Agentic Runtime Deployment & Execution Model

1. Definição

O Agentic Runtime do Standard é o conjunto de componentes responsáveis por executar agentes, orquestrar workflows, acessar tools e manter estado, garantindo escalabilidade, isolamento multi-tenant e rastreabilidade.

Ele transforma o Standard SCF Agentic Assessment Model em um modelo operacional Cloudflare-oriented, API-first e SaaS-ready.

Responsabilidades principais:

receber execuções agentic autorizadas;
montar contexto controlado;
executar agentes funcionais;
aplicar guardrails;
validar schemas;
acionar tools permitidas;
persistir agent_runs;
registrar auditoria, métricas e custos;
devolver resultados ao Workflow.

2. Princípios

API-first.
Stateless execution sempre que possível.
State externalizado.
Multi-tenant isolation obrigatório.
Execution desacoplada.
Observabilidade obrigatória.
Retry e idempotência.
Segurança por design.
Approval gates preservados.
Tool Registry como camada obrigatória.
SCF estruturado como fonte normativa.
KB/Vectorize como recuperação auxiliar, nunca normativa.

Regra central:

Workflow executa.
Orchestrator decide.
Agent Runtime executa agentes.
Tools acessam sistemas.
Assessment Engine valida estado.

3. Componentes do Runtime

1. API Gateway (Cloudflare Worker)

Camada de entrada HTTP versionada.

2. Workflow Engine (Cloudflare Workflows)

Camada durável de lifecycle, waits, retries e checkpoints.

3. Agent Runtime Service

Camada de execução controlada de agentes.

4. Tool Execution Layer

Camada de execução de tools autorizadas.

5. Data Layer

Componentes:

PostgreSQL;
R2;
Vectorize.

6. Queue Layer (Cloudflare Queues)

Camada assíncrona para jobs demorados.

7. Observability Layer

Logs estruturados, métricas, traces, audit events, security events e cost records.

8. Security Layer

Auth, RBAC, tenant isolation, Tool Permission Guard, prompt injection defense e audit controls.

4. Arquitetura de Execução

Fluxo lógico:

Client/API
  ↓
API Gateway
  ↓
Workflow
  ↓
Orchestrator
  ↓
Agent Runtime
  ↓
Tools
  ↓
Data Layer
  ↓
Result
  ↓
Workflow
  ↓
Response

Características:

API Gateway não executa agentes diretamente.
Workflow mantém durabilidade e estado operacional.
Orchestrator decide próximo passo permitido.
Agent Runtime executa agentes com contexto explícito.
Tool Layer controla acesso a dados e sistemas.
Data Layer persiste estado e artifacts.

5. API Gateway

Responsável por:

autenticação;
tenant resolution;
RBAC;
validação de requests;
roteamento;
geração de trace_id;
validação de idempotency_key;
criação/consulta de workflow runs;
recepção de signals de approval;
resposta segura ao cliente.

Nunca deve:

executar lógica de negócio pesada;
executar agentes diretamente;
consultar dados sem tenant scope;
alterar lifecycle state sem Assessment Engine;
aprovar artefatos;
expor dados sensíveis em erros/logs.

Impacto: manter o gateway leve reduz latência, risco de timeout e acoplamento entre API e runtime agentic.

6. Workflow Engine

Responsável por:

lifecycle do assessment;
controle de etapas;
retry;
wait for approval;
durabilidade;
checkpoints;
signal handling;
bloqueios e cancelamentos;
chamada ao Orchestrator;
registro de eventos de lifecycle.

O Workflow não chama LLM diretamente. Ele aciona decisões e execuções controladas através do Orchestrator e do Agent Runtime.

Estados típicos:

running;
waiting_for_input;
waiting_for_approval;
blocked;
failed;
cancelled;
completed.

7. Orchestrator

Executa dentro do contexto do Workflow como camada de decisão operacional.

