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Microsoft 開源的 Conductor CLI 用 YAML 定義多智能體工作流，並對接 GitHub Copilot、OpenAI、Anthropic Claude 等提供方。Conductor 0.1.44 於 GitHub 發佈時間 2026-11-01T16:50:01Z（2026-11-02 00:50 Asia/Shanghai），把很多 Agent 棧仍混在一起的兩件事拆開：用哪家模型回答，以及 Agent 循環、工具和 MCP 調用實際跑在哪裏。

發佈說明把這種拆分叫作 agent execution realms and profiles。工作流或步驟指向一個 execution.profile，該配置會解析到隔離的 Docker runner，或 Azure Container Apps（ACA） dynamic session；模型提供方仍是另一套設置。我們暫時還沒有在生產環境完整跑過 Conductor 0.1.44；下文按 GitHub 發佈說明、項目 README 與倉庫內 ACA 提供方文檔的字面整理。僅供參考。

讀者範圍收窄：已經在寫 Conductor 工作流的人，或正在評估「不信任的工具循環必須離開宿主機」這類 harness 的人。只在 Copilot／Claude Code 裏聊天、從不碰 Conductor YAML 的讀者可以跳過。站內相關的運行時／harness 背景：AWS 開源 Infinity：面向高並發 Agent 的研究型運行時、Microsoft 在 Foundry Agent Service 公測推出 Copilot harness、同一個模型換套 coding harness，通過率幾乎不動，帳單為什麼差這麼多？、Cursor Agent SDK 發布：資料夾定義、Eval 與部署。

0.1.44 加了什麼

按 Conductor 0.1.44 GitHub 發佈說明：

  • 可通過 execution.profile，在隔離的 Docker 容器或 Azure Container Apps dynamic sessions 裏跑 LLM Agent。
  • Docker profile 接受 runner_image，讓 Agent 循環、stdio MCP 工具與暫存的工作區依賴，同處一個長生命週期的 runner 容器。
  • 遠程 runner 支持 /interrupt（中途定向暫停）、多提供方執行（Copilot、OpenAI、Claude），以及按調用、按 Agent 範圍把密鑰投遞給 stdio MCP 進程的 env_overlay——不必把密鑰泄漏進 runner 進程環境。
  • 宿主機解析到的憑證與端點在 runner 內仍具權威性；Docker interrupt 會沿傳輸關閉持續監控，競態完成會保留其結果；保留的 Docker 工作區會記錄 Agent dispatch，resume 時若缺少 staging 標記會拒絕，而不是覆蓋 Agent 已寫文件。
  • ACA execution profiles 在環境文檔的 aca 塊裏配置 pool 與 session 範圍，與 Agent 的模型提供方彼此獨立。舊的 provider: aca 寫法仍可用，但帶有 棄用提示。

同版本還修了 Fleet TUI 門禁文本輸入，並移除過時的 conductor.providers.aca_protocol 模塊（改從 conductor.runner.protocol 引入）。對日常操作有用，但本頁的產品主線是 profile 拆分。

以前「模型」和「執行環境」爲什麼粘在一起

更早的 Conductor ACA 用法，把 跑在哪裏 和 用哪套模型 綁死了：選舊的 ACA provider，就等於在沙箱裏強制走 Copilot，還容易把 pool 憑證寫進工作流 YAML。倉庫內 ACA 提供方文檔把遷移目標寫得很直白：execution profiles 把「跑什麼」和「在哪跑」拆開。工作流寫模型提供方；環境文檔配 ACA pool（或 Docker backend）。筆記本本地跑還是 Azure 沙箱跑，更多是換 --environment 文件，而不是改每一個 Agent 步驟。

這和其他 harness 文章的寫法一致：模型卡與承載工具、文件、網絡策略的運行時，是兩根不同的槓桿。Conductor 0.1.44 把槓桿名字寫進 YAML——一邊是 runtime.provider，一邊是 execution.profile／環境裏的 profiles.*.backend。

execution.profile 怎麼解析

工作流在 workflow.defaults.execution.profile 聲明默認 profile 名，步驟上還可覆蓋 execution.profile。執行環境文檔（例如 .conductor/environments/ 下）把邏輯名映射到具體後端：

  • backend: docker — 本地或自託管 Docker runner；發佈說明強調 runner_image、工作區暫存、interrupt、面向 MCP 密鑰的 env_overlay。
  • backend: aca — Azure Container Apps dynamic-sessions 沙箱；pool endpoint、API 版本、identifier scope、egress、lifecycle、auth 寫在 profile 的 aca 塊。

項目自帶的 ACA profile 示例形態：工作流 runtime.provider: copilot，再加 defaults.execution.profile: aca_sandbox；環境文件定義 profiles.aca_sandbox.backend: aca 與 pool 設置。倉庫裏的 docker-agent 環境示例則並排放了 docker_agent（含 image／runner_image）和 aca_sandbox，同一套工作流思路可通過換環境指向不同後端。

項目文檔裏用 conductor validate … --environment … 預覽 profile 如何解析。我們暫時還沒有逐項測試 0.1.44 二進制對照的每張校驗表；以項目自身環境與 CLI 輸出爲準。

ACA 仍是 Experimental

項目 README 把 Azure Container Apps sandboxed execution 列在 Experimental，並有專節 Using ACA (Experimental)；提供方對比表裏 ACA 列也標 Experimental。ACA 提供方文檔同樣把 ACA 放在 experimental 檔，並列出能力缺口。

