構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的 Agent 智能體全局架構(gòu)設(shè)計(jì) 原創(chuàng)
在過(guò)去的這一年中，大模型領(lǐng)域呈現(xiàn)出兩大熱點(diǎn)方向。一方面，是 LLM（大型語(yǔ)言模型），其發(fā)展速度之快令人矚目，幾乎每個(gè)月都有新的突破。業(yè)界的關(guān)注焦點(diǎn)主要集中在模型的效果和成本效益上。另一方面，則是 AI Agent智能體，它在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用問(wèn)題上不斷探索，人們更關(guān)注的是其在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
接下來(lái)，我們將重點(diǎn)探討 AI Agent 的發(fā)展趨勢(shì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)以及實(shí)際應(yīng)用情況。
1、AI Agent 架構(gòu)設(shè)計(jì)全剖析
第一、AI Agent 架構(gòu)和發(fā)展趨勢(shì)
1）、什么是智能體？
AI Agent 智能體是一種能夠感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行行動(dòng)的智能實(shí)體。它具備通過(guò)獨(dú)立思考和調(diào)用工具逐步完成目標(biāo)的能力。AI Agent 不僅能夠理解復(fù)雜的指令，還能根據(jù)環(huán)境的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，以實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。
2）、為什么需要智能體？
盡管大模型（LLM）在模擬人腦神經(jīng)元推理過(guò)程方面取得了顯著進(jìn)展，但要完成具體的現(xiàn)實(shí)任務(wù)，仍需要像人類一樣具備完整的感知系統(tǒng)（如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等）、記憶和經(jīng)驗(yàn)來(lái)輔助決策，并最終采取行動(dòng)。AI Agent 正是為了彌補(bǔ)這一差距而設(shè)計(jì)的，它能夠?qū)⒄Z(yǔ)言模型的推理能力與實(shí)際操作能力相結(jié)合，從而更有效地解決現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問(wèn)題。
3）、智能體的發(fā)展趨勢(shì)
在過(guò)去的一年中，AI Agent 的發(fā)展主要集中在探索各種固定的、單任務(wù)的智能體，以解決一個(gè)個(gè)具體的小問(wèn)題。這些單任務(wù)智能體在特定領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人們開(kāi)始意識(shí)到構(gòu)建更通用、更靈活的智能體平臺(tái)的重要性。
從今年開(kāi)始，AI Agent 的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新的階段。研究人員和工程師們開(kāi)始構(gòu)建智能體平臺(tái)和范式，提升多智能體協(xié)同、編排和優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量體系。最終目標(biāo)是打造一個(gè)超級(jí)智能體，能夠一站式解決所有問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）的真正到來(lái)。
盡管通用人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)仍需一定時(shí)間，但未來(lái)的主要發(fā)展方向已經(jīng)逐漸清晰。考慮到通用性和專業(yè)性的平衡，以及成本和效果的平衡，未來(lái) AI Agent 的發(fā)展將更多地集中在以數(shù)據(jù)為中心的多智能體協(xié)同模式上。這種模式能夠充分發(fā)揮各智能體的專業(yè)能力，同時(shí)通過(guò)協(xié)同合作實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜任務(wù)的解決，為實(shí)現(xiàn) AGI 奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
第二、AI Agent 競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)建
在構(gòu)建 AI Agent 的過(guò)程中，我們首先需要思考的核心問(wèn)題是：智能體的核心競(jìng)爭(zhēng)力到底是什么？
經(jīng)過(guò)深入分析，我們認(rèn)為模型、數(shù)據(jù)和場(chǎng)景是構(gòu)建 AI 產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的三個(gè)關(guān)鍵要素。
首先，模型層面，目前公域數(shù)據(jù)已經(jīng)被挖掘得相對(duì)充分，下一步的重點(diǎn)可能會(huì)轉(zhuǎn)向成本和性能的優(yōu)化。在這方面，像 DeepSeek 這樣的技術(shù)正在加速推動(dòng)相關(guān)變革。
