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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。 映射到云架构中，本质就是一条同步处理流水线。 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）。 如果基础设施在 GCP 上，ADK 与 Vertex AI 的原生集成更丝滑。LangChain 生态更广泛但框架层抽象较厚，调试成本更高。
26510编辑于 2026-03-26- 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 架构总览 关键路径：Sensor → Analyst → Planner → Gatekeeper → Executor → Librarian → Orchestrator 数据平面：OpenObserve
59910编辑于 2025-08-29 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。 本文通过系统性分析，深入阐述了AI Agent的核心工作原理和架构设计，涵盖了基础架构、感知-决策-执行循环、多Agent协作、强化学习、对话交互以及工具调用等六个关键场景。 每个场景都配有详细的架构图和工作原理说明，为理解和设计AI Agent系统提供了全面的理论基础和实践指导。 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。 这些不同的Agent架构共同构成了AI智能体系的丰富生态，为构建更加智能、灵活和实用的AI系统提供了重要的理论基础和实践指导。
1.7K10编辑于 2025-08-06AI Agent 发展趋势与架构演进
AI 原生应用的核心概念对于这样一个全新概念，很多开发者对于 AI 原生应用的定义是模糊的，也不知道 AI 原生应用的架构是什么样的。 构建运行时环境后，Agent 的底层架构需依赖通用中间件能力以支撑核心服务。 AI 原生应用参考架构在解读完上面的三个问题，接下来介绍一下 AI 原生应用的参考架构。以 AI Agent 为核心，其运行依赖于多种技术组件协同。 Agent 本身可通过不同开发框架构建，并部署于计算实例中，通过调用数据库或向量数据库获取外部数据支持决策。 当 Agent 与模型进行多阶段交互时，中间结果（如阶段性响应、流式输出）通常以临时状态形式存在，一旦网络中断或服务异常，传统架构需从头发起 GPU 计算的重试流程，其成本可能是 CPU 时代微服务场景的十倍以上
59610编辑于 2025-08-28- 来自专栏大模型应用开发
搞懂 MCP 与 Agent Skills，AI 架构效率翻倍
把它俩搞混，要么会造出过于复杂的架构，要么就得面对一碰就碎的脆弱系统——纯属自找罪受。让人踩坑无数的“身份危机”现在的AI生态圈，正经历一场严重的“身份认同危机”。 开发者们把MCP当成了“万能解药”：想给AI灌输公司上下文？搭MCP服务。需要它理解架构？搭MCP服务。想强制执行规范？还是搭MCP服务。这思路完全错了。MCP是用来“执行”的，不是用来“教学”的。 搭建正确的架构最优架构，是让两层各司其职、协同工作：MCP层：暴露核心系统能力。数据库访问、API调用、文件操作——这些AI需要执行的基础动作，都放在这一层。Skills层：编码领域知识。 选对层级，少走弯路MCP和Skills不是二选一的对手，而是AI系统架构中“互补的两层”。记住这几点：涉及系统交互的能力：用MCP。它天生为执行而生，能提供安全边界，搞定复杂的系统集成。 搞懂“什么问题该归哪一层管”，就能在“优雅架构”和“维护地狱”之间，做出正确选择。你正在搭建什么样的架构？是不是把知识塞进了服务器，又把执行逻辑写进了Markdown文件里？
1.7K11编辑于 2026-01-25 为什么 AI Agent 会淘汰微服务架构
