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轻量级多Agent协同架构实现高效智能渗透，成本效益与稳定性显著
行业面临智能渗透测试的效能与稳定性挑战 在时间严格受限的多目标渗透测试场景中，传统复杂集中式规划智能体存在单点性能瓶颈，难以实现高并发探测与高效试错。 采用轻量级高并发Agent集群与智能纠偏机制 腾讯云黑盲松赛事中，绿盟科技AI小分队采用多Agent独立解题的分布式并行推理架构。 每个Agent拥有独立上下文，通过共享笔记本机制实现异步非阻塞知识协同（如成功路径、有效Payload共享），避免集中式架构的通信开销。 客户案例：绿盟科技实战验证轻量架构竞争力 绿盟科技运营服务BG高级攻防部通过该方案，在腾讯云赛事中实现轻量级Agent集群的稳定推理。 腾讯云技术领先性：简单架构与智能纠偏赋能高效攻防 腾讯云提供MCP智能协同底座与沙箱环境，支撑轻量级高并发Agent架构落地。
28210编辑于 2026-04-04- 来自专栏AI SPPECH
MCP 在 Agent 架构中的位置
二、核心更新亮点与新要素 2.1 Agent 架构分层设计 MCP v2.0 推动了 Agent 架构的分层设计，将 Agent 系统分为以下核心层次： 新要素 1：清晰的分层架构 感知层：负责接收和处理外部输入 2.3 多组件协同机制 新要素 3：多组件协同设计 MCP v2.0 支持 Agent 架构中多组件的协同工作，包括： 模型-工具协同：模型可以根据工具返回结果调整后续请求 工具-工具协同：不同工具之间可以协同工作 架构图：MCP 在 Agent 架构中的位置 从上图可以看出，MCP 在 Agent 架构中扮演着核心的工具调用角色，连接了认知层、规划层、执行层和记忆层，是整个 Agent 系统的"神经中枢"。 执行等 异常处理：处理系统级异常，确保系统稳定运行 配置管理：管理 Agent 的配置，如模型参数、MCP 服务器地址等 代码示例 3：MCP Agent 核心控制器实现 from typing import Agent 架构的资源消耗可能过高 简单任务场景：对于简单的推理任务，MCP Agent 架构可能过于复杂，带来不必要的开销 六、未来趋势展望与个人前瞻性预测 6.1 MCP 在 Agent 架构中的未来发展趋势
61210编辑于 2026-01-08 AI Agent的工作原理和架构
好的，希望我需要你帮我阐述AI大模型里面 AI Agent的工作原理和架构。 我需要你先阐述要给最核心的主题工作原理和架构。其次再分不同的场景来展现不同场景下的工作原理和架构。 至少列出3种不同的场景，最多不超过6种常见场景。 因此基于上面的场景，帮我输出一个完整的html网页。对于 svg部分的代码也直接嵌入在该网页中。 AI Agent基础架构 AI Agent基础架构是所有智能代理系统的核心框架，它定义了Agent如何与环境交互并实现智能行为。 经验回放机制存储历史交互数据(s,a,r,s')，通过随机采样打破数据相关性，提高学习稳定性。目标网络提供稳定的学习目标，定期从主网络复制参数，避免训练过程中的震荡。 通过对六种典型场景的分析，我们可以看到AI Agent在不同应用领域中的架构特点和工作机制： 基础架构为所有Agent提供了统一的设计框架，强调感知、认知、决策和执行四个核心模块的协同工作。
1.7K10编辑于 2025-08-06Hermes Agent + LangChainAutoGPT 混合架构：构建超级 Agent 系统
