- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
数据智能体平台 - 架构实践
1.项目背景与目标1.1业务背景数据智能体平台是一个基于AI的智能数据查询与分析系统，旨在通过自然语言交互降低数据使用门槛。 万+Go实现，支持高并发缓存命中率85%二级缓存优化用户满意度90%+用户反馈统计2.整体架构设计2.1整体架构概览2.2分层职责层次技术栈核心职责应用层Next.js14+AntDesign5智能问答 ✅向量+关系数据库混合架构，发挥各自优势✅多维度排序算法，提升推荐质量✅元数据过滤，减少无效检索✅Top-3示例设计，平衡效果和成本第二阶段：SQL生成与质量控制(Step3-4)第二阶段说明：Step3 智能重排序(精排)││•综合评分=0.6×相似度+0.2×使用频率││+0.2×热度││•返回Top-3数据集推荐给用户│└─────────────────────────────────────── ：数据集和查询模板多维信息融合✅双场景检索：数据集推荐+查询模板检索✅最终一致性：MySQL为准，Qdrant异步同步✅零停机切换：全量重建时无缝切换6.结语数据智能体平台通过混合技术栈微服务架构+RAG
49210编辑于 2025-12-08- 来自专栏AI技术应用
AI智能体的技术架构
AI智能体的技术架构多种多样，取决于智能体的复杂程度、应用领域以及所需的能力。但通常而言，一个AI智能体的技术架构会围绕其核心的“感知-决策-行动”循环来构建，并包含支持这些过程的内部组件。 3.有目标智能体 (Goal-Based Agents):特点： 拥有明确的目标，并通过规划来决定行动序列以达到目标。需要对环境和行动效果有一定了解。架构： 感知模块： 获取环境信息。 3.基于效用智能体 (Utility-Based Agents):特点： 除了目标，还考虑行动结果的“效用”或“偏好”，旨在选择能够最大化预期效用的行动。适用于结果具有不确定性的环境。 编排： 使用Kubernetes等容器编排平台管理大量智能体的部署、调度和扩缩容。分布式架构： 对于需要处理大规模数据或执行复杂任务的智能体，可能需要设计分布式架构，将不同的组件部署在不同的节点上。 总结来说，AI智能体的技术架构是将感知、知识、决策和行动这几个核心功能通过合适的软件模块和技术栈进行组合和实现。选择哪种架构模式和具体技术取决于智能体的复杂性要求以及其所处的运行环境。
1.9K10编辑于 2025-04-29 - 来自专栏老张的求知思考世界
聊聊智能体的基础架构
2023年下半年，智能体这个概念开始随着AI的突进式发展而被很多人关注起来。 到了2024年，大模型的能力进一步增强，为智能体快速发展提供了底层能力支撑。 随着2025年DeepSeek的爆火，智能体在各行各业的落地应用案例开始明显增加。 大家已经不再满足于单一功能的智能体，而是开始追求通用智能体甚至AIGC的能力，Manus是这个趋势下的一个典型案例，除此之外还有字节的扣子空间，以及百度的心响APP。 回看过去十年移动互联网的爆发，支撑移动互联网的土壤，其实是3G、4G通信网络的支撑，以及智能手机行业的蓬勃发展。从中我们不难得出一个结论：软件生态要想发展得足够庞大，需要底层硬件和基础设施的支撑。 因此，Tools Infra搜索领域需要解决两大难题：1-更快且低成本的信息检索；2-更智能的搜索和爬虫架构(解决人为造成的信息闭塞问题)。
44610编辑于 2025-06-11 2026 年智能体架构综述：从笨重设计到多智能体架构（MAS）
如果把 2024 年比作智能体的“前哨战”，那么 2026 年就比作真正生产级智能体的“分水岭”。 取而代之，是像微服务演进同样必然的范式：多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）。01 笨重设计的最终路：为什么分离剂玩不动了？在早期探索中，我们习惯于构建“全能型智能体”。 设计模式在处理简单的演示时表现出色，但在真实的企业级场景（如复杂的金融审计、供应链调度）中却暴露了三个致命伤：认知的“过度过度”：当一个智能体被要求同时掌握代码编写、合规审核和风险评估时，LLM 的长上下文 专家、景观设计师、创意专家……这些子智能体实时同步进度，形成了一个“永不掉链子”的协作环。 这就是 2026 年的现实：人工智能不再是一个查询工具，正在成为企业的操作系统（Agent OS）。 04 写在最后“笨重”的架构设计是通往 AI 时代的敲门砖，但绝对不是终点。随着模型上下文协议（MCP）等协议的成熟，智能体之间的协作负载已经成为冰点。
