譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

AI智能體架構(gòu)為設(shè)計(jì)可以感知環(huán)境、處理信息和執(zhí)行操作的智能系統(tǒng)提供了結(jié)構(gòu)藍(lán)圖。

我對架構(gòu)非常感興趣。在探索AI智能體的過程中，我對智能體架構(gòu)非常好奇。這促使我找到了IBM在其Think頁面上發(fā)布的《2025年AI智能體指南》這份很棒的資料。該指南的其中一節(jié)就與架構(gòu)有關(guān)。

架構(gòu)部分解釋，智能體架構(gòu)指使AI智能體能夠自動執(zhí)行工作流程、推理任務(wù)并利用工具實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)。該架構(gòu)旨在支持自主的、目標(biāo)驅(qū)動的行為，允許智能體感知環(huán)境、處理信息，并在定義的規(guī)則和約束范圍內(nèi)獨(dú)立行動。

它通常包含促進(jìn)多個(gè)智能體之間協(xié)作的框架（名為多智能體系統(tǒng)），并提供了與外部工具、API 和數(shù)據(jù)源集成所需的基礎(chǔ)架構(gòu)。如果充分利用智能體架構(gòu)，組織就能創(chuàng)建可擴(kuò)展、靈活的 AI 解決方案，從而自動處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，并適應(yīng)不斷變化的需求。

AI 智能體架構(gòu)簡介

AI 智能體架構(gòu)為設(shè)計(jì)能夠感知環(huán)境、處理信息和執(zhí)行操作的智能系統(tǒng)提供了結(jié)構(gòu)藍(lán)圖。這些框架定義了各組件如何交互、管理數(shù)據(jù)流以及做出決策，從而對性能、可擴(kuò)展性和適應(yīng)性產(chǎn)生重大影響。

隨著AI系統(tǒng)從狹隘的應(yīng)用發(fā)展到復(fù)雜的推理引擎，架構(gòu)選擇決定了它們處理不確定性、集成新功能以及在動態(tài)環(huán)境中運(yùn)行的能力。本指南將探討基本模式，并提供實(shí)用的實(shí)施見解。

以下是幾種核心架構(gòu)模式：

1. 編排器-工作器（orchestrator-worker）架構(gòu)

編排器-工作器模式代表一種集中式任務(wù)管理方法，其中單個(gè)智能控制器（編排器）負(fù)責(zé)全局監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行。該架構(gòu)擅長將復(fù)雜問題分解為多個(gè)易于管理的子任務(wù)，然后將其分配給專門的工作器智能體，并將部分結(jié)果合成完整的解決方案。

編排器充當(dāng)系統(tǒng)的大腦，負(fù)責(zé)制定任務(wù)分配的戰(zhàn)略決策、監(jiān)控工作器智能體的性能，并在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)實(shí)施回退策略。工作器智能體充當(dāng)特定領(lǐng)域的專家，專注于以最高效率執(zhí)行所分配的任務(wù)。這種關(guān)注點(diǎn)分離能夠在保持集中式控制的同時(shí)實(shí)現(xiàn)并行處理，這在需要可審計(jì)性、可重復(fù)性或協(xié)調(diào)性錯(cuò)誤恢復(fù)時(shí)尤為重要。

圖1. 編排器工作器架構(gòu)

概念

中央?yún)f(xié)調(diào)器負(fù)責(zé)分解任務(wù)，將子任務(wù)分配給專門的工作器智能體，并合成結(jié)果。

關(guān)鍵組件

• 編排器（任務(wù)分解/分配）
• 工作器池（專門化能力）
• 任務(wù)隊(duì)列（工作分配）
• 結(jié)果聚合器

適用場景

• 需要多種能力的復(fù)雜工作流程
• 需要集中式監(jiān)控的系統(tǒng)
• 處理并行任務(wù)的應(yīng)用

真實(shí)案例

銀行欺詐檢測：編排器將交易傳送給負(fù)責(zé)分析模式、位置數(shù)據(jù)和行為歷史的工作器?？梢汕闆r觸發(fā)人工審核。

2. 分層架構(gòu)