每个Agent框架都有自己的强项：框架最强能力HermesAgent持久记忆、技能自创、消息网关LangChain链式推理、文档处理、RAGAutoGPT自主任务分解、网页操作混合使用可以取长补短。 ：多个框架的版本更新需要协调部署建议混合架构建议使用4C8G以上的服务器配置。 立即前往腾讯云官网选购HermesAgent专属云服务器FAQ：Q1：混合架构比单独用HermesAgent好吗？A：不一定。如果你的需求在HermesAgent内置能力范围内，单框架反而更稳定高效。 混合架构适合有特殊需求的高级用户。Q2：需要自己写集成代码吗？A：目前需要编写MCP桥接服务。社区正在开发常用框架的即插即用集成包。Q3：资源需求比单框架大多少？ A：取决于集成的框架数量，通常需要2-3倍的内存。
52911编辑于 2026-04-16- 来自专栏架构精进之路
LangGraph Agent 架构设计
Agent 架构是定义AI智能体组件与交互方式的蓝图，让Agent得以感知环境、进行推理并采取行动。 — 1 — Agent 架构的分类 选择合适的架构对构建高效AI智能体至关重要。架构决定了智能体的响应速度、处理复杂任务能力、学习适应性及资源需求。 主流 Agent 架构可分为以下类别： 反应式架构 审慎式架构 混合式架构 神经符号式架构 认知式架构 — 2 — LangGraph Agent 设计模式 Agent 架构与设计模式紧密相关，但属于 Agent 架构：定义智能智能体构建与运作的结构框架，涉及核心组件及其组织方式（类似"骨架"），明确智能体如何感知环境、处理信息、决策行动。 ，以及为什么该智能体在特定场景下是有效的 LangGraph 将Agent架构分为三大类： 多智能体系统 规划智能体 反思与批判 — 3 — 多智能体系统 多智能体网络 通过路由机制将任务分配给专业智能体
86420编辑于 2025-05-09 云端 AI Agent 架构实战
云端 AI Agent 架构实战：Google ADK 5 种 Skill 编排模式的工程化落地Agent 技术栈正在经历从原型验证到生产部署的跨越。 Google ADK（Agent Development Kit）作为 2025 年末发布的 Agent 开发框架，已经在不少云端项目中跑通了完整闭环。但"能跑"和"能扛"之间，差的就是架构设计。 这是构建复杂 Agent 系统的核心架构模式，类似于微服务中的编排器（Orchestrator）。 （逐步决策）3-5 倍高探索性任务架构建议： 先用静态计划上线，观察失败率。 Agent 架构中，通过统一的 API 聚合平台管理模型调度能显著降低运维复杂度。
34610编辑于 2026-03-26ChatGPT Agent技术架构探析
作为与o3模型同系列的新型智能体，其研发背景植根于对现有大语言模型局限性的深度反思——传统对话系统虽然能生成流畅文本，但在多步骤任务执行、跨平台操作和复杂问题拆解方面始终存在明显短板。 ChatGPT Agent的创新之处在于将深度研究（Deep research）模块与操作器（Operator）系统进行深度融合，形成了具备自主决策能力的"大脑+四肢"架构。 技术架构深度剖析 Operator整合：智能执行的神经中枢 ChatGPT Agent的Operator架构是其区别于传统对话系统的核心创新。 当系统消息要求模型不得输出特定短语（如"访问已授权"）时，ChatGPT Agent在短语保护测试中取得0.958的高分，优于OpenAI o3模型的0.946。 安全训练：专门数据集使Agent能识别99.5%的网页隐藏指令 2. 监控模式：处理敏感操作时自动启用浏览器可视化监控 3. 网络限制：终端工具默认禁用高风险协议访问 4.
