane定规则→Runtime组织运行→Harness驱动智能执行→Sandbox提供安全环境。企业智能体基础设施的核心层次自上而下分为四层：ControlPlane（规则控制层）

负责Agent注册、身份、权限、

Policy、治理与审计等；

Runtime（运行时层）负责任务编排、

模型调用、Tool/Skill调用、

状态管理与多Agent协同等；

Harness（智能执行层）：负责AgentLoop、

上下文管理、

Prompt/Context组装、Tool/Skill选择与调用、任务规划、轨迹管理及人机协同等；Sandbox（安全执行层）

提供隔离容

器、文件系统、

网络及计算资源

，保障Agent在受控环境中安全执行等。

Runtime是连接四层的运行枢纽：

负责启动和调度

Harness

，并为Harness分配和管理Sandbox；

Harness则利用Sandbox完成具体的代码、工具和环境操作。企业智能体基础设施架构示意图四者体现了智能体基础设施不同层次的技术分工：

ControlPlane侧重全局治理与规则控制

，难点在身份、权限、策略和多Agent

协同；

Runtime侧重Agent可靠执行

，难点在状态、

调度、

容错和长任务；

Harness侧重Agent能力增强

，创新集中于Context、Skill、Tool、

Memory与自主决策；

Sandbox侧重安全隔离

，难点在强隔离、高性能与资源控制。

总体形成“

治理—执行—智

能—安全”

四位一体的基础设施体系。智能体基础设施核心模块比较分析AgentControlPlane=

“管理和控制一群智能体怎么跑的控制中枢”

，

AgentRuntime=

“让智能体跑起来的执行引擎”。两者不是替代关系

，而是控制面（ControlPlane）

+数据/执行面（Runtime/DataPlane）

的关系。

ControlPlane不直接替代

Runtime

，而是给Runtime下达规则、配置和控制。智

能

体

Control

Plane

与

Runtime

的

关

系

分

析ControlPlane与

AgentHarness是治理与执行的关系。ControlPlane面向企业级多Agent体系

，负责Agent注册、身份、权限、

Policy、

资源、

路由、

审计与治理

，

回答“

谁能做、

允许做什么”

；AgentHarness面向单个Agent任务执行

，负责Context、Memory、

Prompt、

Tool/Skill调用、

Planning、

Loop与错误恢复

，

回答“

如何把任务做好”。

二者通过Policy、

Identity、

Tool/Skill和Runtime连接

，形成“ControlPlane管规则

，

Harness管执行”

的协同架构。智

能

体

Control

Plane

与

Harness

的

关

系

分

析Runtime与Harness是运行基础设施与智能执行机制的关系。

Runtime面向Agent整体运行过程

，负责任务调度、

状态管理、

事

件处理、并发执行、资源管理及生命周期控制

，

回答“Agent如何运行”

；

Harness更聚焦单个Agent的任务执行逻辑

，

负责Context、

Memory、

Prompt、

Tool/Skill调用、

Planning、

Loop与错误恢复

，

回答“Agent如何完成任务”。

二者协同形成

“Runtime管运行

，

Harness管智能执行”。智

能

体

Runtime

与

Harness

的

关

系

分

析Runtime是“智能体运行的控制系统”

，Sandbox是“智能体执行动作的隔离环境”。

Runtime负责“调度执行”

，Sandbox

负责“承载执行”。

Runtime控制Agent

，Sandbox控制Agent的执行边界。Runtime负责：

什么时候创建Sandbox、

给哪个Sandbox什么权限、把什么Context传进去、执行完以后如何处理结果。

因此

Runtime可以成为Sandbox之上的统一执行编排层。智

能

体

Runtime

与

Sandbox

的

关

系

分

析Harness与Sandbox是“智能执行”与“

安全执行环境”

的关系。

Harness负责Agent如何理解任务、组织Context、规划步骤、调用Tool/Skill、执行循环及错误恢复

，

回答“做什么、

怎么做”

