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越来越多企业已经落地 AI 智能体应用我们会不约而同的发现智能体应用在企业落地 90% 的工作都是软件工程智能体工程只有 10% 是真正的 AI 大模型。
智能体在企业落地中的每一个组件都是模块化的而且逐步达成到了行业标准比如LangChain、Spring AI Alibaba 开发编排框架MCP 通信交互协议等等这些构成了智能体的生态系统。
智能体应用落地的生态系统包含14层从下到上分别为CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL提取、加载、转换层、基础模型层、模型路由层、AI 智能体协议层、AI 智能体编排层、AI 智能体认证层、AI 智能体可观测层、工具层、认证层、记忆层、前端层等。
如上图所示这14层只有基础模型层10%是 AI 工作其他13层90%都是软件工程工作下文我们对详细剖析之。
1 智能体生态系统架构设计剖析
智能体生态系统总体架构设计智能体生态系统总体架构设计包含14层从下到上分别为CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL提取、加载、转换层、基础模型层、模型路由层、智能体协议层、智能体编排层、智能体认证层、智能体可观测层、工具层、认证层、记忆层、前端层等。
第一层CPU/GPU 提供商层这些公司为智能体提供强大的计算能力用于训练、推理和低延迟的执行。
包括硬件厂商英伟达 GPU、谷歌 TPU、华为昇腾系列以及公有云厂商 Azure、Google Cloud PlatformGCP、阿里云、腾讯云、华为云等。
第二层基础设施/基础层像容器和编排工具这样的基础设施确保智能体能够可扩展、可靠且分布式地部署。
包括 Docker、Kubernetes、Kserve、Knative、Auto Scale VMs。
第三层数据层智能体需要快速访问的数据系统用于存储记忆、检索上下文以及在结构化和向量化数据中进行实时决策。
包括 Milvus、Chroma、Pinecone、Neo4j、MongoDB、Elasticsearch、PGVector、MySQL 等。
第四层ETL提取、加载、转换层这些平台从各种来源收集原始数据并将其转换成智能体可以使用的格式。
包括 Datavolo、Noodle.ai、Verodata 等。
第五层基础模型层包括大型和小型语言模型LLMs 和 SLMs它们构成了智能体的认知核心支持推理、对话和行动。
包括 GPT、DeepSeek、Qwen、Claude、Grok、Llama 等大模型以及 Yolox、PaddleOCR 等小模型。
第六层模型路由层根据成本、延迟和输出质量将任务分配给最适合的模型从而提高效率。
包括Martian、OpenRouter、Higress、Not Diamond 等。
第7层智能体协议层定义智能体之间的交互和通信方式。
像 MCP、A2A、A2UI、AG-UI、ANP、ACP 这样的协议有助于结构化的多 AI 智能体协作和上下文管理。
第8层智能体编排层使智能体能够执行工作流、与其他智能体交互并在工具和环境中进行协调。
包括 AgentScope Java、Spring AI Alibaba、LangGraph、Autogen、LlamaIndex、Swarm、Eino 等。
第九层智能体认证层处理智能体在可信生态系统内的安全身份、访问控制和基于角色的权限。
包括 AWS AgentCore Identity、Azure Entry Agent ID 等。
第十层智能体可观测层通过遥测、日志、反馈循环和分析来跟踪智能体的行为以便持续改进和调试 AI 智能体。
包括 LangSmith、Langfuse、Arize、OpenTelemetry、Helicone、Opik 等。
第十一层智能体工具层智能体使用的 API、搜索和外部工具用于获取实时数据、自动化决策或跨领域集成。
包括 Google Search、DuckDuckGo、Sorper、Exa 等。
第十二层认证层通过安全的身份验证和用户访问控制层来保护智能体的操作。
包括 Auth
Okta、OpenFGA、ANON 等。
第十三层记忆层存储之前的交互和上下文知识帮助智能体随着时间的推移进行个性化和适应。
包括 Zep、Mem
Letta、Cgnee 等。
第十四层前端层用户与智能体无缝交互的 UI 组件比如 Web 应用和聊天界面。
包括 Streamlit、Flask、gradio、NEXT 等。
总之以上就是智能体应用在企业落地的生态系统可以根据企业总的业务场景灵活选择每层中的工具和技术但是并不是所有列出的技术都需要用来构建一个有效的 AI 智能体应用中。
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