而 SaaS 时代基于数据库交互的系统架构也会有巨大的变革。如今，大多数 AI Agent 都采用微服务架构，这也是云原生 SaaS 的主流设计模式。 虽然这种架构在 LLM（大语言模型）的早期阶段是必要的，但如今它已变得过时，甚至开始阻碍 AI Agent 的发展。 在本文中，我将讨论为什么 AI Agent 的业务逻辑必须强耦合提示词、向量数据库、外部工具、模型推理框架、与大模型本身。单体架构对于 AI Agent 而言更加合适。 我们需要一种专注于简化紧耦合应用开发、部署和维护的 AI Agent 架构。这种架构应将 LLM、知识数据库、工具/函数和业务逻辑捆绑在一起。 容器化的 AI Agent针对紧耦合 AI 应用程序的架构解决方案非常直观：将业务逻辑应用、知识库、数据库、AI 运行时和 AI 模型打包到一个容器镜像中。
97110编辑于 2024-12-27- 来自专栏张善友的专栏
下一代AI Agent： EDA（事件驱动架构）与AI Agent（智能体）的融合
事件驱动架构与AI Agent结合的必然性 事件驱动架构(EDA)与AI Agent的结合绝非偶然，而是分布式系统演进与人工智能发展的必然交汇。这一融合背后有着深刻的技术逻辑和时代需求。 微服务架构在过去十年中经历了从同步调用到事件驱动的转变，这一历史正在AI Agent领域重演。 正如微服务从紧耦合API演变为事件驱动架构一样，AI Agent系统也需要遵循相同的演进路径，这是分布式系统发展的内在规律。 AI Agent的本质需求。 正如微服务架构通过采用EDA解决了扩展性问题一样，AI Agent系统也必将经历类似的架构演进。 架构优势 松耦合与模块化。事件驱动架构从根本上解耦了系统组件，使AI Agent能够独立开发、部署和扩展。
1.2K30编辑于 2025-09-06 - 来自专栏架构精进之路
OpenClaw Agent 架构深度解析：AI 网关的设计哲学
导读：当 LangChain 还在解决"如何调用工具"时，OpenClaw 已经在思考"如何让 AI 助理安全地住进你的消息流"。本文从架构师视角，拆解一个自托管 AI 网关的核心设计决策。 OpenClaw 的选择是：做一个"AI-Native 的消息网关"，而不是"给消息系统加个 AI 插件"。 这里的顺序很重要，前者从 AI 出发设计架构，后者只是在旧瓶里装新酒。 六、AI-Native 架构的思考 6.1 什么是 AI-Native？ 不是"加了 LLM 的系统"，而是从 LLM 的特性出发重新设计架构。 AI 忘记了但应该记得的） 这意味着： 会话文件是核心资产，需要备份和版本控制 会话隔离是安全边界，不同用户/渠道不能串 会话压缩是性能关键，决定 Token 消耗和响应速度 七、关键总结 7.1 架构决策清单 但自托管、多渠道、Agent 原生的设计方向，值得架构师们思考。 最后送上一句： 在 AI 时代，最好的架构不是最优雅的，而是最能适应不确定性的。
25510编辑于 2026-04-10 AI Agent 技术架构的六大核心模块
如果说大模型是具备高智商的大脑，那么 AI Agent 就是一个装备齐全的特种兵。 这是 AI Agent 架构中最具魅力的部分，通常由大型语言模型（LLM）驱动。 与普通聊天不同，决策引擎引入了思维链（Chain-of-Thought）推理机制。 在 AI Agent 的架构中，执行不仅仅是简单的动作，而是将自然语言的决策转化为精准的计算机指令。 没有记忆的 Agent 只能在当前的对话窗口里打转，而成熟的 AI Agent 拥有完善的分层记忆体系。 这种架构的演进展示了 AI 技术从单点突破向系统化融合的趋势。 未来的 AI Agent 将更加注重模块化与标准化，这意味着各个模块可以像乐高积木一样灵活替换和升级。
1K10编辑于 2026-02-02- 来自专栏云原生应用工坊
如何设计 AI 驱动的 OPS Agent：技术架构探索
概述 目标读者：技术负责人 / 平台架构师 / SRE / 数据工程负责人undefined设计取向：平台无关（K8s/VM/Serverless/DB/网关皆可接入），以 MAPE‑K 闭环为核心，强调安全 执行摘要（Executive Summary） 愿景：将传统“脚本驱动运维”升级为“数据 + 知识 + 策略 驱动的 自适应 OPS Agent”，以最小化人工干预、最大化可审计与可回滚为原则，实现从观测 推荐架构：“Redpanda 承载观测流量 + NATS 承载控制面事件”，兼顾吞吐与时延，简化隔离域与配额治理。 AI Agent Workflow 阈值机制 θ（分析置信度阈值）： 结合统计显著性、图谱证据、向量相似度、LLM 自信度。 观测与治理（Ops of the Agent） 自监控： 队列积压（ops.
