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# AegisRuntime
AegisRuntime 是一个面向多智能体协同任务的 OS-inspired Agent Runtime 原型系统。项目围绕 Agent Execution Runtime Model（AERM）构建统一运行时抽象，将 Agent 作为可调度、可观测、可恢复的一等执行实体进行管理，覆盖调度、上下文、通信、故障恢复、权限控制、资源观测和实验证据链。
项目对应赛题：面向多智能体的操作系统级执行时（Agent Runtime）。
AegisRuntime 关注的不是应用层工作流编排，而是多 Agent 执行过程中的运行时管理问题：
边界说明：AegisRuntime 是研究型 prototype runtime，不修改 Linux Kernel，不承诺部署级安全沙箱，不声明每个 Agent 独立 cgroup / namespace 隔离，也不与 LangGraph、AutoGen 等外部框架做直接性能排序。
aegis_runtime/models.py
aegis_runtime/scheduler.py
aegis_runtime/context.py
aegis_runtime/faults.py
aegis_runtime/ipc.py
aegis_runtime/runtime.py
app.py
进入项目目录：
Set-Location <PROJECT_ROOT>
启动服务：
python app.py
浏览器打开：
http://127.0.0.1:8765
如果端口被占用，可以指定端口：
$env:AEGIS_PORT='8767' python app.py
http://127.0.0.1:8765/index.html
http://127.0.0.1:8765/report.html
http://127.0.0.1:8765/architecture.html
项目完整性检查：
python -B tools\validate_project.py
当前冻结版本验证结果：
14/14 checks passed
并发验证：
python -B tools\verify_agent_concurrency.py
批量 Benchmark：
python -B benchmarks\run_benchmark.py --runs 30 --out artifacts_final_concurrent
Benchmark 输出包括：
benchmark_records.csv benchmark_summary.json benchmark_summary.csv benchmark_report.md
实验数据分为三类：
runtime.run()
benchmark_records.csv
synthetic_internal_baseline
measured=false
AegisRuntime RRS 的 Benchmark 行标注为：
measured=true evidence_level=runtime_snapshot source=runtime.run()
内置基线标注为：
measured=false evidence_level=built_in_model source=synthetic_internal_baseline
这些实验用于验证运行时机制的一致性和可观测链路，不作为外部框架真实性能排名。
AegisRuntime 支持 Batch-Ready Scheduling concurrency model。Runtime 每轮根据 DAG 依赖关系收集 ready Agent，并通过 ThreadPoolExecutor 并发执行同一 ready batch。系统通过 execution_spans 记录每个 Agent 的 start_time、end_time 和 duration，用于验证执行区间是否存在重叠。
ThreadPoolExecutor
execution_spans
该模型适合 I/O 型 Agent、LLM 调用和工具调用场景。当前版本不声明多进程并行、分布式执行或每 Agent 独立 OS 级隔离。
当前 Windows 演示环境使用 psutil fallback 做资源观测，并明确显示当前平台不支持 cgroup v2。项目已在 openEuler 24.03 LTS SP3 / Linux cgroup v2 目标环境中完成离线实机验证，证据包括：
artifacts_final/cgroup_strong_isolation_evidence.json artifacts_final/cgroup_strong_isolation_report.md
验证内容包括 cpu.max、memory.max、cpu.stat、memory.events、worker pid、returncode 以及 throttling / memory event 增量记录。该证据可支撑“openEuler / Linux cgroup v2 目标环境完成 CPU throttling 与 memory limit 行为验证”的表述，但不构成当前 Windows 实时 cgroup 能力声明，也不代表每 Agent 独立 cgroup / namespace 隔离。
cpu.max
memory.max
cpu.stat
memory.events
