以前的 AI 就是按指令辦事，現(xiàn)在不一樣了，AI 智能體能自己做決定、定目標(biāo)、獨(dú)立行動(dòng)。它不再是簡(jiǎn)單的“你問(wèn)我答”，而是有計(jì)劃、有反思的“小能手”。搞清楚它的技術(shù)架構(gòu)，就能更好地用它在企業(yè)里進(jìn)行落地。

AI 智能體技術(shù)架構(gòu)一共有8層：基礎(chǔ)設(shè)施層、 智能體互聯(lián)網(wǎng)、協(xié)議層、工具和增強(qiáng)層、認(rèn)知和推理層、記憶和個(gè)性化層、應(yīng)用層、運(yùn)維和治理層，下文我們?cè)敿?xì)剖析之。

一、AI 智能體八層技術(shù)架構(gòu)剖析

0、AI 智能體的八層架構(gòu)：讓 AI 在復(fù)雜環(huán)境中“自立更生”

這八層架構(gòu)就是一套高級(jí)框架，能讓 AI 智能體在復(fù)雜環(huán)境中獨(dú)立感知、推理、學(xué)習(xí)和行動(dòng)。有了這個(gè)架構(gòu)，AI 智能體系統(tǒng)就能在少有人類干預(yù)的情況下，可靠、安全、合規(guī)地運(yùn)行，如下圖所示：

1、第一層：基礎(chǔ)設(shè)施層——自主智能的“地基”

這一層是 AI 智能體系統(tǒng)的基礎(chǔ)，提供自主運(yùn)行所需的計(jì)算資源和連接能力。它包括幾個(gè)關(guān)鍵部分：

• 核心計(jì)算資源：這是主要的“動(dòng)力源泉”，包括用于深度學(xué)習(xí)的 GPU、用于普通任務(wù)的 CPU，以及針對(duì)特定 AI 任務(wù)的專用硬件。它既要支持實(shí)時(shí)決策，也要支持批量處理（用于學(xué)習(xí)和優(yōu)化）。
• 網(wǎng)絡(luò)和連接：確保系統(tǒng)各個(gè)部分能無(wú)縫通信。高速網(wǎng)絡(luò)能讓不同層級(jí)和外部系統(tǒng)快速交換數(shù)據(jù)，而強(qiáng)大的連接協(xié)議則保證在多 AI 智能體環(huán)境中，AI 智能體之間能可靠地交流。
• 存儲(chǔ)系統(tǒng)：既要能長(zhǎng)期保存數(shù)據(jù)，又要能快速訪問(wèn)內(nèi)存。它要處理各種數(shù)據(jù)類型，從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)到非結(jié)構(gòu)化的多媒體內(nèi)容，同時(shí)確保數(shù)據(jù)完整性和可用性。
• 云和邊緣計(jì)算融合：讓 AI 智能體既可以部署在集中化的云端，也可以在分布式的邊緣位置運(yùn)行。這種混合模式既保證了性能，又減少了實(shí)時(shí)應(yīng)用的延遲。

2、第二層：AI 智能體互聯(lián)網(wǎng)層--讓 AI “攜手合作”

這一層改變了 AI 的游戲規(guī)則，讓 AI 系統(tǒng)可以跨網(wǎng)絡(luò)協(xié)作、共享信息、協(xié)調(diào)行動(dòng)。它能創(chuàng)建多 AI 智能體生態(tài)系統(tǒng)，讓單個(gè) AI 智能體利用集體智慧。

• AI 智能體發(fā)現(xiàn)和注冊(cè)：讓 AI 智能體能找到并連接到網(wǎng)絡(luò)中的其他相關(guān) AI 智能體。這些系統(tǒng)會(huì)維護(hù)一個(gè) AI 智能體目錄，記錄它們的能力和當(dāng)前狀態(tài)，從而動(dòng)態(tài)形成協(xié)作關(guān)系。
• 通信協(xié)議：標(biāo)準(zhǔn)化 AI 智能體之間的互動(dòng)方式，確保不同實(shí)現(xiàn)方式的 AI 智能體之間能夠互操作。這些協(xié)議負(fù)責(zé)消息路由、數(shù)據(jù)序列化和 AI 智能體之間的安全通信。
• 分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)：讓 AI 智能體能一起完成需要多種專業(yè)能力的復(fù)雜任務(wù)。協(xié)調(diào)機(jī)制包括任務(wù)分配、資源分配和解決競(jìng)爭(zhēng) AI 智能體之間的沖突。
• 信任和聲譽(yù)系統(tǒng)：通過(guò)跟蹤 AI 智能體的表現(xiàn)歷史、可靠性指標(biāo)和信任評(píng)分，維護(hù) AI 智能體互動(dòng)的完整性。這些系統(tǒng)幫助 AI 智能體做出關(guān)于合作伙伴和服務(wù)提供商的明智決策。