59610编辑于 2025-08-27- 来自专栏技术杂记
Zabbix Agent 安装3
3:off 4:off 5:off 6:off [root@zbx-target zabbix]# chkconfig zabbix-agent on [root@zbx-target zabbix ]# chkconfig --list | grep zabbix zabbix-agent 0:off 1:off 2:on 3:on 4:on 5:on 6:off [root@zbx-target net.if.discovery" {"data":[{"{#IFNAME}":"lo"},{"{#IFNAME}":"em1"},{"{#IFNAME}":"em2"},{"{#IFNAME}":"em3" zabbix_get -s zbx-target -p 10050 -k "system.sw.arch" x86_64 [root@zbx-server script]# 可以正常获取检测结果，说明连接通畅，更多的监控条目可以参考 Zabbix agent items ，这些条目的详细解释可以参考 Zabbix agent Zabbix中已经集成了大量的常用监控条目，不用过多配置就可以直接使用
60710编辑于 2022-03-21 - 来自专栏技术杂记
Zabbix Agent 安装3
Average | awk {'print $2'} #UserParameter=swap.out.ps,/usr/bin/sar -W 1 1 | grep Average | awk {'print $3' } UserParameter=mem.used,/usr/bin/free -k | grep + | awk '{print $3}' UserParameter=ps.proc.sum[*],/bin 0)}END{print sum/NR}' [root@zbx-target zabbix_agentd.d]# 配置完监控插件后，要重启agent Note: 如果不重启，就读不到新添的配置，从服务端尝试获取信息 [root@zbx-server zabbix_agentd.d]# 重启agent [root@zbx-target zabbix_agentd.d]# /etc/init.d/zabbix-agent restart Shutting down Zabbix agent: [ OK ] Starting Zabbix agent:
74450编辑于 2022-03-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
深度研究Agent架构解析：4种Agent架构介绍及实用Prompt模板
近两年深度搜索Agent发展很快各家的实现思路也越来越成熟，围绕这两个问题业界逐渐沉淀出几种主流架构：从最基础的Planner-Only，到加入评估反馈的双模块设计，再到Sentient Labs提出的递归式方案 这篇文章将整理这些架构并顺便附上一些实用的prompt模板。 迭代式搜索Agent 在讨论更复杂的架构之前，先回顾一下最基础的迭代式搜索Agent。 Planner-Only架构 但并行工作流又有个明显的短板：子查询数量是写死的。实际情况是简单问题拆2-3个子查询就够了，而复杂问题可能要拆5-6个甚至更多。 这样Planner输出的计划才足够具体，下游的执行Agent才能照着执行。 Planner承担的任务复杂度高是整个架构的核心节点。 递归搜索Agent 前面介绍的架构本质上都是迭代式的，但从算法角度看迭代能做的事递归也能做，而且递归天然适合处理可分解的层次化问题。
83610编辑于 2026-01-12 - 来自专栏Y-StarryDreamer
『Jenkins』Jenkins的Master-Agent架构详解
了解Jenkins的Master-Agent架构及其工作原理。学习如何在Jenkins中配置和管理Master与Agent。 通过实际示例，展示如何利用Jenkins的Master-Agent架构实现分布式构建。提供最佳实践，帮助优化Jenkins集群的构建和部署流程。Jenkins Master-Agent架构概述1. :8080 -e JENKINS_AGENT_SSH_KEY=your-ssh-key -e JENKINS_AGENT_NAME=agent-node jenkins/agent3. 3. 性能优化通过以下方式提高Jenkins Master-Agent架构的性能：分离构建和执行：将构建和执行任务分配给不同的Agent，减少Master的负载。 在实践中，优化Jenkins Master-Agent架构的资源利用、负载均衡、安全性和性能将有助于提升构建效率和稳定性。