aegis_runtime/ models.py ACB、Agent 状态机和运行指标 scheduler.py RRS 调度器 context.py CVM 上下文虚拟内存 faults.py Fault Domain 与 Circuit Breaker ipc.py Agent IPC 与 Capability Token resources.py 资源观测与 cgroup v2 适配 llm_provider.py Mock / DeepSeek / Qwen / OpenAI provider runtime.py Runtime 主执行循环与并发调度 scenarios.py 多 Agent 场景定义 benchmarks/ run_benchmark.py 批量 Benchmark external_baseline.py 外部 baseline 接口预留与可用性检测 tools/ validate_project.py verify_agent_concurrency.py verify_dag_concurrency.py verify_fault_concurrency.py verify_cgroup_strong_isolation.py collect_openeuler_evidence.py web/ index.html 运行仪表盘 main.js Dashboard 交互逻辑 report.html 实验报告页 report.js 实验报告交互逻辑 architecture.html Runtime Spine 架构页 styles.css 页面样式 docs/ technical_report.md AegisRuntime_系统设计与实现报告.md AegisRuntime_技术报告.docx app.py Web 服务入口 start_dashboard.bat 双击启动脚本
默认使用 Mock Runtime，保证离线运行、实验可复现和答辩演示稳定。系统保留 DeepSeek、Qwen、OpenAI 等真实 provider 接入能力。若选择真实 provider 但缺少 API Key，系统会回退到 mock，并在日志中记录原因。
已整理的初赛提交材料位于：
submission_materials/final_submission_bundle/
其中包括 README、项目说明书、技术报告、演示 PPT 和承诺书待填写版。提交前仍需按报名信息填写队伍名、成员信息、承诺书签字盖章，并加入不超过 100MB 的演示视频。
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# AegisRuntime
AegisRuntime 是一个面向多智能体协同任务的 OS-inspired Agent Runtime 原型系统。项目围绕 Agent Execution Runtime Model（AERM）构建统一运行时抽象，将 Agent 作为可调度、可观测、可恢复的一等执行实体进行管理，覆盖调度、上下文、通信、故障恢复、权限控制、资源观测和实验证据链。
项目对应赛题：面向多智能体的操作系统级执行时（Agent Runtime）。
项目定位
AegisRuntime 关注的不是应用层工作流编排，而是多 Agent 执行过程中的运行时管理问题：
边界说明：AegisRuntime 是研究型 prototype runtime，不修改 Linux Kernel，不承诺部署级安全沙箱，不声明每个 Agent 独立 cgroup / namespace 隔离，也不与 LangGraph、AutoGen 等外部框架做直接性能排序。
作品完成度速览
赛题要求对应关系
核心机制
aegis_runtime/models.pyaegis_runtime/scheduler.pyaegis_runtime/context.pyaegis_runtime/faults.pyaegis_runtime/faults.pyaegis_runtime/ipc.pyaegis_runtime/ipc.pyaegis_runtime/runtime.pyapp.py运行方式
进入项目目录：
启动服务：
浏览器打开：
如果端口被占用，可以指定端口：
页面入口
http://127.0.0.1:8765/index.htmlhttp://127.0.0.1:8765/report.htmlhttp://127.0.0.1:8765/architecture.html验证命令
项目完整性检查：
当前冻结版本验证结果：
并发验证：
批量 Benchmark：
Benchmark 输出包括：
实验口径
实验数据分为三类：
runtime.run()benchmark_records.csvsynthetic_internal_baselinemeasured=falseAegisRuntime RRS 的 Benchmark 行标注为：
内置基线标注为：
这些实验用于验证运行时机制的一致性和可观测链路，不作为外部框架真实性能排名。
并发模型
AegisRuntime 支持 Batch-Ready Scheduling concurrency model。Runtime 每轮根据 DAG 依赖关系收集 ready Agent，并通过
ThreadPoolExecutor并发执行同一 ready batch。系统通过execution_spans记录每个 Agent 的 start_time、end_time 和 duration，用于验证执行区间是否存在重叠。该模型适合 I/O 型 Agent、LLM 调用和工具调用场景。当前版本不声明多进程并行、分布式执行或每 Agent 独立 OS 级隔离。
openEuler / cgroup v2 验证
当前 Windows 演示环境使用 psutil fallback 做资源观测，并明确显示当前平台不支持 cgroup v2。项目已在 openEuler 24.03 LTS SP3 / Linux cgroup v2 目标环境中完成离线实机验证，证据包括：
验证内容包括
cpu.max、memory.max、cpu.stat、memory.events、worker pid、returncode 以及 throttling / memory event 增量记录。该证据可支撑“openEuler / Linux cgroup v2 目标环境完成 CPU throttling 与 memory limit 行为验证”的表述，但不构成当前 Windows 实时 cgroup 能力声明，也不代表每 Agent 独立 cgroup / namespace 隔离。项目结构
演示场景
LLM Provider
默认使用 Mock Runtime，保证离线运行、实验可复现和答辩演示稳定。系统保留 DeepSeek、Qwen、OpenAI 等真实 provider 接入能力。若选择真实 provider 但缺少 API Key，系统会回退到 mock，并在日志中记录原因。
提交材料
已整理的初赛提交材料位于：
其中包括 README、项目说明书、技术报告、演示 PPT 和承诺书待填写版。提交前仍需按报名信息填写队伍名、成员信息、承诺书签字盖章，并加入不超过 100MB 的演示视频。