Responsabilidades:

decidir próximo passo;
escolher agente;
preparar contexto lógico;
indicar schema esperado;
indicar tools necessárias;
retornar wait_for_approval quando houver gate;
bloquear avanço inválido;
solicitar retry quando seguro;
preservar trace_id.

Não deve:

aprovar artefatos;
executar tools diretamente;
alterar dados de domínio diretamente;
inventar mappings;
ignorar Assessment Engine;
mudar Tool Registry.

8. Agent Runtime Service

Responsável por:

executar agentes;
montar contexto;
aplicar guardrails;
validar schema;
registrar agent_runs;
registrar decisões;
calcular hashes de input/output;
controlar allowed_tools;
registrar telemetria e custos;
retornar resultado ao Workflow/Orchestrator.

Deve ser:

stateless;
escalável;
isolado por execução;
determinístico no MVP;
testável com mocks;
independente de estado local persistente.

Estado permitido:

apenas contexto da execução atual em memória efêmera;
nenhum cache com dados de cliente fora de escopo;
nenhuma memória compartilhada entre tenants.

9. Execução de Agentes

Modelo:

request-based execution;
cada execução isolada;
sem memória compartilhada;
contexto passado explicitamente;
output validado por schema;
guardrails aplicados antes e depois;
tools acessadas apenas via Tool Execution Layer.

Fluxo de execução:

AgentRuntimeInvocation
  ↓
Context Builder
  ↓
Guardrail pre-check
  ↓
Agent execution
  ↓
Schema validation
  ↓
Guardrail post-check
  ↓
AgentRun record
  ↓
Return structured output

Cada execução deve registrar:

agent_run_id;
agent_name;
task_type;
tenant_id;
organization_id;
assessment_id;
input hash;
output hash;
status;
confidence;
trace_id.

10. Tool Execution Layer

Responsável por:

executar tools;
validar permissões;
garantir isolamento;
controlar acesso a dados;
aplicar Tool Permission Guard;
registrar tool calls;
bloquear tools proibidas;
mascarar/redigir dados sensíveis;
retornar erros seguros.

Regras:

agentes não acessam PostgreSQL, R2 ou Vectorize diretamente;
cada tool deve ter contrato explícito;
tools são deny-by-default;
tools exigem tenant/organization/assessment scope;
tools final_write e admin não ficam disponíveis para agentes;
external calls permanecem bloqueadas por default.

11. Data Layer

PostgreSQL

Fonte transacional crítica.

Armazena:

estado do assessment;
artefatos;
versões;
agent_runs;
approvals;
audit logs;
workflow metadata;
cost records.

Regras:

toda query crítica filtra por tenant_id;
fluxos críticos incluem organization_id e assessment_id;
approvals e artifacts aprovados são imutáveis;
alterações estruturais exigem migration.

R2

Storage de objetos.

Armazena:

documentos;
evidências;
relatórios;
exports;
artifacts versionados.

Regras:

keys preservam tenant/organization/assessment no prefixo lógico;
documentos reais nunca entram em fixtures;
produção não compartilha buckets com dev/staging.

Vectorize

Índice vetorial auxiliar para KB Search.

Armazena:

embeddings;
chunks indexáveis;
metadados de recuperação;
namespaces por tenant/assessment.

Regras:

Vectorize não é fonte normativa;
ausência de resultado significa not_evidenced, não not_implemented;
metadata deve preservar tenant/organization/assessment/source/hash.

12. Queue Layer

Responsável por tarefas assíncronas:

ingestão;
chunking;
embeddings;
indexação KB;
relatórios;
exports;
reprocessamento controlado;
tarefas futuras de agentes.

Objetivos:

desacoplamento;
retry;
backpressure;
isolamento de jobs pesados;
dead-letter handling.

Filas previstas:

DOCUMENT_INGESTION_QUEUE;
KB_EMBEDDING_QUEUE;
REPORT_EXPORT_QUEUE;
AGENT_TASK_QUEUE;
DEAD_LETTER_QUEUE.