分層架構(gòu)通過將決策層劃分為多個(gè)抽象層來模擬組織指揮結(jié)構(gòu)。在最高層，戰(zhàn)略規(guī)劃器著眼于長遠(yuǎn)目標(biāo)，而后續(xù)層逐步處理較為緊迫的問題，直至到達(dá)底層的實(shí)時(shí)執(zhí)行器。

這種架構(gòu)能夠自然地處理決策的不同時(shí)間尺度共存的系統(tǒng)，比如說，自動駕駛汽車可以同時(shí)規(guī)劃多日路線（戰(zhàn)略）、導(dǎo)航城市街區(qū)（戰(zhàn)術(shù)）并調(diào)整車輪扭矩（執(zhí)行）。信息雙向流動是傳感器數(shù)據(jù)通過抽象層向上聚合，而命令向下傳達(dá)，且越來越具體。這種分層結(jié)構(gòu)提供了固有的故障安全機(jī)制，因?yàn)楫?dāng)高層規(guī)劃失去響應(yīng)時(shí)，較低層可以實(shí)施緊急行為。

概念

多層控制，抽象層級遞增（戰(zhàn)略→ 戰(zhàn)術(shù)→ 執(zhí)行）。

關(guān)鍵組件：

• 戰(zhàn)略層（長期目標(biāo)）
• 戰(zhàn)術(shù)層（資源分配）
• 執(zhí)行層（實(shí)時(shí)控制）
• 層間反饋循環(huán)

圖2. 分層結(jié)構(gòu)

適用場景

• 具有自然命令鏈的系統(tǒng)
• 需要不同時(shí)間尺度決策的問題
• 安全至關(guān)重要的應(yīng)用

真實(shí)案例

智能工廠：戰(zhàn)略層優(yōu)化季度生產(chǎn)，戰(zhàn)術(shù)層安排每周輪班，執(zhí)行層實(shí)時(shí)控制機(jī)械臂。

3. 黑板架構(gòu)

黑板模式模擬人類專家小組通過協(xié)作解決復(fù)雜問題。其核心是一個(gè)共享數(shù)據(jù)空間（黑板），知識源（比如圖像識別器、數(shù)據(jù)庫查詢引擎或統(tǒng)計(jì)分析器等獨(dú)立專家）在此發(fā)布部分解決方案，并閱讀其他人貢獻(xiàn)的意見。

與協(xié)調(diào)系統(tǒng)不同，黑板模式?jīng)]有中央控制器指揮問題解決；相反，當(dāng)專業(yè)知識與不斷完善的解決方案相契合時(shí)，知識源會適時(shí)地激活。這種涌現(xiàn)行為使得黑板系統(tǒng)特別適合解決方案路徑難以預(yù)測的定義不明確的問題，比如醫(yī)學(xué)診斷或科學(xué)發(fā)現(xiàn)。該架構(gòu)能夠自然地容納相互矛盾的假設(shè)（在黑板上表示為相互競爭的條目），并通過證據(jù)積累趨于一致。

概念

獨(dú)立的專家為共享數(shù)據(jù)空間（黑板）貢獻(xiàn)內(nèi)容，協(xié)作改進(jìn)解決方案。

關(guān)鍵組件

• 黑板（共享的數(shù)據(jù)存儲庫）
• 知識源（專門的智能體）
• 控制機(jī)制（激活協(xié)調(diào)器）

圖3. 黑板架構(gòu)

適用場景

• 定義不明確且有多種方法的問題
• 需要專家協(xié)作的診斷系統(tǒng)
• 研究環(huán)境

真實(shí)案例

石油鉆井平臺監(jiān)控：地質(zhì)學(xué)家、工程師和設(shè)備傳感器提供數(shù)據(jù)來預(yù)測維護(hù)需求和鉆井風(fēng)險(xiǎn)。

4. 事件驅(qū)動架構(gòu)

事件驅(qū)動架構(gòu)將系統(tǒng)狀態(tài)變化視為一等公民，組件響應(yīng)異步通知，而非輪詢更新。這種范式轉(zhuǎn)變有助于使迅速響應(yīng)的系統(tǒng)能夠在各種負(fù)載下高效擴(kuò)展。