3、第三層：協(xié)議層--標(biāo)準(zhǔn)化 AI 智能體互動(dòng)

這一層建立了通信標(biāo)準(zhǔn)和互動(dòng)模式，讓不同的 AI 智能體組件和外部系統(tǒng)能夠無(wú)縫集成。它確保了不同實(shí)現(xiàn)方式之間的互操作性和可擴(kuò)展性。

• AI 智能體通信協(xié)議：定義了標(biāo)準(zhǔn)化的消息格式、對(duì)話模式和互動(dòng)序列。這些協(xié)議讓不同供應(yīng)商或?qū)崿F(xiàn)方式的 AI 智能體能夠有效溝通，就像 HTTP 讓網(wǎng)絡(luò)通信成為可能一樣。
• 服務(wù)發(fā)現(xiàn)和集成機(jī)制：讓 AI 智能體能找到并連接到外部服務(wù)、API 和數(shù)據(jù)源。這包括傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和其他 AI 智能體，形成了一個(gè)豐富的、相互連接的能力生態(tài)系統(tǒng)。
• 安全和認(rèn)證協(xié)議：確保通信渠道安全，并驗(yàn)證 AI 智能體的身份。這些系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了加密、數(shù)字簽名和訪問(wèn)控制機(jī)制，以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)并防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。
• 合同和談判系統(tǒng)：讓 AI 智能體能夠?yàn)榉?wù)提供、資源共享或協(xié)作任務(wù)建立正式協(xié)議。這些系統(tǒng)可以自動(dòng)協(xié)商條款、建立服務(wù)水平協(xié)議并監(jiān)控合規(guī)性。

4、第四層：工具和增強(qiáng)層--擴(kuò)展 AI 智能體的能力

這一層為 AI 智能體提供了訪問(wèn)外部工具、服務(wù)和能力的途徑，讓它們的功能范圍超出核心 AI 模型。這一層對(duì)于讓 AI 智能體與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)并完成實(shí)際任務(wù)至關(guān)重要。

• 功能調(diào)用和 API 集成：讓 AI 智能體能夠調(diào)用外部服務(wù)、訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)、控制物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并與軟件應(yīng)用程序互動(dòng)。這一能力讓 AI 智能體從單純的聊天實(shí)體變成了行動(dòng)導(dǎo)向的系統(tǒng)。
• 代碼生成和執(zhí)行環(huán)境：讓 AI 智能體能夠編寫、測(cè)試和執(zhí)行各種編程語(yǔ)言的代碼。這一能力讓 AI 智能體能夠創(chuàng)建定制解決方案、自動(dòng)化流程并動(dòng)態(tài)擴(kuò)展自己的能力。
• 外部工具集成：提供對(duì)專業(yè)軟件工具的訪問(wèn)，從數(shù)據(jù)分析平臺(tái)到設(shè)計(jì)應(yīng)用程序。AI 智能體可以利用這些工具完成需要特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)或特殊處理能力的復(fù)雜任務(wù)。
• 知識(shí)庫(kù)訪問(wèn)：讓 AI 智能體能夠連接到龐大的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)，使它們能夠訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史記錄和特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，以支持它們的決策過(guò)程。

5、第五層：認(rèn)知和推理層--“思考引擎”

這一層是 AI 智能體系統(tǒng)的智力核心，復(fù)雜的決策、問(wèn)題解決和戰(zhàn)略思考都在這里發(fā)生。這一層將原始數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單指令轉(zhuǎn)化為復(fù)雜的推理鏈和可操作的見解。