Cada mensagem deve incluir:

tenant_id;
organization_id;
assessment_id;
trace_id;
idempotency_key;
job type;
safe metadata.

13. Execution Model

Synchronous

Usado para chamadas API leves.

Exemplos:

health checks;
leitura de status;
criação de workflow;
envio de signal;
consulta de artifact metadata;
validação inicial de request.

Asynchronous

Usado para workflows e jobs pesados.

Exemplos:

document ingestion;
KB indexing;
agent task execution futura;
report generation;
exports;
reprocessamento.

Regra:

Operação longa não bloqueia request HTTP.

14. Multi-Tenant Isolation

Garantir:

separação lógica;
tenant_id obrigatório;
storage separado por tenant;
queries filtradas;
validação em todas camadas;
R2 keys com prefixos por tenant;
Vectorize namespaces/metadados por tenant;
logs sem conteúdo sensível;
audit events sempre escopados.

Camadas que devem validar tenant:

API Gateway;
Workflow;
Orchestrator;
Agent Runtime;
Tool Execution Layer;
PostgreSQL repository;
R2 adapters;
Vectorize adapters;
Observability layer.

Regra:

Nenhum fluxo crítico executa sem tenant_id, organization_id, assessment_id e trace_id.

15. Escalabilidade

Workers escalam automaticamente.
Filas desacoplam carga.
Runtime stateless permite paralelismo.
Vector store escalável auxilia recuperação semântica.
Jobs pesados saem do caminho HTTP.
Workflows coordenam processos longos.
R2 absorve artifacts grandes.

Estratégias:

limitar contexto;
paginar consultas;
processar documentos em jobs;
controlar fan-out de embeddings;
aplicar quotas por tenant;
usar idempotência para retries seguros.

Limites específicos de Cloudflare devem ser verificados na documentação oficial antes de decisões de capacidade, pricing ou SLA.

16. Deployment Model

Ambientes:

local;
development;
staging;
production.

Cada ambiente deve ser:

isolado;
com recursos próprios;
com secrets próprios;
com buckets/queues/indexes separados;
com database separado ou escopo ambiental explícito;
com deploy e validação próprios.

Regras:

production exige deploy manual protegido;
staging usa dados sintéticos ou mascarados;
development não usa recursos production;
local deve funcionar com mocks/adapters;
secrets nunca ficam no repositório.

17. Cloudflare Integration

Usar:

Workers → API Gateway;
Workflows → orchestration;
Queues → async jobs;
R2 → storage;
Vectorize → KB;
AI Gateway → observabilidade futura e governança de chamadas AI.

Integrações planejadas:

Componente	Cloudflare
API Gateway	Workers
Lifecycle	Workflows
Ingestion jobs	Queues
Document/report storage	R2
KB semantic retrieval	Vectorize
LLM/embedding governance futura	AI Gateway
Admin protection	Access / Zero Trust

Não usar no MVP sem decisão formal:

D1 como substituto de PostgreSQL crítico;
Durable Objects para estado de assessment sem requisito específico;
Workers for Platforms para tenants sem necessidade de workloads isolados.

18. Runtime Boundaries

Separar:

API Layer;
Workflow Layer;
Agent Layer;
Tool Layer;
Data Layer.

Responsabilidades:

Layer	Responsabilidade	Não deve fazer
API	Auth, RBAC, request validation, routing	Executar agentes ou lógica pesada
Workflow	Durabilidade, waits, retries, lifecycle	Validar regras finais sozinho
Orchestrator	Decidir próximo passo agentic	Aprovar ou executar tools
Agent Runtime	Executar agentes com contexto	Acessar dados fora de tools
Tool Layer	Acessar sistemas controlados	Ignorar permissões
Data Layer	Persistir estado/artifacts	Interpretar compliance

Regra:

Nunca misturar responsabilidades.

