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。
核心能力
它如何工作，又为何重要。
信号与事件感知
持续监测业务变化，在关键条件满足时主动触发工作。
目标、计划与持久状态
跨越多轮与多流程保持目标连续性，支持暂停、恢复、重试与动态调整。
企业行动与人工协同
通过 Agent Skills、API 与 MCP 连接工具和系统，并在高风险节点请求人工判断。
验证与边界
主动，不等于失控。
长程任务必须可观测、可恢复，并在清晰的身份、权限与人工责任边界内运行。主动性建立在可靠工程之上。
端到端执行轨迹
记录计划、工具调用、状态变化与结果，为任务级评测和复盘提供完整轨迹。
失败恢复与重试
让任务在系统波动与局部失败后可以安全恢复，而不是从头开始或静默中断。
人工监督与行动边界
对高风险动作设置审批、权限与停止条件，让人始终掌握最终责任。
特赞整体技术积累
180+AI 技术专利及申请
50+软件著作权
7+算法及大模型备案
协同技术
每一项技术，都在同一套系统中工作。
模型、Context 与运行时彼此连接，才让智能体从理解走向可靠行动。
技术问题
理解它的机制、边界与生产要求。
01
长程智能体运行时是否包含主动型智能体能力？
包含。运行时可以持续感知业务事件和外部信号，在授权条件满足时主动启动或调整任务，也能在需要判断、授权或信息时主动找到人。
02
它如何让任务跨越很长时间持续运行？
运行时保存目标、计划、依赖与执行状态，使任务能够跨多轮和多系统暂停、恢复、重试，并根据中间结果动态调整下一步行动。
03
主动运行如何避免失控？
高风险行动需要明确的身份、权限、审批和停止条件；执行过程保持可观测、可审计、可恢复，并在低置信度或需要价值判断时升级给人。