• 高級(jí)推理引擎：實(shí)現(xiàn)了各種推理范式，包括邏輯推理、概率推理、因果推理和類比推理。這些引擎讓代理能夠從不完整的信息中得出結(jié)論，并有效處理不確定性。
• 規(guī)劃和戰(zhàn)略制定能力：讓 AI 智能體能夠制定多步驟計(jì)劃以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)。這包括短期戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃和長(zhǎng)期戰(zhàn)略思考，并且能夠根據(jù)情況變化調(diào)整計(jì)劃。
• 決策框架：提供了評(píng)估選項(xiàng)、權(quán)衡利弊和選擇最佳行動(dòng)的結(jié)構(gòu)化方法。這些框架結(jié)合了各種決策理論，能夠處理多標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化問(wèn)題。
• 學(xué)習(xí)和適應(yīng)機(jī)制：讓 AI 智能體能夠通過(guò)經(jīng)驗(yàn)隨著時(shí)間提高性能。這包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、少樣本學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)能力，讓代理能夠快速適應(yīng)新領(lǐng)域。

6、第六層：記憶和個(gè)性化層--創(chuàng)造持久智能

這一層讓 AI 智能體能夠在互動(dòng)中保持持久記憶，從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)用戶或情境調(diào)整行為。這一層對(duì)于創(chuàng)建能夠建立關(guān)系并提供越來(lái)越個(gè)性化服務(wù)的 AI 智能體至關(guān)重要。

• 工作記憶系統(tǒng)：管理短期信息處理，并在持續(xù)互動(dòng)中保持上下文。這些系統(tǒng)處理對(duì)話歷史、當(dāng)前任務(wù)狀態(tài)和即時(shí)處理所需的臨時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
• 長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)：跨會(huì)話保存重要信息，包括用戶偏好、歷史互動(dòng)、學(xué)習(xí)模式和積累的知識(shí)。這種持久記憶讓代理能夠與用戶建立連續(xù)性和深度關(guān)系。
• 個(gè)性化引擎：分析用戶行為模式、偏好和反饋，以定制 AI 智能體的響應(yīng)和行動(dòng)。這些系統(tǒng)創(chuàng)建個(gè)人用戶檔案，并調(diào)整 AI 智能體行為以匹配個(gè)人風(fēng)格和需求。
• 目標(biāo)和偏好管理系統(tǒng)：跟蹤并優(yōu)先處理用戶目標(biāo)，同時(shí)了解明確的目標(biāo)和推斷出的偏好。這一能力讓 AI 智能體能夠主動(dòng)提出建議，并優(yōu)化行為以滿足用戶滿意度。

7、第七層：應(yīng)用層--特定領(lǐng)域的智能

這一層包含了為特定領(lǐng)域、行業(yè)或用例設(shè)計(jì)的專用 AI 智能體。這一層將底層的通用能力轉(zhuǎn)化為專注于解決特定業(yè)務(wù)需求或用戶需求的解決方案。

• 專用 AI 智能體類型：包括個(gè)人助理（用于個(gè)人生產(chǎn)力）、企業(yè) AI 智能體（用于企業(yè)流程）、創(chuàng)意 AI 智能體（用于內(nèi)容生成）和分析 AI 智能體（用于數(shù)據(jù)處理）。每種類型都針對(duì)特定任務(wù)和工作流程進(jìn)行了優(yōu)化。
• 特定領(lǐng)域知識(shí)整合：整合了特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)庫(kù)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐。這包括醫(yī)療領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)知識(shí)、金融科技領(lǐng)域的金融法規(guī)或工程領(lǐng)域的技術(shù)規(guī)范。
• 工作流程和流程自動(dòng)化能力：讓 AI 智能體能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，從簡(jiǎn)單的任務(wù)自動(dòng)化到跨多個(gè)系統(tǒng)和利益相關(guān)者的復(fù)雜工作流程編排。
• 協(xié)作和通信工具：促進(jìn) AI 智能體與人類用戶之間的互動(dòng)，包括自然語(yǔ)言界面、可視化儀表板、報(bào)告系統(tǒng)以及與現(xiàn)有協(xié)作平臺(tái)的集成。

8、第八層：運(yùn)維和治理層--確保負(fù)責(zé)任的 AI

這一層提供了監(jiān)督、監(jiān)控和控制機(jī)制，以確保 AI 智能體系統(tǒng)安全、道德地運(yùn)行，并符合組織政策和法規(guī)要求。