49710编辑于 2025-08-27 - 来自专栏AI Agent技术、应用与商业
【愚公系列】《AI Agent技术、应用与商业》006-Al Agent的架构和组成
一、Al Agent的架构和组成随着大语言模型（LLM）技术的不断成熟，AI Agent的架构和组成变得愈加复杂和多样化。 一个功能完善、性能卓越的AI Agent系统需要协调多个模块和组件的工作，构建合理的架构和流程，才能真正实现智能行为和人机交互。 本节将从AI Agent的结构、主流架构和主要模块三个方面阐述AI Agent的架构和组成，以期为AI Agent的研究和应用提供参考与指导。 2.1 核心架构LLM驱动的自主Agent系统架构如图所示。虽然图中没有具体体现LLM模块，但毫无疑问，作为推理与规划的大脑，LLM是AI Agent的核心所在。 该架构属于四模块结构，能够更直观地体现Agent的运作机制，通过“类人”思考与工作的形式，让以AI Agent为代表的人工智能应用更加直观。
1.5K22编辑于 2025-03-15 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】大模型应用架构 ( 业务架构 - AI Embedded、AI Copilot、AI Agent | 技术架构 - 提示词、代理 + 函数调用、RAG、Fine-tuning )
AI Agent 模式 中 , AI 大模型 被设计为一种独立的代理系统 , 能够代表用户 执行任务 或 处理事务 , 具有高度自治能力 ; AI Agent 模式 中 , AI 的操作占比远高于用户操作 ; AI Agent 模式 目前没有案例应用 , 架构比较超前 ; 军事领域大有作为 , 可能已经研发成功并使用了 , 如 : 无人机集群 自动扫描 , 自动发现 , 自动跟随 , 自动瞄准 , 自动投弹 + Function Calling 技术架构 Agent + Function Calling 技术架构 的 主体是一个应用程序 , 就不再是春对话方式了 , 应用程序还必须提供对应的 函数 API , 以供 AI 大模型 回调该 API 功能 ; Agent 表示 AI 主动提出的要求 , Agent 代理程序具有一定的 自主性 和 决策能力 ; Function Calling 表示 AI 根据提出的要求 AI 大模型 执行 就相当于 Agent + Function Calling 技术架构 的执行过程 ; 4、Fine-tuning 微调 技术架构 Fine-tuning 技术架构 , 是在一个已有的
1.7K21编辑于 2024-07-09 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
AI Agent的“记忆”：从认知到架构的深度解析
洞察场景记忆系统设计原则与架构权衡：学习可解释性、隔离性、相关性、安全性等核心设计原则，并分析向量数据库、图数据库及混合知识图架构在存储与检索方面的优势与挑战，助力构建稳健、高效的Agent记忆系统。 它将为架构一个稳健且安全的场景记忆系统提供蓝图，然后详细说明该系统如何改变Agent的核心操作循环。 3.3.1 混合化的理由 AI Agent需要两种推理模式：语义回忆（“什么相似？”）和关系推理（“这是如何连接的？”）。混合架构旨在提供两全其美的解决方案 30。 没有这些，即使是最好的记忆架构最终也会变成一个计算上难以处理且充满无关数据噪音的档案库。 4.2 迈向认知上更合理的架构 超越完美回忆：当前的AI记忆系统是“保真”的，旨在实现完美、忠实的记录 46。 最终，架构一个Agent的记忆，本质上就是在架构其智能的潜力。
1.3K10编辑于 2025-11-20 - 来自专栏AI大模型
基于动态知识中枢的HITL AI Agent架构全解析
最新AI大模型资料飞书免费获得 企业级HITL AI Agent系统架构设计与工程实践 引言 以下为您呈上精心撰写的企业级 Human - in - the - Loop (HITL) AI Agent 此方案涵盖架构的核心设计以及具体的实施路径，尤为适配金融、医疗等对合规性有着较高要求场景的落地实践。 一、架构设计核心：双闭环协同引擎 graph LR A[用户请求] --> B(智能路由网关) B --> C{AI能力评估层} C -->|高置信度| D[AI执行引擎] C -->|低置信度| E[ 人工工作台] G --> H{专家反馈} H --> I[强化学习反馈环] H --> J[规则引擎优化] I --> C J --> K[知识图谱更新] K --> D F --> L[业务系统集成] 架构五大核心组件 本架构已在金融、医疗等场景验证，关键成功因素在于： 人工反馈的闭环时效性（<30分钟注入生产环境） 上下文保持技术实现（采用RAG增强的状态管理） 企业级知识资产沉淀（决策案例自动转化为数字资产） 建议初期从高价值
39210编辑于 2025-07-23 - 来自专栏服务端技术杂谈
AI Agent搭建