生產(chǎn)者（傳感器、用戶界面或其他智能體）在狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)（比如溫度閾值突破、新的聊天消息到達(dá)或股價(jià)波動）發(fā)出事件。消費(fèi)者通過消息代理訂閱相關(guān)事件，消息代理負(fù)責(zé)路由、持久化和交付保證。該架構(gòu)固有的解耦特性允許組件獨(dú)立演進(jìn)，使其成為分布式系統(tǒng)和微服務(wù)的理想選擇。事件溯源變體將完整的系統(tǒng)狀態(tài)作為有序的事件日志來維護(hù)，從而實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)架構(gòu)無法比擬的時(shí)間旅行調(diào)試和審計(jì)功能。

概念

智能體通過狀態(tài)變化觸發(fā)的異步事件進(jìn)行聯(lián)系。

關(guān)鍵組件

• 事件生產(chǎn)者（傳感器/用戶輸入）
• 消息代理（事件路由）
• 事件消費(fèi)者（處理智能體）
• 狀態(tài)存儲

圖4. 事件驅(qū)動架構(gòu)

適用場景

• 實(shí)時(shí)響應(yīng)式系統(tǒng)
• 獨(dú)立擴(kuò)展的解耦組件
• 物聯(lián)網(wǎng)和監(jiān)控應(yīng)用

真實(shí)案例

智能樓宇：運(yùn)動探測器觸發(fā)照明調(diào)節(jié)，能源價(jià)格變化激活暖通空調(diào)優(yōu)化，煙霧傳感器啟動疏散機(jī)制。

5. 多智能體系統(tǒng)（MAS）

多智能體系統(tǒng)將智能分發(fā)到通過協(xié)商而非集中指揮進(jìn)行協(xié)作的自主實(shí)體之間。每個(gè)智能體維護(hù)各自的目標(biāo)、知識庫和決策流程，并通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議（比如合約網(wǎng)[任務(wù)拍賣]或投票機(jī)制）與其他智能體進(jìn)行交互。

這種架構(gòu)在無法進(jìn)行集中控制的環(huán)境中表現(xiàn)出色，比如探索廢墟的災(zāi)難響應(yīng)機(jī)器人、提供去中心化數(shù)據(jù)饋送的區(qū)塊鏈預(yù)言機(jī)或金融市場中的競爭交易者。MAS的實(shí)現(xiàn)通過激勵(lì)結(jié)構(gòu)和通信協(xié)議，在局部自治與全局協(xié)調(diào)需求之間取得平衡。該架構(gòu)的彈性源于冗余——智能體故障很少導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓，而涌現(xiàn)行為可以獲得單個(gè)智能體設(shè)計(jì)無法預(yù)測的新穎解決方案。

圖5. 多智能體系統(tǒng)

概念

自主智能體通過協(xié)商進(jìn)行協(xié)作，實(shí)現(xiàn)個(gè)體目標(biāo)或集體目標(biāo)。

關(guān)鍵組件

• 自主智能體
• 通信協(xié)議（FIPA/ACL）
• 協(xié)調(diào)機(jī)制（拍賣/投票）
• 環(huán)境模型

適用場景

• 沒有中央權(quán)威的分布式問題
• 需要高容錯(cuò)性的系統(tǒng)
• 競爭性或協(xié)作性環(huán)境

真實(shí)案例

港口物流：起重機(jī)、卡車和船舶使用合約網(wǎng)協(xié)議協(xié)商停泊時(shí)間表和集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)。

6. 自反式vs.審議式架構(gòu)

這兩種截然不同的范式代表了智能體決策的兩種基本方法。自反式架構(gòu)通過條件-動作規(guī)則（“如果溫度> 100°C，則關(guān)閉”）實(shí)現(xiàn)直接的刺激-響應(yīng)映射，以犧牲上下文感知為代價(jià)提供超快速響應(yīng)。它們在工業(yè)緊急停止或網(wǎng)絡(luò)入侵防御等注重安全的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)出色。