49232编辑于 2026-01-20多智能体架构的核心功法
这让我意识到：多智能体不是技术升级，而是组织升级。 多智能体不是简单叠加，而是化学反应 很多人听到"多智能体"，第一反应是"不就是多调用几个AI接口吗"。这种理解太表面了。 这些问题解决不好，多智能体就会从"提升效率"变成"增加负担"。 企业落地的三个关键门槛 经过两年的实践，我总结出企业落地多智能体的三个关键门槛： 第一个门槛：找到合适的分工边界 不是所有业务都适合用多智能体。有些场景用单体AI更高效，有些场景必须用多智能体。 比如我们的推荐系统，从单体AI改为多智能体架构： 内容分析AI：分析商品特征 用户画像AI：分析用户偏好 场景识别AI：分析使用场景 策略执行AI：生成推荐结果 拆分后，推荐效果提升了22%，更重要的是 对于企业来说，关键不是要不要用多智能体，而是什么时候用、怎么用、用在什么地方。 我们的经验是：从简单场景开始，逐步复杂化；从单体AI开始，逐步多智能体化；从技术验证开始，逐步业务化。
16310编辑于 2026-02-02- 来自专栏AI前沿技术
智能体｜Agent 架构演进与选型
因此，Agent 架构演进的核心线索始终围绕两大需求展开： • 如何更高效、精准地为大模型注入领域知识 - 解决“专业经验“问题 • 如何更智能、持久地管理大模型的记忆与状态 - 解决“个人笔记本“ 问题收敛到两个方面 图2，Agent 架构演进路线。 2，Agent 架构的演进 2.1，Single Agent 单智能体 单智能体运行逻辑非常简单。 2.2，Multi-Agent 多智能体 多 Agent 就是如此，将复杂的宏观问题拆解为微观的子住务，由不同的Agent承接。 核心是： 放弃固定流程与预设路径，通过一组智能体并行协作、多元探索，解决传统方案难以处理的 “无明确路线图” 问题。 3， 架构选择建议 Agent架构的演化遵循“从简单到复杂、从单一到多元、从固定到灵活”的核心思路。不同的场景需要按需抉择，可以参考奥卡姆剃刀原则，“如无必要，勿增实体”！
59730编辑于 2026-04-02 - 来自专栏实在智能RPA
详述Agent智能体含义与架构
架构剖析：智能体如何“思考”与“行动”一个典型的现代智能体系统（尤其是基于大语言模型的Agent）如同一个精密的数字大脑，通常包含几个关键模块协同运作：感知中枢：环境信号的解码器智能体通过多种“感官”获取输入 2024年Google发布的SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）在复杂3D环境中熟练使用游戏内工具，就展示了这种能力的精妙之处。 记忆让智能体避免重复错误、实现个性化服务、并在多轮对话中保持连贯性。Meta的Chameleon架构就强调了统一记忆模块对复杂任务的关键支撑。 开发者角色正逐步转向需求定义、架构设计和代码审查。科研探索的加速引擎科学智能体（如ChemCrow）能自动阅读大量文献、提出假设、设计实验流程、调用专业模拟软件进行计算、分析结果并生成报告。 认知边界的局限当前智能体依赖训练数据，缺乏真正的世界常识和物理直觉，抽象推理、创造性思维、深度因果推断能力远逊于人。突破此限制需在架构和算法上有根本创新。
95220编辑于 2025-07-30 - 来自专栏量子位
DeepMind新智能体架构Unicorn：持续学习能力胜过多个基准智能体
近日，DeepMind提出了命名为“独角兽（Unicorn）”的智能体架构，它展示出厉害的持续学习能力，已经胜过很多基准智能体。 这是怎样实现的呢？ 因为智能体的能力在增长，所以它会去考虑复杂性持续增长的任务。 Mankowitz等人提出了一种新型的独角兽智能体架构，可以显示上述这三种性能。 独角兽架构有三个显著特征： （1）它是一种用单一网络同时学习多任务中价值函数的新方法 （2）同时，利用样例有效的off-policy更新通过任务分享经验 （3）当然，还结合了最先进的并行智能体架构，有效扩大经验的生成和学习 在图中可以看到，智能体在满是物体的丰富的3D环境中进行导航，并且借助了第一人称视角的视觉输入。