19. Security Model

Controles:

RBAC na API;
Tool permissions no runtime;
tenant isolation;
audit logs;
zero trust via Cloudflare Access para consoles/admin;
prompt injection protection;
secure error handling;
rate limiting e quotas;
least privilege para bindings/secrets;
approval gates humanos;
immutable approved artifacts.

Separação:

humanos autorizados operam via RBAC;
agentes operam via Tool Registry;
Workflow não aprova;
Agent Runtime não possui admin/final_write;
Data Layer não aceita scope implícito.

20. Observability

Registrar:

trace_id;
agent runs;
workflow steps;
tool calls;
erros;
métricas;
audit events;
security events;
cost records;
retry attempts;
blocked reasons.

Correlação mínima:

tenant_id;
organization_id;
assessment_id;
workflow_run_id;
agent_run_id, quando aplicável;
trace_id.

Não registrar:

documentos completos;
chunks completos sensíveis;
prompts completos com dados reais;
secrets;
credenciais;
outputs sensíveis integrais.

21. Failure Handling

Estratégias:

retry automático;
fallback para humano;
estado consistente;
erro seguro;
dead-letter queue;
blocked state;
incident/audit event;
reprocessamento controlado.

Tipos de falha:

schema failure;
guardrail failure;
tenant mismatch;
tool access denied;
workflow retry exhausted;
queue dead-letter;
Vectorize/R2 transient failure;
LLM provider failure futura;
approval timeout;
conflict unresolved.

Regra:

Falha crítica bloqueia avanço automático.

22. Idempotência

Cada execução deve ter idempotency_key.

Objetivos:

evitar duplicação de artefatos;
permitir retry seguro;
evitar jobs duplicados;
evitar double approval;
preservar histórico coerente.

Escopos:

API request;
workflow run;
workflow signal;
queue message;
agent run;
tool call;
artifact version.

Regras:

retries não criam nova versão sem intenção explícita;
signals repetidos com mesma chave retornam estado atual;
tool calls idempotentes devem deduplicar por key/hash;
reprocessamento gera nova versão apenas quando solicitado.

23. Performance Considerations

Estratégias:

limitar contexto;
limitar chamadas KB;
evitar chamadas redundantes;
cache quando aplicável;
usar references/hashes em vez de payloads grandes;
executar jobs pesados via Queue;
paginar outputs;
resumir outputs de agentes;
limitar fan-out por tenant;
aplicar quotas por ambiente.

Cuidados:

cache não pode cruzar tenant;
performance não justifica omitir guardrails;
latency baixa não justifica execução pesada no API Gateway;
contexto menor não pode remover limitations/sources obrigatórias.

24. Cost Governance

Registrar uso de:

tokens;
embeddings;
operações R2;
workflows;
queue messages;
Vectorize queries;
report/export jobs;
storage growth;
LLM provider futuro.

Dimensões:

tenant;
organization;
assessment;
workflow run;
agent run;
model/provider, quando aplicável;
tool name;
environment.

Objetivos:

budget por tenant;
alertas de custo;
chargeback/showback futuro;
detecção de loops;
prevenção de abuso;
decisão consciente sobre paralelismo.

25. Execution Constraints

Limites operacionais:

limite de tempo por execução;
limite de memória;
limite de tokens;
limite de chamadas de tools;
limite de KB queries;
limite de retries;
limite de handoffs;
limite de tamanho de contexto;
limite de tamanho de artifact;
limite de fan-out por job.

Quando limite for atingido:

bloquear ou pausar;
registrar evento;
retornar erro seguro;
escalar para humano se necessário;
preservar estado consistente.

26. Deployment Pipeline

CI/CD:

lint;
typecheck;
tests;
build;
deploy staging;
deploy production manual.

Validações mínimas:

pnpm lint;
pnpm typecheck;
pnpm test:unit;
pnpm test:contracts;
pnpm test:security;
pnpm test:regression;
pnpm test:evaluations;
pnpm test:synthetic-e2e;
pnpm build;
pnpm test:ci.