其次，私域數(shù)據(jù)是每個(gè)公司的核心壁壘。企業(yè)需要充分挖掘私域數(shù)據(jù)，沉淀優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，并持續(xù)優(yōu)化，以釋放最大的客戶價(jià)值。只要生產(chǎn)資源足夠優(yōu)質(zhì)，并且有底層模型的生產(chǎn)力支持，就可以實(shí)現(xiàn)持續(xù)演進(jìn)。
最后，場(chǎng)景方面，需要找到自己領(lǐng)域內(nèi)高頻、結(jié)構(gòu)化且風(fēng)險(xiǎn)可控的場(chǎng)景，并逐步延伸場(chǎng)景的專業(yè)性，從而幫助客戶提升效率。例如，在我們 DEVOPS 領(lǐng)域，智能編碼就是一個(gè)很好的例子。靈碼在代碼輔助這一高頻場(chǎng)景取得了突破，通過(guò)靈碼，大家可以更高效地構(gòu)建智能體。
第三、AI Agent 數(shù)據(jù)飛輪
數(shù)據(jù)確實(shí)是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，那么如何在自己的領(lǐng)域內(nèi)打造高質(zhì)量的數(shù)據(jù)呢？
首先，每個(gè)應(yīng)用都能夠從客戶那里收集和沉淀數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和專業(yè)性的基礎(chǔ)。其次，每個(gè)領(lǐng)域都有其獨(dú)特的專業(yè)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)操作流程（SOP），將這些專業(yè)數(shù)據(jù)與客戶數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以更高效地解決客戶的問(wèn)題。
當(dāng)我們構(gòu)建好智能體并準(zhǔn)備發(fā)布給客戶時(shí)，需要提前建立數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)集，對(duì)數(shù)據(jù)和效果進(jìn)行評(píng)估，以滿足客戶對(duì)服務(wù)水平協(xié)議（SLA）的確定性要求。上線后，我們需要收集客戶的反饋數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)反饋數(shù)據(jù)的分析來(lái)優(yōu)化我們的行業(yè)數(shù)據(jù)、工具集和場(chǎng)景。
通過(guò)持續(xù)評(píng)估和優(yōu)化數(shù)據(jù)體系，我們可以確保私域數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，從而更好地滿足客戶需求。這樣，數(shù)據(jù)的高質(zhì)量與客戶的訴求之間就能形成良好的匹配，推動(dòng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的持續(xù)提升。
第四、AI Agent：構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心智能體平臺(tái)
那么，上述四類數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)由何種系統(tǒng)來(lái)承載與流轉(zhuǎn)呢？
我們的答案是：構(gòu)建一個(gè)以數(shù)據(jù)為核心的智能體平臺(tái)。
- 構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù)：借助平臺(tái)工具，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 Markdown 格式，進(jìn)而推送至向量數(shù)據(jù)庫(kù)，以此構(gòu)建領(lǐng)域?qū)贁?shù)據(jù)；同時(shí)，利用工具集助力 Agent 獲取結(jié)構(gòu)化的客戶數(shù)據(jù)。
- 打造數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)集與自動(dòng)化智能化數(shù)據(jù)評(píng)估體系：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與效果評(píng)估的高效性與準(zhǔn)確性。
- 在前臺(tái)搭建客戶反饋與跟蹤體系：及時(shí)收集客戶反饋，以便對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)、工具集和場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化。
- 借助多 Agent 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與任務(wù)的自動(dòng)流轉(zhuǎn)：提升系統(tǒng)的整體效率與協(xié)同能力，確保數(shù)據(jù)能夠在不同智能體之間順暢流轉(zhuǎn)，任務(wù)能夠自動(dòng)分配與執(zhí)行，從而更好地滿足客戶需求并提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
第五、AI Agent 全局技術(shù)架構(gòu)
那如何構(gòu)建多 Agent 架構(gòu)呢？