一个普遍的误区是，认为工具越多Agent能力越强，但其实这会给Agent有限的上下文与决策系统带来巨大的认知负荷。 正确的思路是，少即是多。 这本质上，是将部分Agent的规划责任，前置到工具的设计当中，是一种责任转移的思路。 当工具库膨胀之后，命名混乱与功能重叠，会让Agent无所适从，通过命名空间来组织工具。 需要打磨工具的描述，因为这些描述是Agent理解工具的唯一信息来源。 工具描述，应将所有隐含的知识显性化、力求清晰、无歧义。 结构化命名，相当于为Agent提供了一张清晰的地图，帮助在正确的场景下，快速定位合适的工具。 同样，工具返回给Agent的内容质量，远比数量更重要。 因为Agent比人类更擅长理解的的内容，也是人类可读的、具有意义的文本，这些高质量内容，可以显著降低Agent在检索任务中的幻觉。 Agent与工具的交互，本质上是一个持续对话场景。
37910编辑于 2026-03-11 - 来自专栏白话互联
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ *角色定义*：明确AI Agent在企业中的定位和职责 *数据整合*：确保AI Agent能够访问高质量的相关数据 *行动规划*：设计Agent能够执行的具体任务和流程 *反馈机制*：建立持续学习和优化的闭环系统 *攻击面扩大*：AI Agent的自主性创造了难以追踪的复杂攻击路径 *安全需求迫切*：传统安全措施难以应对Agent特有的风险 *协作风险*：多Agent交互可能导致意外行为和安全漏洞 企业需要重新评估其安全架构 AI Agent时嵌入运行时安全，为AI原生开发提供更可靠的安全保障。 文章提到，代理式AI应用正在兴起，例如德勤的Zora AI Agent和普华永道的Agent OS平台正在重塑内部工作流程。
33810编辑于 2025-09-17 - 来自专栏C语言
【AI】Chat or Agent ？
随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统（Chat）中展现智慧，还是在自主代理（Agent）中体现能力？这一问题引发了广泛的讨论和探索。 一、生成式AI在对话系统（Chat）中的发展方向 1. 多模态对话系统 2.1 语音交互 对话系统将整合语音识别和生成技术，使用户能够通过语音与AI进行对话，同时AI可以通过语音反馈，提供更加自然的交互体验。 二、自主代理（Agent）的发展方向 1. 自主决策和执行能力 1.1 环境感知 自主代理通过传感器和数据分析，实时感知周围环境的变化，从而做出适应性决策。 伦理与政策 随着生成式AI的广泛应用，伦理问题和政策法规将变得越来越重要。如何确保AI的公平性、安全性和隐私保护，将是未来发展的重要课题。 总的来说，生成式AI的未来充满了无限可能。
39310编辑于 2024-12-11 AI Agent 简介
，只要任务可拆解为操作流程，就能被 AI Agent 接管。 Agent 与传统 AI 模型的区别 维度 传统 AI 模型 AI Agent 交互方式 单次输入输出 多轮对话、持续交互 决策能力 基于输入直接推理 规划、反思、迭代优化 工具使用 无法主动调用外部工具 AI Agent 构成：像人一样思考与行动 一个功能完整的 AI Agent 通常模仿人类的认知和行动循环，包含以下几个关键模块： 1、规划模块：任务的大脑与指挥官 这是 Agent 的思考中枢。 ：规则驱动的聊天机器人（如 ELIZA） 特点：基于规则，能力有限 阶段二：深度学习赋能期（2010s-2020） 2012：深度学习在 ImageNet 取得突破 2017：Transformer 架构问世 多 Agent 协作系统 多个专业 Agent 协同工作，形成类似"AI 团队"的组织架构，处理复杂任务。 边缘计算部署 轻量化 Agent 将在手机、IoT 设备等边缘侧运行，实现本地化智能服务。
11010编辑于 2026-04-24Hermes 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。 方案三：三合一超级Agent展开代码语言：TXTAI代码解释┌───LangChain（知识检索）│用户→Hermes──┼───AutoGPT（复杂任务）│└───内置工具（日常操作）Hermes统一管理记忆和技能实现方式 ：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。 第二步：一键安装HermesAgent→第三步：接入消息平台，开始使用腾讯云为HermesAgent用户提供专属优惠云服务器方案，最低2核4G配置即可流畅运行，7×24小时在线，随时随地通过手机与你的AI 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？
31311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 AI智能体开发的不同抽象层级。 掌握这些架构原理对构建可扩展、模块化的目标驱动型AI至关重要。 未来AI发展将依赖协调性、反思性、目标明确的智能体群体协同解决复杂任务，而非孤立的智能。
82820编辑于 2025-05-09
腾讯云开发者
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