感知信号与事件
持续观察业务状态与外部变化，在关键条件满足时主动启动或调整任务。
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GEA 系统架构 · Long-Horizon Agent Runtime
长程智能体运行时
围绕长期目标，持续把工作推进到结果。
持续感知企业与外部信号，管理目标、计划与持久状态，并根据中间结果调整下一步行动。让跨越多轮、多流程的工作可以暂停、恢复、重试，并始终处于人工监督与企业边界内。
运行机制
让目标跨越多轮、多系统，仍保持连续。
运行时把一次对话延展为长期执行：感知变化、主动发起、保持状态、调用工具，并在需要判断时找到人。
管理目标与持久状态
跨多轮、多流程保留目标、计划、依赖与执行状态，让工作可以暂停和恢复。
调用技能与企业工具
通过 Agent Skills、API、MCP 与事件连接既有系统，执行真实业务动作。
评估、恢复与升级
根据中间结果动态调整，失败时重试或恢复，并在高风险节点请求人工判断。
一次完整运行
一个问题，如何经过七步成为可追溯的企业决策。
以产品创新任务为例，模型、Context、运行时与企业级基础并不是独立模块，而是在同一次任务中依次协同。
示例任务 / 输入
在既定成本与品牌约束内，重新设计巧克力礼盒的开合体验。
任务结果 / 输出
带来源的报告、确认后的方案、写回的决策记忆。
当前阶段
建立任务
01020304050607
任务进入
产品创新问题进入
业务目标与约束被组织为一个可持续推进的任务。
协同能力
意图理解任务持久化
验证与边界
主动，不等于失控。
长程运行的可靠性，不只来自“可以重试”，还取决于状态在哪里保存、外部动作能否安全重放，以及系统何时必须停止并交给人。
可验证的状态检查点
在关键步骤保存目标、输入、中间结果与外部系统状态，恢复前先确认从哪里继续。
安全重试与故障补偿
区分可以安全重放的动作与必须补偿的外部影响，避免重试造成重复发布、写入或通知。
授权、升级与停止条件
为低置信度、价值判断与高风险动作设置明确阈值，达到条件时暂停、请求审批或终止任务。
协同技术
每一项技术，都在同一套系统中工作。
继续了解为长程任务提供企业记忆、任务评测与治理边界的关键技术。
技术问题
理解它的机制、边界与生产要求。
01
长程智能体运行时与固定工作流有什么区别？
固定工作流适合步骤和分支预先明确的任务；长程运行时面向路径会随新证据、中间结果和外部事件变化的工作。它保留目标与状态，并在约束内动态调整下一步，而不是把每一种情况都提前写成流程。
02
什么任务适合使用长程智能体运行时？
更适合持续时间长、跨系统、需要多次判断且中间结果会改变后续路径的任务。如果步骤完全确定、持续时间短且不需要上下文演进，传统自动化通常更简单。
03
运行时状态与 Context System 如何分工？
运行时状态记录一次任务当前走到哪里，包括目标、计划、依赖与中间结果；Context System 组织可被不同任务复用的企业知识、规则、关系与决策记忆。运行时读取 Context 推进任务，再把经过验证的结果写回，二者共同形成持续学习的闭环。