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当前基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统正从“单Agent”快速演进到“多Agent协同”，广泛应用于自动编程、复杂任务规划、软件工程等场景。然而，现有多Agent系统大多停留在应用层框架（如Workflow/Graph调度），缺乏操作系统级的统一执行时（Runtime）支持，导致如下关键问题： 1）多Agent执行缺乏统一调度，易出现资源竞争与执行低效 2）上下文（Context/KV Cache）频繁冗余拷贝，系统开销大 3）模型调用、工具调用与系统资源之间缺乏统一抽象 4）复杂任务执行过程中缺乏“系统级可观测性与控制能力” 本赛题要求参赛者设计并实现一个面向多Agent系统的操作系统级执行时（Agent Runtime），将Agent提升为“操作系统一等公民”，实现对Agent任务的统一建模、调度与资源管理，并探索“AI Native OS”的关键机制。
本赛题要求参赛队伍从操作系统视角出发，围绕多智能体系统的执行与管理问题，设计并实现一个具备统一调度、资源管理与上下文优化能力的Agent运行时系统。参赛作品不仅需要具备完整功能，还应在关键机制上体现创新性，并通过实际应用场景验证系统有效性与性能优势。
本项目实现一个面向多Agent系统的操作系统级执行时（Agent Runtime），将Agent提升为”操作系统一等公民”，实现对Agent任务的统一建模、调度与资源管理。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Agent Runtime │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ Agent 1 │ │ Agent 2 │ │ Agent N │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ State: │ │ State: │ │ State: │ │ │ │ RUNNING │ │ WAITING │ │ COMPLETED │ │ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ ┌──────▼────────────────▼────────────────▼──────┐ │ │ │ Scheduler (调度器) │ │ │ │ - DAG任务调度 - 资源感知调度 │ │ │ │ - 任务依赖管理 - 动态任务生成 │ │ │ └──────────────────┬───────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────────────────▼───────────────────────────┐ │ │ │ Context Manager (上下文管理) │ │ │ │ - 上下文复用 - 上下文压缩 │ │ │ │ - 上下文隔离 - KV Cache优化 │ │ │ └──────────────────┬───────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────────────────▼───────────────────────────┐ │ │ │ Comm Layer (通信层) │ │ │ │ - 消息队列 - 共享内存 │ │ │ │ - RPC调用 - 事件总线 │ │ │ └──────────────────┬───────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────────────────▼───────────────────────────┐ │ │ │ Fault Tolerance (容错机制) │ │ │ │ - 故障隔离 - 降级重试 │ │ │ │ - 状态恢复 - 级联故障防护 │ │ │ └───────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
定义Agent的统一抽象模型：
实现多Agent任务的统一调度：
高效管理Agent执行上下文：
实现Agent间高效通信：
保障系统稳定性：
┌──────────────┐ │ CREATED │ └──────┬───────┘ │ Start() ▼ ┌──────────────┐ │ INITIALIZING │ └──────┬───────┘ │ InitComplete() ▼ ┌──────────────┐ ┌───────────┐ │ READY │────►│ RUNNING │ └──────────────┘ └─────┬─────┘ ▲ │ │ │ ┌──────┴───────┐ │ │ PAUSED │◄──────────┘ └──────┬───────┘ Pause() │ Resume() ▼ ┌──────────────┐ ┌───────────┐ │ COMPLETED │◄────│ FAILED │ └──────────────┘ └───────────┘
每个任务节点包含：
# 编译项目 go build -o agent-runtime . # 运行主程序 ./agent-runtime # 运行基础Demo go run demo/main.go # 运行故障注入Demo go run demo/fault_demo.go # 运行基准测试 go run benchmark/benchmark.go
使用交叉编译脚本编译适用于openEuler的二进制：
# Linux环境下运行编译脚本 ./build.sh # 部署到openEuler服务器 scp build/agent-runtime root@<openEuler-ip>:/usr/local/bin/ scp -r build/demo root@<openEuler-ip>:/usr/local/agent-runtime/
# 编译为Linux/ARM64架构 GOOS=linux GOARCH=arm64 go build -o agent-runtime . # 编译为Linux/AMD64架构 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o agent-runtime .