• 監(jiān)控和可觀測(cè)性系統(tǒng)：實(shí)時(shí)了解 AI 智能體行為、性能指標(biāo)和系統(tǒng)健康狀況。這些系統(tǒng)跟蹤 AI 智能體行動(dòng)、決策過(guò)程和結(jié)果，以確保透明度和問(wèn)責(zé)制。
• 合規(guī)和監(jiān)管框架：實(shí)施控制措施，確保 AI 智能體在法律和道德范圍內(nèi)運(yùn)行。這包括隱私保護(hù)、偏見檢測(cè)和緩解、內(nèi)容過(guò)濾以及遵守特定行業(yè)的法規(guī)。
• 安全和風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)：抵御各種威脅，包括對(duì)抗性攻擊、數(shù)據(jù)泄露和惡意行為。這些系統(tǒng)實(shí)施防御機(jī)制、事件響應(yīng)程序和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估協(xié)議。
• 治理和政策執(zhí)行機(jī)制：確保 AI 智能體按照組織政策和道德準(zhǔn)則運(yùn)行。這包括訪問(wèn)控制、高風(fēng)險(xiǎn)行動(dòng)的審批流程以及自動(dòng)化的政策合規(guī)性檢查。

二、AI 智能體八層技術(shù)架構(gòu)總結(jié)

1、當(dāng)前實(shí)施挑戰(zhàn)與考慮因素

雖然八層架構(gòu)為 AI 智能體系統(tǒng)提供了一個(gè)全面的框架，但在實(shí)際實(shí)施中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。 AI 智能體架構(gòu)應(yīng)包含能夠體現(xiàn) AI 智能體核心要素的組件：意圖性（規(guī)劃）、前瞻性、自我反應(yīng)性和自我反思性，這需要在所有層級(jí)之間進(jìn)行謹(jǐn)慎的整合。

• 技術(shù)復(fù)雜性：隨著每一層的增加，技術(shù)復(fù)雜性顯著增加，需要在基礎(chǔ)設(shè)施管理到 AI 倫理等多個(gè)領(lǐng)域具備專業(yè)知識(shí)。組織必須組建跨職能團(tuán)隊(duì)，以有效管理這種復(fù)雜性。
• 集成挑戰(zhàn)：在不同層級(jí)之間連接各種系統(tǒng)、協(xié)議和數(shù)據(jù)源時(shí)，會(huì)出現(xiàn)集成挑戰(zhàn)。標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議和接口仍在不斷發(fā)展，使得無(wú)縫集成成為一個(gè)重大的工程挑戰(zhàn)。
• 可擴(kuò)展性問(wèn)題：隨著系統(tǒng)復(fù)雜性和使用量的增長(zhǎng)，可擴(kuò)展性問(wèn)題也隨之出現(xiàn)。每個(gè)層級(jí)都必須能夠獨(dú)立擴(kuò)展，同時(shí)保持整個(gè)系統(tǒng)的連貫性和性能。
• 治理和合規(guī)性要求：不同行業(yè)和司法管轄區(qū)的治理和合規(guī)性要求差異顯著，需要靈活的框架來(lái)適應(yīng)不同的監(jiān)管環(huán)境，同時(shí)保持一致的道德標(biāo)準(zhǔn)。

2、未來(lái)展望與行業(yè)采用

從預(yù)訂旅行到管理醫(yī)療保健和銷售， AI 智能體標(biāo)志著一個(gè)自主、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的 AI 大模型新時(shí)代的到來(lái)，其應(yīng)用已在各個(gè)領(lǐng)域逐漸顯現(xiàn)。IBM 宣布推出 AskIAM，這是 IBM 咨詢優(yōu)勢(shì)交付平臺(tái)中的一種生成式 AI 功能，旨在幫助客戶現(xiàn)代化其身份和訪問(wèn)管理（IAM）系統(tǒng)，展示了在企業(yè)環(huán)境中實(shí)際應(yīng)用的案例。

隨著組織認(rèn)識(shí)到自主智能在改變業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方面的潛力，向更復(fù)雜的 AI 智能體系統(tǒng)的發(fā)展仍在繼續(xù)。Dynatrace 在其平臺(tái)上推出 AI 智能體，以幫助企業(yè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)問(wèn)題、增強(qiáng)安全性和以更大的自主性自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)，這表明企業(yè)對(duì) AI 智能體 的采用正在增加。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