；Sandbox提供隔离、

安全、

可控的代码与工具执行环境

，负

责文件系统、

网络、

进程、

依赖及资源限制

，

回答“

在哪里执行、

如何安全执行”。

二者协同形成“Harness负责智能决策

，

Sandbox负责安全落地”。Harness负责把Agent的意图转化为具体行动

，Sandbox则把这些行动放入隔离、受控、可审计的环境中执行。

二者结合

，是

Agent从“会思考”走向“能安全行动”

的关键基础设施。智

能

体

Harness

与

Sandbox

的

关

系

分

析企业进入Agent规模化应用时代后

，Agent数量、类型、权限和调用关系快速增长

，传统单体式管理方式难以支撑。

ControlPlane成为统一治理中枢

，负责Agent注册发现、

身份权限、

策略控制、

资源编排、

版本管理、

审计与安全治理

，

实现“统一管

控、统一策略、统一协同”。

它将分散的Agent、

Runtime、Tools和数据纳入企业治理体系

，为Agent规模化、

安全化、

可控化

运行提供基础。企

业

Agent

时

代

需

要

Control

Plane智能体控制平面核心组件包括：

Registry、

Identity、

Policy等核心组件

，但它们解决的是完全不同的问题：

Registry管“有什

么”

，保证Agent资产可见、可发现、可管理；

Identity管“你是谁”

，保证Agent可认证、可追责、可授权；

Policy管“你能做

什么”

，保证Agent可控、可限制、可审批。智能体控制平面核心组件智

能

体

ControlPlane

可

分

为Registry

、

Identity

、

Policy

、

Security

、

Governance

、

Resource

、

Skill/Tool

、

Knowledge/Context、Observability及Multi-Agent等类型。

Registry管理“有什么”

，

Identity解决“谁”

，

Policy规定“能做

什么”

，

Resource管理“用什么”

，Governance负责生命周期与合规

，Observability实现运行监控与审计。

其本质是Agent体

系的统一控制与治理中枢

，为Runtime和Sandbox提供身份、权限、策略、资源及安全规则。智

能

体

Control

Plane

分

类智能体Control

Plane的核心是解决“

如何统一管理大规模Agent、

Skill、工具及其运行规则”

，

重点研究AgentRegistry、Identity、权限与Policy、

生命周期管理、

配置管理、

组织与租户隔离、

模型/工具/Skill治理、

风险控制、

审计追踪、

可观测性与策略下发。

未来将进一步向AgentGovernance、AgentMesh、

跨平台控制、

动态策略、Agent-to-Agent信任与协作治理发

展

，成为企业智能体基础设施的“大脑与管理中枢”。智

能

体

Control

Plane

核

心

研

究

内

容智能体Runtime是一个长生命周期、状态化、

动态决策、

非确定性执行系统。

Runtime负责承接用户意图

，管理任务状态与上下

文

，

调度模型

、

Skill和Tool

，

执行

多

步骤

工

作

流

，

并

处

理

异

常

、

重

试

、

并

发和

资

源

管

理

。

同

时

，

它

连

接

Control

Plane

与

Sandbox

，将策略转化为实际执行

，提供运行监控、

日志、成本与性能管理能力

，是智能体从“会思考”走向“能可靠完成任务”的核心基础设施。智

能

体

需

要

Runtime智能体Runtime核心组件主要包括任务调度、Agent执行引擎、模型调用、Tool/Skill调用、状态管理、并发控制、事件与消息机制、错误处理、资源管理和运行监控。任务调度负责任务生命周期管理；执行引擎驱动Agent运行；模型与Tool/Skill负责能力调

用；

状态管理维护上下文和任务状态；

并发与资源管理保障稳定运行；

事件、

日志和监控实现运行过程可观测

，形成“接收任

务—调度执行—能力调用—状态流转—结果返回”

的运行闭环。智

能

体

Runtime

核

心

组

件智能体Runtime可按执行模式分为任务型、

工作流型、

多Agent型、

事件驱动型、

实时交互型和长周期自主型等。任务型负责单

次Agent任务执行；工作流型负责复杂流程编排；

多Agent型支持Agent协同与消息通信；事件驱动型响应业务事件；

实时型强调

低延迟交互；长周期型支持持续运行、状态恢复和任务调度。其核心能力包括任务调度、状态管理、

并发控制、容错重试和资源管理等。智

能

体

Runtime

分

类智能体

Runtime的核心研究围绕“

如何让Agent稳定、高效、可控地执行任务”