运行基础Demo验证核心功能：
go run demo/main.go
运行故障注入Demo验证故障隔离和重试机制：
go run demo/fault_demo.go
测试场景：
运行基准测试验证系统性能：
go run benchmark/benchmark.go
测试内容：
agent-runtime/ ├── core/ # Agent抽象层 │ ├── agent.go # Agent接口和BaseAgent实现 │ └── types.go # 核心数据类型定义 ├── scheduler/ # 调度器 │ ├── dag.go # DAG任务依赖管理 │ └── scheduler.go # 调度器核心逻辑 ├── context/ # 上下文管理 │ └── manager.go # 上下文管理器 ├── comm/ # 通信层 │ └── comm.go # 通信层实现 ├── faulttolerance/ # 容错机制 │ └── faulttolerance.go # 容错管理器 ├── demo/ # Demo程序 │ ├── main.go # 基础Demo │ └── fault_demo.go # 故障注入Demo ├── benchmark/ # 基准测试 │ └── benchmark.go # 性能测试 ├── build.sh # 交叉编译脚本 ├── main.go # 主入口 ├── go.mod # Go模块依赖 └── README.md # 项目文档
agent-runtime/ # 代码目录 ├── core/ ├── scheduler/ ├── context/ ├── comm/ ├── faulttolerance/ ├── demo/ ├── benchmark/ ├── main.go └── go.mod README.md # 作品简介、运行说明 TECH_REPORT.md # 设计文档、技术报告 参赛承诺书.docx（或.pdf） # 参赛承诺书（签字后） 演示PPT.pptx # 演示PPT 演示视频.mp4 # 演示视频（≤100MB）
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赛题题目：面向多智能体的操作系统级执行时（Agent Runtime）（高校赛题）
赛题说明：
当前基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统正从“单Agent”快速演进到“多Agent协同”，广泛应用于自动编程、复杂任务规划、软件工程等场景。然而，现有多Agent系统大多停留在应用层框架（如Workflow/Graph调度），缺乏操作系统级的统一执行时（Runtime）支持，导致如下关键问题： 1）多Agent执行缺乏统一调度，易出现资源竞争与执行低效 2）上下文（Context/KV Cache）频繁冗余拷贝，系统开销大 3）模型调用、工具调用与系统资源之间缺乏统一抽象 4）复杂任务执行过程中缺乏“系统级可观测性与控制能力” 本赛题要求参赛者设计并实现一个面向多Agent系统的操作系统级执行时（Agent Runtime），将Agent提升为“操作系统一等公民”，实现对Agent任务的统一建模、调度与资源管理，并探索“AI Native OS”的关键机制。
赛题要求：
本赛题要求参赛队伍从操作系统视角出发，围绕多智能体系统的执行与管理问题，设计并实现一个具备统一调度、资源管理与上下文优化能力的Agent运行时系统。参赛作品不仅需要具备完整功能，还应在关键机制上体现创新性，并通过实际应用场景验证系统有效性与性能优势。
评分细则（明确评审角度、标准和分值范围）：
赛题联系人：
吴老师 wuyanxia@hrbeu.edu.cn参考资料：
Agent Runtime - 多Agent操作系统级执行时
项目概述
本项目实现一个面向多Agent系统的操作系统级执行时（Agent Runtime），将Agent提升为”操作系统一等公民”，实现对Agent任务的统一建模、调度与资源管理。
核心架构
模块说明
1. Agent抽象层 (core/)
定义Agent的统一抽象模型：
2. 调度器 (scheduler/)
实现多Agent任务的统一调度：
3. 上下文管理 (context/)
高效管理Agent执行上下文：
4. 通信层 (comm/)
实现Agent间高效通信：
5. 容错机制 (faulttolerance/)
保障系统稳定性：
核心数据结构
Agent状态机
任务依赖图 (DAG)
每个任务节点包含：
快速开始
环境要求
编译运行
部署说明
openEuler部署
使用交叉编译脚本编译适用于openEuler的二进制：
手动交叉编译
测试说明
功能测试
运行基础Demo验证核心功能：
容错测试
运行故障注入Demo验证故障隔离和重试机制：
测试场景：
性能测试
运行基准测试验证系统性能：
测试内容：
基准测试结果
设计创新点
技术栈
项目结构
评分点覆盖
参赛提交材料
已完成材料
待完成材料
提交目录结构
演示视频录制建议
演示PPT结构建议