1.2K50发布于 2018-03-02 - 来自专栏服务端技术杂谈
智能体1.0和2.0架构
企业中一般智能体的实现，搭建一个while循环--获取用户提示词，发送给大模型，解析工具调用，执行工具，返回结果，再循环，这是智能体1.0的架构。 智能体1.0架构可以很好的解决事务性的任务，比如问天气如何？应该穿什么衣服？ 这种架构是无状态的，严重依赖整个大脑的上下文窗口。 为了让智能体解决复杂任务，架构就需要将规划与执行解耦，不仅仅是在循环中被动响应了，而是需要主动做任务规划、管理持久记忆，并将工作任务委派给专门的子智能体，以实现分步骤解决复杂问题，这是智能体2.0架构的实现思路 复杂任务上下文会非常多，为了防止上下文窗口溢出，智能体2.0架构会引入外部记忆源，如文件系统或向量数据库用于存储记忆，包括任务执行的中间结果（代码、草稿、原始数据），后续智能体引用文本路径或在存储中检索必要内容 智能体2.0架构和智能体1.0架构最大的区别是，不仅仅通过LLM链接更多的工具，而是从被动循环到主动规划的转变，从围绕于模型到围绕于工程架构的体现。
12810编辑于 2026-03-11 多智能体仓库AI指挥层技术架构
多智能体仓库AI指挥层实现运营卓越与供应链智能仓库的“大脑”：解决碎片化运营难题尽管仓库的自动化和数据丰富程度已达历史新高，但多数站点仍然依赖一套难以跟上节奏的系统：仓库管理系统（WMS）、少量仪表盘和分散的岗位知识 主管们需要管理12类以上的设备、数千个班次任务以及持续不断的数据流，却没有任何统一的智能系统来解读全局或指导下一步行动。本文介绍多智能体智能仓库（MAIW）蓝图——一个缺失的关键层。 设计目标：展示某机构AI技术栈（包括NIM、NeMo、cuML、cuVS）如何驱动运营助手提供镜像仓库角色的多智能体架构：设备、运营、安全、预测、文档处理将检索增强生成（RAG）、预测和文档AI统一到单一工作流内置真实的安全性 编排的专用AI智能体团队，通过模型上下文协议（MCP）共享工具访问、外部系统调用和实时数据检索层。 智能体功能规划与通用路由意图、分解任务、选择合适智能体设备与资产跟踪管理叉车、AMR、传送带；检查遥测、维护和利用率运营协调管理任务、波次、人员配置和KPI；诊断瓶颈并执行修复安全与合规强制执行SOP和法规
12710编辑于 2026-04-05- 来自专栏张善友的专栏
基于 MemNet 构建智能体 Zettelkasten 认知记忆架构
绪论：大型语言模型的状态危机与记忆抽象的范式转移 在当代人工智能的发展轨迹中，构建具备长期连贯性、复杂推理能力以及自我演化特征的自主智能体（Autonomous Agents）始终面临着一个基础性的架构瓶颈 在智能体运行的语境下，这种分类机制构成了其信息代谢的基础架构。 临时笔记（Fleeting Notes）构成了智能体感知世界的最前沿缓冲区。 MemNet 在架构上分为应用层、内存调度层和存储底座层，为智能体提供了记忆的保存、更新、转移和回滚的统一 API，使得基于结构化内存的工作流得以无缝集成。 同时，这种明确的本地文件架构为实施分层的智能体安全策略（Security Tiers）提供了理想的物理边界。 随着智能体向高级形态（Tier 2/Tier 3）演进，其拥有的执行权限与“爆炸半径”成倍增加。
31510编辑于 2026-03-08 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 开发者社区热点话题发现 企业竞争情报监控 技术实现方案 数据采集层 使用Python的Scrapy框架构建爬虫，示例代码： import scrapy from datetime import datetime RELATED_TO]->(m:Company {name:'OpenAI'}) CREATE (n)-[:MENTIONED_IN]->(a:Article {title:'GPT-4 Release'}) 部署架构 采用微服务架构： 爬虫服务：运行在AWS Lambda上的无服务器函数 处理服务：Kubernetes集群运行的NLP容器 存储层：Elasticsearch实现全文检索 前端：React构建的交互式仪表盘 性能优化策略： 使用Bloom过滤器避免重复爬取 实现增量更新机制 对高频术语建立缓存索引 效果评估指标 关键性能指标包括： 信息新鲜度：从发布到收录的延迟<3分钟 分类准确率：F1-score>0.92