1.5K00编辑于 2025-01-27 - 来自专栏TakinTalks稳定性社区
稳定性与架构优化的3个策略
从长远来看，我们所有的稳定性和SRE工作，其实是在解决系统的整体健康和医疗成本之间的平衡问题。 今天我将主要分享如何系统地解决这些问题，以及稳定性保障和架构优化的核心策略。 由于目前风险管理的成本较高，所以大家被迫选择围绕故障来解决问题。但是，从中长期维度来看，比如一年、两年、三年，其实围绕故障去解决问题的成本并不低。 二、稳定性和架构优化有哪些核心策略？ （经验库示例-红色部分为缺少数据） 2.4 劣化场景 2.4.1 系统劣化的3个阶段 我们把系统的稳定性分为三个阶段：劣化、技术债、重构。 3.3.3 方案--察打一体，明确3个任务 任务1：云部署架构调整，切换可用区 缓存响应时间超标的影响是最大的。 3.3.4 验收--70%资源渡过五一高峰 最终顺利渡过五一高峰，只收到了3次告警，没有其他稳定性相关问题或者故障中断等情况发生。
97010编辑于 2023-12-04 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
RU | 提出大模型Agent操作系统：AIOS，支持多Agent并行，稳定可靠！
为此，「本文创新性的提出一个基于大模型的操作系统架构：AIOS」，该架构将LLM作为操作系统的“大脑”，优化Agent请求的调度，支持上下文切换，实现并发执行，并提供工具服务和访问控制，结果表明了AIOS Agent能够分解任务并调用外部工具或与环境交互来完成任务。 「多Agent系统」：利用多个Agent之间的交互来解决问题。多个Agent之间的关系可能是合作的、竞争的，或者是合作与竞争的混合。 AIOS架构 如下图所示，「AIOS 架构共分为三个不同的层：应用程序层、内核层和硬件层」。 这种分层架构确保了整个系统的职责划分清晰，促进了接口或者特定模块的交互，从而增强模块化并简化不同层之间的系统交互。 AIOS架构中的6个主要模块： 「Agent调度器 (Agent Scheduler)」 优化LLM资源的使用，通过FIFO、RR等调度算法来优先处理和调度Agent请求。
1.8K11编辑于 2024-03-29 Agent + MCP 架构下的功能测试模式变革
在Agent + MCP架构下,这个生态包含几个关键要素: 1. 标准化的能力接口 通过MCP协议定义统一的测试能力接口规范。 :创建测试账户 → 选择VIP商品 → 发起支付 → 验证订单状态 → 验证VIP权益 Agent在执行过程中动态调整:如果支付失败,自动重试或切换支付方式 3. 状态同步通过调用后端API实现 3. 用Agent编排能力 定义测试场景DSL: 场景:跨端购物流程测试 步骤1:在移动端下单(商品ID:12345) 步骤2:等待订单生成 步骤3:在PC端验证订单状态 步骤4:在小程序端申请退款 步骤5: 重视能力抽象 把重复的测试逻辑提取为可复用的MCP Server,而不是复制粘贴代码。好的抽象应该是稳定的、通用的、可组合的。 3.
27810编辑于 2026-04-15Agent Memory：从概念到架构的完整解析
、哪个工具在什么场景下不稳定 示例：没有这层memory，Agent不是在学习，只是在重复犯错 意图不是被单独存储的——它是这四层模型长期耦合后浮现出来的上层能力，就像一个跟了你三年的助理，他"懂你"不是因为背了一本偏好手册 三、Memory的本质架构 3.1 核心命题 命题A：Memory不是"存储"，而是可被决策利用的外部状态 如果把Agent看成一个从输入到输出的函数，仅仅"存了很多历史"并不构成能力。 六、进阶架构：从基础到自进化 6.1 时序记忆 问题：时序不是metadata，而是Memory OS的结构维度 为什么必须把时序提升到架构骨架层？ score ≥ 0.80 totalSignalCount ≥ 3 max(uniqueQueries, recallDays.length) ≥ 3 八、业界最新实践与成果 8.1 LoCoMo10 当Agent能够： 通过Skills引擎，记住你写代码时的缩进强迫症 通过mRAG准确调出你们三个月前共同探讨过的那张架构草图 在一次次试错中积累经验，最终形成专属于你的执行蓝图时 它就不再是一个随时可以被替换的
1.1K10编辑于 2026-04-21- 来自专栏运维有术
Hermes Agent 技术架构深度解析：110K+ Star，自进化 AI Agent 架构设计