Production deploy deve exigir:

aprovação manual;
secrets configurados;
recursos Cloudflare provisionados;
validação staging;
rollback plan;
runbook operacional;
checks de tenant isolation e approval gates.

27. Runtime Configuration

Variáveis:

environment;
DB;
R2;
Vectorize;
queues;
AI Gateway;
auth providers;
rate limits;
cost budgets;
feature flags;
logging level.

Nunca:

hardcode de secrets;
hardcode de endpoints sensíveis;
usar production resources em local/dev;
depender de configuração implícita;
registrar valores de secrets em logs.

Configuração deve ser:

por ambiente;
revisável;
documentada;
segura;
compatível com bindings Cloudflare.

28. Local Development

Local development deve permitir:

Docker para DB;
mocks para tools;
MockLLMProvider;
sem dependência cloud obrigatória;
fixtures sintéticas;
golden outputs;
adapters em memória;
scripts pnpm;
testes determinísticos.

Objetivo:

Desenvolvedor consegue validar comportamento agentic sem dados reais e sem recursos Cloudflare reais.

Local nunca deve exigir:

secrets reais;
documentos reais;
production database;
production R2;
production Vectorize;
LLM real obrigatório.

29. Limitações do MVP

Sem execução paralela avançada.
Sem multi-region.
Sem high availability completo.
Sem autoscaling customizado.
Sem AI Gateway obrigatório em runtime.
Sem LLM real obrigatório no CI.
Sem worker sharding por tenant.
Sem Durable Objects para locks por assessment.
Sem Workers for Platforms para workloads de tenant.
Sem avaliação contínua em produção.

Impacto no projeto: o MVP prioriza controle, isolamento, testabilidade e deployment seguro em staging antes de otimizações de escala e autonomia.

30. Evolução Futura

Evoluções previstas:

multi-region deployment;
worker sharding por tenant;
parallel agent execution;
streaming responses;
real-time monitoring;
autoscaling inteligente;
Durable Objects para locks por assessment quando necessário;
AI Gateway com políticas de DLP/cost/rate;
shadow-mode agent execution;
queue prioritization por tenant;
anomaly detection de custo e qualidade;
dashboards operacionais de agent runtime;
deployment canário por agente/prompt.

Condições:

manter tenant isolation;
manter approval gates;
manter evals e safety thresholds;
manter audit trail;
validar custo;
validar rollback.

31. Diagrama

API
  ↓
Worker
  ↓
Workflow
  ↓
Orchestrator
  ↓
Agent Runtime
  ↓
Tools
  ↓
Data

Diagrama expandido:

Client
  ↓
Cloudflare Worker API Gateway
  ├── Auth / RBAC / Tenant Resolution
  └── Request Validation / trace_id
        ↓
Cloudflare Workflows
  ├── Lifecycle Steps
  ├── Retries
  └── Approval Waits
        ↓
Orchestrator
  ├── Decide Next Action
  └── Prepare Agent Invocation
        ↓
Agent Runtime Service
  ├── Context Builder
  ├── Guardrails
  ├── Agent Execution
  └── Schema Validation
        ↓
Tool Execution Layer
  ├── SCF Tools
  ├── KB Tools
  ├── Artifact Tools
  └── Reporting Tools
        ↓
Data Layer
  ├── PostgreSQL
  ├── R2
  └── Vectorize

32. Resultado Esperado

Este documento permite:

implementar runtime real;
rodar em Cloudflare;
escalar;
manter segurança;
integrar todos os componentes;
preservar isolamento multi-tenant;
operar com observabilidade e custo controlado;
evoluir de MVP determinístico para execução agentic mais avançada.

Definition of done para implementação futura:

Agent Runtime Service implementado;
Tool Execution Layer aplicado;
Workflows integrados ao Orchestrator;
agent_runs persistidos;
idempotência por execução;
observability events;
cost records;
tenant isolation tests;
queue adapters reais;
R2/Vectorize adapters reais;
staging deployment validado;
production readiness checklist aprovado.