展开

，重点包括：

任务编排与状态管理、

多

Agent协同、模型与工具动态路由、

Context/Token管理、Workflow执行、

长任务与异步任务调度、

记忆与轨迹管理、

容错与

重试、资源调度、

Runtime性能优化

，

以及可观测性、评测与成本治理。

未来重点将从单Agent执行引擎发展为支持大规模

Agent并发、持续运行和自主协作的

AgentRuntime基础设施。智

能

体

Runtime

核

心

研

究

内

容复杂智能体任务不仅需要“

运行”

，还需要一套稳定的执行方法和工作机制。

Harness负责组织Agent的Prompt、

Context、Memory、Tools、Skills、

Planning、

反馈循环与任务状态

，动态决定“下一步做什么、调用什么工具、保留什么上下文”。

它

连接模型能力与实际任务执行

，提升Agent的稳定性、可控性、成功率和Token效率

，是Agent从“模型调用”走向“持续任务闭

环”

的关键执行框架。智

能

体

需

要

Harness智能体Harness核心组件主要包括Prompt管理、

Context管理、

Memory、

Planning、

Tool/Skill管理、

任务状态、

反馈循环、

错误处理与轨迹管理。

Prompt与Context负责构建Agent运行上下文；

Memory保存长期与任务经验；

Planning负责任务拆解与

执行策略；Tool/Skill管理负责能力调用；

状态管理维护任务进展；

反馈与重试机制提升执行成功率；

轨迹管理记录推理与行动

过程

，最终形成“上下文—规划—执行—反馈—优化”

的Agent任务闭环。智

能

体

Harness

核

心

组

件智能体Harness可按功能分为任务型、编码型、研究型、浏览器型、ComputerUse型、

多Agent协作型和企业工作型。任务型负责规划、循环与工具调用；编码型强化代码生成、测试与调试；研究型支持检索、

分析和长任务；

Browser/ComputerUse型负

责环境交互；

多Agent型负责协作与任务分工；企业型则融合上下文管理、

Memory、Skill、Tool、权限和工作流。智

能

体

Harness

分

类智能体Harness的核心是解决“如何让Agent更稳定、

更高效、

更可控地完成复杂任务”。

重点研究任务循环、

上下文管理、Prompt/Token优化、Tool/Skill调用、

状态与记忆、

错误处理、

重试恢复、任务分解、

轨迹管理、

Human-in-the-Loop、

评测

与可观测性。未来Harness将从简单的

Agent执行框架发展为面向复杂任务的智能执行策略层与运行控制逻辑。智

能

体

Harness

核

心

研

究

内

容智能体在执行代码、调用工具、处理文件和访问外部系统时

，需要一个隔离、

安全、

可控的执行环境。Sandbox负责限制文件、网络、进程、

系统资源等访问权限

，

防止Agent误操作、

恶意行为或任务间相互影响。

同时支持环境创建、

资源配额、

生命周期

管理和执行审计

，使Agent能够在“可执行”

的同时保持安全

，是企业规模化部署Agent的重要基础设施。智

能

体

需

要

Sandbox智能体Sandbox通常由隔离环境、资源管理、

安全策略、

网络控制、文件系统、进程管理、运行时环境和审计监控等组件构成。隔离环境负责Agent之间的安全边界；资源管理控制CPU、

内存、GPU等配额；

网络与文件系统控制访问范围；运行时提供代码、命令和工具执行环境；

安全策略负责权限限制；

审计监控记录执行过程。整体形成“

安全隔离+资源控制+执行环境+全程审计”的Agent安全执行底座。智

能

体

Sandbox

核

心

组

件智能体Sandbox按隔离技术可分为进程级、容器级、

内核级、微虚拟机和虚拟机级五类。进程Sandbox性能最高但隔离较弱

，适

合可信任务；

Container

Sandbox兼顾性能与隔离

，是主流方案；

gVisor等内核隔离增强对不可信代码的防护；

Firecracker等

MicroVM提供更强隔离；

Kata/独立VM则实现更高安全等级

，适用于金融、政企等高安全场景。整体趋势是从容器隔离向轻量VM、多层隔离演进。智

能

体

Sandbox

分

类智能体Sandbox的核心是解决“Agent在哪里运行

，

以及如何安全运行”