37311编辑于 2025-12-17- 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：深思熟虑智能体：从BDI架构到认知推理的完整流程体系
三、BDI 架构：信念-愿望-意图 深思熟虑智能体通常采用 BDI 架构，Belief-Desire-Intention，这是最经典的智能体架构之一，包含三大主要核心组件：信念（Beliefs 架构详细说明2.1 信念系统 (Beliefs) - "我知道什么"核心作用：建立和维护智能体对世界的认知模型，三大组成部分：世界状态 实时环境感知：当前环境的动态信息自身状态监控：智能体自身的运行状态情境上下文 、智能体架构1. 智能体核心循环深思熟虑智能体的工作流程是一个持续的循环：流程说明：1. 开始循环：启动或重新开始智能体的思考-行动循环2. 感知环境：从外部环境获取新信息，接收传感器数据、用户输入等3. 循环继续：回到第一步，开始新的循环，实现持续学习和适应3. 实现深度推理3.1 信念管理系统信念是智能体对世界的理解基础。
61132编辑于 2025-12-13 - 来自专栏phodal
流式 BFF：AI 原生架构下的智能体胶水层
在过去几个月里，我们一直在项目上探索：如何设计更好的架构，以将业务流程和开发流程中的各类智能体结合起来，进一步释放生成式 AI 的潜力？ 诸如于面向 IDE、DevOps、Team AI 等多个不同消费端的智能体。 在这个过程中，浮现了一种新的架构模式：流式 BFF。 如部署在类 Dify 平台上的智能体 三方智能体服务。即提供智能体功能的其它服务 系统内智能体。即可以通过函数调用的内部智能体 而由于生成式 AI 的输出方式：类似于打字机效果，字符逐字词输出。 引子 2：智能体应用架构面临的新挑战 在业务系统集成这些智能体时，系统的架构需要随之演进，以适应流式输出的要求。例如，后端服务需要支持流式响应，前端应用则需要能够处理和展示这种渐进式的数据流。 我们需要考虑在流式 BFF 中引入这种动态接口转换机制，以应对不同智能体的流式响应。 总结 生成式 AI 原生架构要求我们重新审视传统后端模式。
69810编辑于 2024-11-22 智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 为未来留出接口，是架构师的清醒。” 核心逻辑：从私有化部署（Ollama）到具身智能（STM32 硬件开发）。我们要构建的是即便平台规则改变，依然能稳定运行的数字资产底座。 它的核心公式是：理解目标（Layer 1）→ 协助决策（Layer 2&3）→ 自动执行（Layer 2&5）→ 持续表达（Layer 4）。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
34510编辑于 2026-01-24CodeBuddy Craft智能体是架构师的“好帮手“
多端部署 模块化架构 ：采用组件化、微服务设计理念，确保代码可维护性和扩展性 云原生支持 ：内置云服务集成能力，快速对接各类后端服务 智能代码生成 ：利用AI模型生成符合最佳实践的高质量代码 代码生成引擎： 基于AST(抽象语法树)的代码生成技术 模板化与定制化结合的代码生成策略 多语言支持，包括JavaScript/TypeScript、Swift、Kotlin等 智能架构决策系统 ： 基于应用类型自动选择最适合的技术栈 根据功能复杂度确定前后端分离或一体化架构 数据密集型应用自动优化数据流和存储设计 UI框架适配器： 支持React Native、Flutter 测试与调试 1-2周 3-5天 部署准备 2-3天 1天 总计 5-10周 1-2周 5.2 开发成本对比 按照一个中小型应用项目计算： 角色 传统开发 CodeBuddy 产品经理 1人，全程参与 ：从简单需求自动推导复杂业务规则 全栈智能优化 ：自动识别并解决性能瓶颈 混合云架构支持 ：智能决策本地计算与云服务的最佳组合 跨平台生态整合 ：无缝支持更多平台，如小程序、Web应用等