因此 0.1.44 裏的「ACA execution profile」不是在說：Microsoft 已把 ACA 後端 Conductor 運行提升到 README 表裏與 Copilot／OpenAI 相同的穩定檔。Experimental 意味着可能有缺口、邊角更鋒利、策略還會變；README 沒寫的 GA 日期也不在這裏編造。

舊寫法 provider: aca 與遷移

發佈說明保留舊的 provider: aca，並給出棄用提示。ACA 提供方文檔裏，操作者會看到：

provider: aca is deprecated; use provider: copilot with an ACA execution profile

文檔口徑的遷移步驟：

  1. 把工作流（或步驟）的模型提供方改成受支持的值，例如 copilot、openai、claude。
  2. 用 execution.profile 指向 backend: aca 的環境 profile。
  3. 把 pool_endpoint、api_version、identifier_scope、egress、lifecycle、auth 等移進該環境 profile 的 aca 塊——離開工作流 YAML。
  4. 丟掉舊結構化 ACA provider 裏的 inner_provider；內層模型選擇變成普通的 provider: 字段。

仍用 provider: aca 的舊工作流可經兼容層繼續跑（按該文檔）；新工作直接上 profile 形態，讓憑證留在環境文檔裏。

MIT、模型賬單、Azure 賬單

microsoft/conductor 倉庫是 MIT。開源 CLI 不等於 模型推理免費，也 不等於 Azure Container Apps 容量免費。Copilot 訂閱用量、OpenAI／Claude 按量計費、ACA 專用節點／預熱池費用，仍是分開的計量。ACA 提供方文檔還寫明：用量視圖裏的 sandbox 牆鐘行只是可見性代理，不是 Azure 賬單行——池子規模仍要對照真實 Azure 賬單。

當有人說 Conductor 開源時，讀法是 harness 代碼是 MIT，而不是一整包抹掉提供方或雲賬單。

隔離是功能表述，不是安全認證

Docker runner 與 ACA dynamic sessions 被寫成適合安放不信任或對隔離敏感的 Agent 循環——生成代碼、寬權限工具、不宜坐在宿主機 shell 裏的 MCP 進程。這個表述有用，但當作安全保證並不完整。

我們暫時還沒有測試 Docker／ACA 隔離是否足以當安全保證。憑證如何進沙箱、egress 設置、鏡像來源、池多租戶、interrupt 競態等，這裏都不當作已認證的安全邊界。需要安全邊界的團隊自己做威脅建模、鏡像釘死與憑證收窄；單靠「隔離容器」四個字填不了合規清單。

面向 0.1.44 的操作清單

  1. 版本。 安裝或升級目標是 Conductor 0.1.44（若倉庫已有更新 tag，以實際 tag 的發佈說明爲準）。
  2. 兩處設置分開。 工作流寫模型提供方；execution profile 寫 Agent 循環跑在哪。能放進環境文檔的 pool 端點，留在環境文檔，而不是寫進工作流文件。
  3. 有意選擇 Docker 或 ACA。 Docker 適合捆綁 runner 鏡像與本地／自託管容器主機；ACA 適合 Azure dynamic-sessions 池，並帶 README 的 Experimental 標籤。
  4. 遷離 provider: aca。 按 ACA 文檔改成 provider ＋ execution.profile。
  5. 密鑰用 overlay，不當環境噪聲。 發佈說明裏的 env_overlay 給 MCP 進程投遞密鑰，讓 runner 進程環境更乾淨。
  6. 先 validate 再信。 對目標環境文件跑 conductor validate，項目文檔中的 execution resolution 表會出現在結果裏。
  7. 預算三筆賬。 Conductor MIT 源碼 ≠ 模型 API 花費 ≠ Azure 池花費。
  8. 安全結論留在內部。 隔離強度我們暫時還沒有測夠；碰生產密鑰或不信任代碼時，仍保留內部評審。

和其他運行時的位置關係

Conductor 是 2026 年前後一批「Agent 質量既看模型名、也看 harness／執行環境」押注中的一個。AWS Infinity（高併發研究型運行時）、Foundry 上的 Copilot harness 公測、Cursor Agent SDK 的打包方式，以及站內關於 harness 成本的討論，都圍繞同一條縫：模型卡 vs 循環跑在哪裏。Conductor 0.1.44 的貢獻，是給出可寫進 YAML 的詞彙——execution.profile——以及 Docker／ACA 後端，同時 README 仍把 ACA 標爲 Experimental。

收束

Conductor 0.1.44 讓模型提供方與執行環境成爲可分開設置的一等配置：execution.profile 可指向隔離的 Docker runner 或 Azure Container Apps dynamic sessions，同時 Copilot、OpenAI、Claude 等提供方可獨立配置。0.1.44 的 GitHub 發佈時鐘是 2026-11-01T16:50:01Z（2026-11-02 00:50 Asia/Shanghai）。ACA 在項目 README 仍爲 Experimental。倉庫 MIT；開源抹不掉模型或 Azure 賬單。我們暫時還沒有測試 Docker／ACA 隔離是否足以當安全保證。控制檯行爲若與這裏寫的不一致，以 GitHub 發佈說明與項目 README 爲準（它們優先）。僅供參考。