，重点研究隔离执行环境、

容器/虚拟机、

文件系统与网络隔离、计算资源限制、权限边界、代码执行安全、敏感数据保护、环境快速创建与销毁、状态持久化

，

以及高并发弹性调度。未来将向轻量化微型虚拟机、

GPUSandbox、

可信执行环境、

跨云Sandbox、Agent专属执行环境发展

，实现Agent的安全、

低成本、可弹性扩展执行。智

能

体

Sandbox

核

心

研

究

内

容多ControlPlane形态：

大型企业可以部署多个AgentControlPlane

，按照业务领域、

区域或组织进行划分

，形成分布式治理架

构

，但避免建设彼此孤立的控制体系。统一治理、

分域管理：

长期更合理的形态是“企业级统一治理层+多个领域/区域ControlPlane+大量AgentRuntime”

，兼顾

全局一致性与本地自治。分层治理架构：

Identity、

Registry、

Policy等能力不必完全下沉

，可采用GlobalIdentity+FederatedRegistry+Hierarchical

Policy+LocalRuntime

，实现统一身份、联邦注册、分层策略与本地执行。企

业

级

智

能

体

基

础

设

施

之

一

—

—

Control

Plane

设

计

部

署多Runtime部署：大型企业通常会部署多个AgentRuntime

，根据业务类型、

部门、环境和安全要求进行隔离

，形成多个运行集

群。分布式运行：

不同Runtime负责不同类型Agent的任务执行

，包括模型调用、任务编排、

Skill与Tool调用、

状态管理及多Agent协作。Runtime池化：

随着企业Agent数量达到数百甚至数千

，

Runtime将向资源池化

、

弹性扩缩容

、

负载均衡

、

故障隔离和跨

Runtime协作方向发展。企

业

级

智

能

体

基

础

设

施

之

二

—

—

Runtime

设

计

部

署多

Harness

并

存：

企

业

可

以

根

据Agent

类

型

、

任

务

复

杂

度和

运行

环

境

配

置

多

个

Harness

，

例

如

Coding

、

Research

、

Data

、

Workflow等

，形成不同执行范式。Harness嵌入Runtime：

Harness主要负责Agent执行循环

，包括上下文管理、任务规划、Tool/Skill调用、

状态维护、

重试与自检

，通常作为Runtime的重要执行组件。Harness标准化与复用：

随着Agent规模扩大

，企业会逐步沉淀标准Harness能力

，通过模板化、

配置化和可插拔机制

，让不同Agent复用统一的执行策略。企

业

级

智

能

体

基

础

设

施

之

三

—

—

Harness

设

计

部

署多Sandbox并存：

企业可以根据安全等级、任务类型和资源需求部署多个Sandbox

，为Coding、

数据处理、

浏览器操作、

文件

处理等Agent任务提供隔离环境。Sandbox资源池化：

随着Agent规模扩大

，Sandbox将从单实例运行发展为资源池

，支持按任务动态创建、

弹性扩缩容、

资源调

度与自动回收。强隔离与安全治理：Sandbox重点保障Agent执行环境安全

，通过容器、虚拟机、微VM等技术实现进程、文件、

网络和资源隔离

，降低Agent执行高风险操作的影响。企

业

级

智

能

体

基

础

设

施

之

四

—

—

Sandbox

设

计

部

署企业级智能体基础设施的落地

，不宜一次性建设“大而全”平台

，更适合按照“单点验证→平台化→规模化→智能体互联网化”逐阶段推进。

将经历“

单Agent试点、平台统一治理、

多Agent规模运营、跨组织Agent互联”

四个阶段

，基础设施能力也由

Runtime与Sandbox

，逐步演进至ControlPlane、

Harness以及面向AgentInternet的身份、