社区来稿丨RTE 大会带给我的 AI Agent Infra 启发
上周末参加了 RTE 的年度大会，听到一场让我印象深刻的分享。 讲者介绍了 TEN Framework 如何让一个 AI Agent 真正以系统级的方式运行。当 Agent 不再只是“跑模型”，而要面对真实世界的延迟、负载、协同、上线、监控……这就不再是算法问题，而是 AI Agent Infrastructure 的问题。虽然 TEN Framework 聚焦在 Voice Agent，但我觉得它对其他对实时性稳定性要求高的 AI Agent 项目的 Infra 架构都有参考价值，也希望同你分享。
这篇文章，我想聊聊我从这次演讲里得到的Agent Infra启发—— 包括 Runtime、模块化、测试与架构设计的思考；本文阅读大约需 6 分钟。
跨语言协同：用统一 Runtime，而非统一语言
现实中的 AI 系统从不单一。 推理在 Python，音视频在 C++，交互在 JS—— 每一次跨语言通信（IPC），都是延迟与性能的代价。
更好的思路，是构建一个能容纳多语言模块的统一 Runtime 层。 模块之间共享内存、共享状态，而非频繁“对话”。
这并不是炫技，而是一种更深层的设计哲学：
不追求代码统一，而追求执行环境统一。
这种“多语言互信”让团队既能保持语言多样性， 又能获得系统级的一致性与高效协同。
模块化积木：让复杂系统具备自我演化能力
一个真正工程化的 Agent Infra， 不该是一条死板的管线，而应是一组可以拼接的“积木”。每个功能（识别、生成、控制、存储）都应是独立模块， 能够被自由组合、复用和热插拔。
关键在于让每个模块具备三性：
可组合（Composable）：像拼积木一样动态组装；
可扩展（Scalable）：能根据负载灵活伸缩；
可观测（Observable）：随时自报状态，便于监控与调优。
当系统具备这三性后，Agent 不再是一个静态程序， 而是一套能自我调节、持续进化的动态生态。
为什么不是微服务？
很多人会问：既然都是多模块协同，为什么不直接用微服务？
表面上，微服务（Microservices）看起来完美： 模块独立、职责清晰、可横向扩展。
但问题在于——实时 AI 系统（尤其是语音、视频、多模态场景） 需要频繁传递流式数据与上下文状态。 这意味着：
每一次调用都要序列化 / 反序列化；
每一个 RPC 都带来几十毫秒延迟；
每一层网络 hop 都可能打断上下文连续性。
微服务强调“隔离”，而实时 Agent 强调“同步”。
结果就是：语音延迟上升、状态同步复杂、上下文频繁丢失。 因此，高实时要求的工程团队会选择另一种路径——用统一 Runtime 替代多进程架构。
微服务 vs Runtime 架构
微服务解决的是「组织级可维护性」， Runtime 追求的是「系统级响应速度」。
两者并不冲突，但适用于不同的目标空间：
如果你要的是稳定、分布式、独立部署 → 选微服务；
如果你要的是实时、同步、多模态交互 → 选统一 Runtime。
独立测试：让每个模块都能自己“活”
许多团队的痛点在于：要验证一个功能，必须跑整条 pipeline。 这让开发迭代极慢，也让模块复用变得困难。
真正的工程化思维是： 每个模块都应具备自己的测试入口与模拟上下文（mock environment）， 能够在独立运行时中完成自检、自愈。
这样的设计带来三重收益：
开发层面：模块间解耦，可并行推进；
质量层面：错误可定位、可回放；
运维层面：生产 bug 可直接复现到单模块测试。
这就像在系统里植入“单元级神经反射”——任何一块出问题，系统都能感知、修复、继续运转。
在和分享的 Halajohn 老师（TEN framework creator）的线下交流中，我提出了一个问题： “AI 系统的不可控性，意味着独立模块的测试可能无法捕捉链路级的漂移。当所有环节叠加起来，微小偏差可能被放大成系统级偏差。那么是不是，AI Agent 的整条链路测试应该比传统软件更‘频繁’，甚至要进化成一种持续性监控？”
Halajohn 老师认同确实会存在这个问题，并补充道：整条链路中除了模型部分，还有许多固定模块，这些部分完全可以进行独立测试。所以关键不是“要不要独立测”，而是——如何做好模块化，让能独立测试的部分尽量独立。
模板与标准化：让 Infra 成为共享资产
模板化不是偷懒，而是让基础设施“长出形状”的过程。
一个好的 Agent Infra， 应该让开发者可以用模板快速生成标准模块： 模板中包含骨架代码、测试用例、接口协议、监控钩子。
这种 “Template + Test” 体系带来了三个好处：
新人能一分钟上手；
团队能共享最佳实践；
Infra 本身能被复用与演化。
模板让经验可视化，让复杂性被管理， 最终让整个团队的工程能力沉淀为可复用的资产。
AI Agent 的竞争不只在模型层，还在工程层。Runtime、模块化、测试、模板化——这些决定了一个系统能否“持续运行”，而不仅仅是“能运行”。 当然，不同场景下也会有不同的 Infra 选择。 我也很期待和正在阅读这篇文章的你，一起交流、碰撞更多的实践经验。
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