相反，審議式架構(gòu)維護(hù)內(nèi)部世界模型，使用規(guī)劃算法對目標(biāo)行動進(jìn)行排序，同時(shí)考慮約束條件。雖然計(jì)算量更大，但它們能夠支持復(fù)雜的行為，比如供應(yīng)鏈優(yōu)化或臨床治療計(jì)劃。混合實(shí)現(xiàn)通常在審議式基礎(chǔ)上疊加自反式系統(tǒng)——自動駕駛汽車使用審議式路線規(guī)劃，但在爭分奪秒的時(shí)候依賴自反式防撞。

自反式概念

無需內(nèi)部狀態(tài)的直接的刺激-響應(yīng)映射。

• 結(jié)構(gòu)：條件-動作規(guī)則
• 用途：關(guān)注時(shí)間的反應(yīng)
• 案例：工業(yè)緊急停止——檢測到安全漏洞時(shí)立即切斷電源

審議式概念

具有規(guī)劃/推理功能的內(nèi)部世界模型。

• 結(jié)構(gòu)：感知→ 模型更新→ 規(guī)劃→ 行動
• 用途：復(fù)雜的決策
• 案例：供應(yīng)鏈優(yōu)化——在投入資源之前模擬多個(gè)場景

圖6.自反式vs.審議式架構(gòu)

混合方法

自動駕駛汽車：自反層負(fù)責(zé)防撞，而審議層負(fù)責(zé)規(guī)劃路線。

7. 記憶增強(qiáng)架構(gòu)

記憶增強(qiáng)架構(gòu)明確地將處理與知識保留分離，從而克服了無狀態(tài)系統(tǒng)的上下文窗口限制。這種設(shè)計(jì)融合了多種記憶系統(tǒng)：用于即時(shí)任務(wù)上下文的工作記憶、用于經(jīng)驗(yàn)記錄的情景記憶以及用于事實(shí)知識的語義記憶。

檢索機(jī)制涵蓋簡單的關(guān)鍵詞查找到跨嵌入空間的復(fù)雜向量相似性搜索。該架構(gòu)支持持續(xù)學(xué)習(xí)，因?yàn)樾碌慕?jīng)驗(yàn)會更新記憶內(nèi)容，而無需重新訓(xùn)練模型，并支持跨擴(kuò)展時(shí)間線的推理?，F(xiàn)代實(shí)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號知識圖譜相結(jié)合，從而能夠?qū)τ洃浀膬?nèi)容進(jìn)行模式識別和邏輯推理。這對于像必須回憶患者病史并緊跟最新研究的醫(yī)療診斷系統(tǒng)這樣的應(yīng)用而言意義非凡。

概念

針對長期上下文具有外顯記憶系統(tǒng)的智能體。

關(guān)鍵組件

• 短期記憶（工作上下文）
• 長期記憶（矢量數(shù)據(jù)庫/知識圖譜）
• 檢索機(jī)制（語義搜索）
• 記憶更新策略

圖7：記憶增強(qiáng)架構(gòu)

適用場景

• 對話式智能體需要上下文
• 需要持續(xù)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)
• 利用歷史數(shù)據(jù)的應(yīng)用

真實(shí)案例

醫(yī)療助理：回憶患者病史，研究最新治療方法，并在不同會話之間維護(hù)咨詢上下文。

架構(gòu)選擇表

結(jié)語

最有效的實(shí)現(xiàn)方式是有機(jī)組合各種模式，比如企業(yè)級系統(tǒng)采用分層組織，事件驅(qū)動組件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)，或者使用記憶增強(qiáng)編排器來管理專門的工作器。

隨著AI系統(tǒng)不斷進(jìn)步，架構(gòu)將日益融入自我監(jiān)控和動態(tài)重構(gòu)功能，使系統(tǒng)能夠根據(jù)性能需求改進(jìn)自我組織。選擇合適的架構(gòu)基礎(chǔ)仍然是AI系統(tǒng)長期可行性和有效性的最關(guān)鍵決定因素。

原文標(biāo)題：AI Agent Architectures: Patterns, Applications, and Implementation Guide，作者：Vidyasagar (Sarath Chandra) Machupalli