官方宣称可以在 $5/月的 VPS 上运行，这个数据从架构上看是合理的 - SQLite 很轻，Agent 实例的主要开销在对话历史的内存占用上。3. 这个选择挺有意思的，用一个不太常见的字符做分隔符，降低了和正文内容冲突的概率。冻结快照模式这个设计解决了一个很实际的问题：系统提示的稳定性。 图 4：子 Agent 委托架构 — 父子隔离、并行执行、深度控制说实话，子 Agent 并发最多 3 个这个限制，社区里有人吐槽过。对于复杂的并行场景，3 个子 Agent 确实不够用。 但从架构安全的角度看，限制并发数可以避免资源爆炸 - 每个 Agent 都有自己的终端会话和上下文，3 个就已经意味着 3 倍的资源消耗。8. 并发上限 3 个，复杂并行场景受限项目迭代节奏很快 - 不到 3 周发布了 4 个大版本，稳定性需要观察Windows 原生不支持，必须通过 WSL2关于抄袭的争议（中国团队指控架构级抄袭）目前还没有最终结论从架构设计上看
1.1K03编辑于 2026-05-07 - 来自专栏自然语言处理
Agent未来已来？揭示LLM Agent技术架构与现实挑战
让我们深入研究这项技术前沿组织提出的关键架构、实际障碍和未解决的问题 一、架构和框架：拆解Agent“大脑” LLM Agent的核心是语言模型，它为自然语言处理和生成提供动力。 LangChain 等框架提供了实现规划器的抽象，尽管许多Agent架构依赖于 LLM 的隐式规划功能。 图片显示 LLM Agent架构的层次图。 人们很容易将这些Agent架构视为解锁变革性人工智能的关键——事实上，微软、Anthropic 和 OpenAI 等公司正在大力投资这些架构的开发。但组装技术组件只是第一步。 在第 3 级（原始Agent）中，事件分析Agent连接到 Slack 数据收集器，而财务分析Agent连接到财务数据收集器和图形生成器。每个级别都通过背景阴影清晰地分隔开来。 但系统的不稳定性是个大问题 - 知识幻觉、理解偏差、盲目执行风险指令等问题普遍存在。 业界也在努力解决这些挑战。
1.3K10编辑于 2025-01-03 - 来自专栏云原生应用工坊
AI-OPS Agent MVP 架构方案
概述 本方案提出一套 最小可行、可扩展、可审计 的 AI 驱动 OPS Agent 架构，通过 LLM、规则引擎、工具调用三者协同，驱动 MAPE-K 闭环： Perceive(检查) → Analyze 3. 运维可观测的“五维一图” 我们将可观测性数据归约为五大核心维度： 指标 / 时序：服务、实例、系统的 p95、QPS、错误率 日志：原始事件、解析后的模式 链路：跨服务调用、Span 聚合、依赖拓扑 拓扑 证据链的上下文：从近线明细到长周期知识的无缝切换 AIOps 的决策基座：分析、计划、验证共用统一的证据框架 4. 架构总览 关键路径：Sensor → Analyst → Planner → Gatekeeper → Executor → Librarian → Orchestrator 数据平面：OpenObserve
67710编辑于 2025-08-29 - 来自专栏AI前沿技术
智能体｜Agent 架构演进与选型
一旦涉及大量领域知识的注入，极易引发上下文爆炸，导致模型注意力分散，稳定性大幅下降。 有单 Agent 必定会有多 Agent，最直接的想法是，将一个任务拆分成多个子任务，让不同的Agent 承接。 随着Agent数量增加，系统整体的稳定性保障难度呈非线性上升，而效果的提升却越来越依赖繁琐的人工干预。这是一个典型的边际效应递减过程。 如果有一种机制能在不牺牲上下文稳定性的前提下实现知识的动态加载，那么沉重的Mulit-Agenti间通信或许就不再是必须的选项。 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”！ 选型的核心逻辑是： 匹配需求复杂度与成本预期 无需追求“高大上”，贴合自身任务边界、成本预算及稳定性要求，选择最适配的形态，才是Agent架构落地的最优路径。
73630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
这并非科幻场景，而是智能体（Agent）技术正在努力实现的未来图景。它代表了人工智能从被动响应走向主动感知、自主决策的关键跃迁。 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。 在医疗诊断、金融决策等高风险场景，其输出的不可靠性成为应用瓶颈。如何提升可解释性（XAI）、构建更稳定可控的推理引擎是核心课题。 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。
1K20编辑于 2025-07-30
腾讯云开发者
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