40100编辑于 2025-05-31- 来自专栏架构师专栏
CodeBuddy Craft智能体是架构师的好帮手
CodeBuddy采用了多项前沿技术：代码生成引擎：基于AST(抽象语法树)的代码生成技术模板化与定制化结合的代码生成策略多语言支持，包括JavaScript/TypeScript、Swift、Kotlin等智能架构决策系统 ：基于应用类型自动选择最适合的技术栈根据功能复杂度确定前后端分离或一体化架构数据密集型应用自动优化数据流和存储设计UI框架适配器：支持React Native、Flutter、SwiftUI和Jetpack 五、与传统应用开发的对比5.1 开发周期对比阶段传统开发CodeBuddy环境准备1-3天5分钟项目结构搭建1-2天自动生成UI实现1-2周自动生成基础功能开发2-4周自动生成测试与调试1-2周3-5天部署准备 2-3天1天总计5-10周1-2周5.2 开发成本对比按照一个中小型应用项目计算：角色传统开发CodeBuddy产品经理1人，全程参与1人，部分参与UI设计师1人，全程参与可选配置前端开发2-3人，全程参与 ：从简单需求自动推导复杂业务规则全栈智能优化：自动识别并解决性能瓶颈混合云架构支持：智能决策本地计算与云服务的最佳组合跨平台生态整合：无缝支持更多平台，如小程序、Web应用等AI驱动的代码维护：自动识别技术债务并提供重构建议
3.2K10编辑于 2025-05-26 - 来自专栏AI人工智能
智能体核心架构解析：感知-推理-行动的完整闭环
智能体核心架构解析：感知-推理-行动的完整闭环摘要作为一名在AI智能体领域深耕多年的技术从业者，我深深感受到智能体架构设计的复杂性和重要性。 然而，许多开发者在构建智能体时往往只关注单一的模型性能，而忽略了系统性的架构设计。 本文将结合我在多个智能体项目中的实战经验，从技术架构、代码实现、性能优化等多个维度，深入解析智能体的核心架构设计，希望能为正在或即将从事智能体开发的同行们提供有价值的参考和启发。1. 智能体整体架构概览1.1 架构设计理念智能体架构的设计遵循"模块化、可扩展、高内聚、低耦合"的原则。 展望未来，我认为智能体架构将朝着更加自适应、更加智能的方向发展，多智能体协作、联邦学习、边缘计算等技术将进一步丰富智能体的应用场景。
81110编辑于 2025-07-14 - 来自专栏AI + 低代码 技术解密
Agent + Skills 架构的Vue应用开发智能体深度解析
这个全面的助手作为人类意图与机器执行之间的智能桥梁，使开发者能够通过对话界面、视觉输入和结构化数据来创建、修改和增强低代码应用程序。 核心架构与设计理念AI 助手运行在分布式 Agent 架构上，该架构协调多个专门的子系统以提供连贯的智能体验。 系统架构AI 驱动的生成系统通过多层架构运行，协调自然语言理解、代码生成和设计器集成。 用于页面操作的 AI AgentVTJ 中的页面操作 AI Agent 代表了将人工智能能力集成到可视化页面设计工作流中的复杂系统，支持通过自然语言交互进行组件生成、代码转换和智能页面操作。 架构概览AI Agent 架构采用基于工具的执行模型，通过结构化的工具调用增强 LLM 能力，这些工具可以直接操作页面 DSL、组件和项目元数据。该架构架起了自然语言指令与精确页面操作之间的桥梁。
49410编辑于 2026-02-25 - 来自专栏算法之名
AI智能体
messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通 你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
79510编辑于 2024-09-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号