阿里巴巴在去年云棲大會(huì)推出了 Spring-AI-Alibaba 框架和生態(tài)工具集合，助理企業(yè)構(gòu)建智能體。
- 通過(guò) Higress 一鍵集成系統(tǒng)數(shù)據(jù)和工具集，獲取私域客戶數(shù)據(jù)。
- 通過(guò) Otel 觀測(cè)體系完成全鏈路的數(shù)據(jù)質(zhì)量觀測(cè)。
- 通過(guò) Nacos 動(dòng)態(tài)更新提示詞數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)查看優(yōu)化效果。
- 通過(guò) Apache RocketMQ 動(dòng)態(tài)更新 RAG 數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)反饋和優(yōu)化數(shù)據(jù)。
2、AI Agent 應(yīng)用實(shí)踐
第一、AI Agent 實(shí)踐（Higress：一鍵集成多種數(shù)據(jù)源）
Higress 是阿里巴巴開(kāi)源的一款 AI 原生 API 網(wǎng)關(guān)，它擁有行業(yè)內(nèi)最全面的 AI 生態(tài)插件，能夠助力開(kāi)發(fā)者輕松集成多種數(shù)據(jù)源。Higress 支持與多種模型的對(duì)接，實(shí)現(xiàn)一鍵集成，同時(shí)提供統(tǒng)一的協(xié)議、權(quán)限管理和容災(zāi)機(jī)制。它可以通過(guò)搜索工具獲取領(lǐng)域數(shù)據(jù)，通過(guò) MCP Server 獲取客戶數(shù)據(jù)，從而整合推理所需的完整數(shù)據(jù)。此外，Higress 還提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換功能，利用緩存和向量檢索構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶數(shù)據(jù)，有效降低對(duì) LLM 的調(diào)用頻率，進(jìn)而降低成本，同時(shí)提升性能和吞吐量。此外，Higress 還集成了可觀測(cè)性功能，用于數(shù)據(jù)合規(guī)和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估。
第二、AI Agent 實(shí)踐（Otel：全鏈路數(shù)據(jù)質(zhì)量追蹤）
我們基于 Otel 觀測(cè)體系能夠自動(dòng)的分析推理過(guò)程中效果，召回效果。效果不好，可以全鏈路追蹤客戶整個(gè)檢索和推理過(guò)程，分析是知識(shí)庫(kù)問(wèn)題，RAG 問(wèn)題，還是工具集問(wèn)題，提升優(yōu)化數(shù)據(jù)效率。
第三、AI Agent 實(shí)踐（Nacos：動(dòng)態(tài)更新提示詞數(shù)據(jù)）
在 Agent 中，存在大量的提示詞和算法參數(shù)。借助 Nacos，可以實(shí)現(xiàn)這些參數(shù)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)推送，從而及時(shí)獲取優(yōu)化效果。如果在系統(tǒng)上線后擔(dān)心修改提示詞的效果可能不符合預(yù)期，可以通過(guò)灰度配置逐步觀察和評(píng)估優(yōu)化提示詞數(shù)據(jù)的效果。
第四、AI Agent 實(shí)踐（Apache RocketMQ：提升 RAG 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性）
系統(tǒng)數(shù)據(jù)與客戶數(shù)據(jù)均處于持續(xù)更新的狀態(tài)。為了確保每次推理都能獲取到最新數(shù)據(jù)并獲得最佳效果，我們可以通過(guò) RocketMQ 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)同步變更事件與數(shù)據(jù)，從而保障數(shù)據(jù)的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。
第五、AI Agent 實(shí)踐（DeepSeek 聯(lián)網(wǎng)搜索+數(shù)據(jù)安全解決方案）
DeepSeek 目前非常受歡迎，使用過(guò)的用戶都知道，能夠聯(lián)網(wǎng)的 DeepSeek 才是真正的滿血版。
目前，大量客戶通過(guò) Higress 一鍵集成 DeepSeek 及其聯(lián)網(wǎng)能力，整合夸克搜索數(shù)據(jù)，從而體驗(yàn)到最佳性能。借助 Higress，可以在模型訪問(wèn)鏈路上實(shí)現(xiàn)全鏈路 TLS 加密，確保鏈路數(shù)據(jù)的安全性。同時(shí)，通過(guò)內(nèi)容安全機(jī)制解決數(shù)據(jù)合規(guī)和安全問(wèn)題。此外，通過(guò) API-Key 的集中管理，可以提高并發(fā)處理能力，為 Agent 提供內(nèi)部 API-Key，有效防止 API-Key 泄漏風(fēng)險(xiǎn)，并可根據(jù)內(nèi)部 API-Key 進(jìn)行流量和額度控制，避免因代碼錯(cuò)誤導(dǎo)致的大量 token 調(diào)用和高額費(fèi)用支出。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)玄姐聊AGI 作者：玄姐
