为什么大模型企业都在强调可以连续工作XX小时的Agent和模型？长时运行Agent解析（Long-Running Agents）

在 2025-2026 年的 AI 领域，一个现象越来越突出：各大企业如 Anthropic、OpenAI 等，在产品发布和演示中反复强调他们的 AI 代理（Agent）能够“连续运行数小时、整夜执行任务、无人值守”。例如，Anthropic 的工程博客中展示了如何让 AI 代理在长项目中自主运行数小时，甚至跨多个会话保持进度。 McKinsey 的 2025 年 AI 全球调查也指出，AI Agent的长期运行能力正驱动实际价值创造。 这不是简单的营销噱头，而是反映了 AI 从短期交互向复杂任务处理的转变。在很多博客和文章中，把这种强调长时间不间断运行的AI Agent系统称为长时Agent（即Long-Running Agents）。

一个普遍的疑问是，大模型不应该是越快回复越好吗？为什么这些企业反而强调长时运行？其实，这源于现实任务的复杂性：许多问题需要多步迭代、数据处理和外部交互，无法在秒级响应中完成。长时运行强调的不是“慢”，而是自主处理长时间任务的能力，让 AI 从“快速回答者”转向“可靠执行者”。

很多人常见的误解是认为长时间运行的Agent是指“模型一直在思考”，像一个不眠不休的超级大脑。事实上，这种长时运行更多是系统级设计的结果：任务被作业化处理，结合恢复机制和治理框架，模型只是其中一环。

本文将简单分享一下为什么现在的企业都强调长时运行的Agent，它的价值以及可能需要什么才能做好。