介绍Agent Executor,Google的分布式代理运行时

TL;DR · AI 摘要
Google Cloud推出开源工具Agent Executor,提供分布式代理运行时,支持持久执行、安全隔离、会话一致性等核心功能,帮助企业灵活部署AI代理并避免供应商锁定。
核心要点
- Agent Executor通过事件日志和快照实现自动恢复,支持中断后恢复执行(如人工确认或宕机场景)
- 采用单写架构保障分布式会话状态一致性,降低数据损坏风险
- 支持混合部署模式,可集成Antigravity 2.0、Gemini等Google模型及自定义代理
结构提纲
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介绍Agent Executor的五大核心能力:持久执行、安全隔离、会话一致性、连接恢复和轨迹分支
说明Agent Executor如何整合Antigravity 2.0、Managed Agents API等Google服务及第三方工具
强调Agent Executor支持自托管基础设施,避免供应商锁定并保持数据控制权
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- Agent Executor
- 核心功能
- 持久执行
- 安全隔离
- 会话一致性
- 部署模式
- Antigravity 2.0
- Gemini模型
- 自定义代理
- 企业优势
- 避免供应商锁定
- 数据主权控制
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Agent Executor通过事件日志和快照自动恢复执行,解决长周期代理任务的中断问题
单写架构确保分布式会话状态一致性,降低数据损坏风险
支持混合部署Antigravity 2.0、Gemini前沿代理及自定义代理,实现灵活工作流编排
随着模型和框架的改进,代理正在承担越来越复杂的任务,这些任务可能持续数小时甚至数天。但随着我们推动代理承担更多任务,这引发了一个新的运营问题:长时间运行的代理工作流在生产环境中难以可靠、高效地管理和维护。
今天,我们推出了 Agent Executor,Google 的代理执行、恢复和分布式部署开源运行时标准。基于我们在内部解决这些问题的经验,我们为 Agent Executor 设计了以下原生能力:
- 持久执行:长时间运行需要在停机或代理中断(如人工介入(HITL)确认)后恢复的能力。Agent Executor 通过其事件日志和快照功能,为任何参与者(例如代理、代理框架、技能、工具或沙箱)自动提供后端容错能力。
- 安全隔离:Agent Executor 在设计安全的沙箱环境中隔离组件,防止有害副作用,并确保恶意活动不会影响更广泛的系统。沙箱在代理生成代码或同时处理多个租户或用户数据时尤为重要。
- 会话一致性:在分布式代理工作流中,多个组件可能同时尝试更新共享会话状态。Agent Executor 内置的单写入者架构有助于维护一致性并降低该状态被破坏的风险。
- 连接恢复:在长时间运行的代理执行中,客户端可能因网络中断等原因断开连接。Agent Executor 允许客户端重新连接代理,并通过回填客户端最后一次看到的序列后的响应,提升用户体验。
- 轨迹分支:检查点允许您在任意点分支出代理的轨迹(其决策或工作流路径),使代理能够测试或评估不同路径,同时保留上下文和其他状态。

在这篇博客中,我们将进一步介绍 Agent Executor 并指导您如何开始使用。
与 Google 的代理运行时集成
企业采用代理需要跨部署模型进行编排。某些团队需要本地基础设施来处理专有工作流、性能或合规性需求,而其他团队则更倾向于使用预构建或定制托管代理以加快价值实现速度。在 Google I/O 大会上,我们推出了一系列解决方案——包括 Antigravity 2.0 和 托管代理 API——旨在加速团队在代理化企业中的构建和扩展。
Agent Executor 桥接这些部署模型,允许您灵活组合以下任何或全部选项:
- Google Antigravity,Gemini 的先进代理框架
- Google 开发的前沿代理,例如最新 Deep Research 代理
- 您构建并由 Google 管理的自定义代理(例如通过新的 Gemini API 托管代理)

掌控您的代理、模型和计算资源
通过 Agent Executor,企业可最大限度地灵活掌控工作负载,将专有工作流保留在自管计算和自定义沙箱中。您的内部开发团队对代理的部署和管理拥有更大控制权,并可获得以下优势:
- 避免供应商锁定:在自有基础设施上部署代理,无需依赖特定供应商的模型或计算环境。这能够完全掌控数据驻留以及成本和预算控制。
- 自定义代理框架和代理:Agent Executor 设计为框架无关,允许您使用自有框架或第三方提供的框架。它还支持基于行业标准框架和协议开发的代理,从而形成广泛的兼容代理生态系统。
- 完全控制执行:Agent Executor 允许开发者在其自有数据平面直接运行整个代理堆栈,包括 MCP(模型控制平面)、技能和其他代理。开发者可以选择任何计算资源,设置自定义隔离边界和工作负载策略执行。
通过代理优先计算层在 Kubernetes 上扩展代理
随着代理工作负载扩展到数亿级别并变得越来越长时间运行,我们的客户遇到了传统计算抽象的限制——因为与传统软件不同,代理是非线性程序,需要等待外部输入。为解决这一问题,我们与 Google Kubernetes Engine 团队合作推出了 Agent Substrate,这是一个今天同步宣布的开源项目。
Agent Substrate 为 Kubernetes 引入了一个新的抽象层级,能够实时将代理动态部署到已就绪的计算资源上并回收,从而在更高规模和效率下实现更低延迟。虽然标准 Kubernetes 优化于管理成千上万的长期运行服务,但 Agent Substrate 专为处理百万级亚秒级工具调用而设计——这类高频交互会压垮传统的控制平面。Agent Substrate 将现有沙箱基础设施的核心安全运行时和快照能力与精简控制平面结合,后者通过规避 Kubernetes 的部分限制(而非完全重构)实现突破。这些层叠技术共同赋能您:
- 最大化计算效率:Agent Substrate 的全新控制平面可支持数亿个注册代理。配合 Agent Executor,它为当前最大的代理部署提供了基础架构。
- 保持 Kubernetes 生态兼容性:Agent Substrate 基于 Kubernetes 构建,支持通过声明式配置进行计算调度和水平扩展。
在下方演示中,我们展示了如何通过 Agent Substrate 和 Agent Executor 运行示例工作负载:

立即开始使用
模型、代理、工具框架及其配套基础设施的演进速度前所未有。我们以开放模式开发 Agent Executor,旨在通过真实开发者的实践验证设计并根据反馈持续改进。
Agent Executor 现已开放预览版。欢迎探索代码、用您自己的工作负载进行测试,并助力塑造代理运行时的未来。访问我们的 GitHub 仓库 即刻开启旅程。
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