Agentic AI 系统设计：AI Agent 智能体架构设计与实践 原创 精华

构建一个高效运作的 AI Agent 智能体系统有哪些关键步骤？在开发过程中，如何提前识别并解决那些可能在系统上线后带来严重问题的隐患？

为了解答这些问题，我们需要将 AI Agent 智能体系统拆分为三个核心模块：工具、推理和执行。每个模块都面临着独特的挑战。一个模块的错误可能会连锁反应，以不可预见的方式影响其他模块，导致系统故障。例如，信息检索可能拉取到无关数据；推理错误可能导致工作流程不完整或陷入死循环；执行环节在生产环境中可能会出现失误。

AI Agent 智能体的强度取决于其最薄弱的环节。以下指南将指导你如何设计系统以规避这些风险。我们的目标是：在关键时刻打造一个稳定、可预测且具备韧性的 AI Agent 智能体系统。

1、AI Agent 智能体总体架构设计

AI Agent 智能体系统在三个功能性层面上运作：工具层面、推理层面和执行层面。每个层面承担着独特的职能，确保代理能够高效地获取、分析和响应信息。掌握这些层面之间的相互关系对于构建既实用又具有扩展性的系统至关重要。

以下图表描绘了这三个层面及其构成要素：

工具层面：构成 AI Agent 智能体系统的基础。这一层面负责与外部数据源和服务进行交互，涉及 API 调用、向量数据库、实时运营数据、知识库以及用户互动等。它的任务是收集系统所需的原生数据。精心设计的工具可以保障 AI Agent 智能体有效地检索到相关且高质量的信息。

执行层面：亦称作协调层面。这一层面负责调解大语言模型（LLM）与外部环境（即工具）之间的互动，并处理用户交互（如果有的话）。它接收 LLM 关于后续操作的指令，执行这些操作，并将执行结果反馈给推理层面的 LLM。

推理层面：AI Agent 智能体系统的智能中枢。这一层面利用大语言模型（LLM）来处理已检索的信息，并决定 AI Agent 智能体的下一步行动。它依据上下文、逻辑规则和既定目标来做出决策。不恰当的推理可能会导致错误，如进行重复的查询或采取不一致的行动。

2、AI Agent 智能体工作流设计

执行/编排层是推动 AI Agent 智能体系统行动的核心动力。这一层构成了一个主导的处理循环，其流程大致如下所示：

AI Agent 智能体应用与大语言模型（LLM）的初步交互设定了系统旨在达成的总体目标。这些目标可能包括各种任务，比如：创建房地产清单、撰写博客文章，或是处理客户支持应用中待解决的开放式用户请求。

除了这些指导性指令，还提供了一个可供 LLM 调用的函数库。每个函数都包含了名称、描述以及其参数所需的 JSON 模式。以下是一个来自 OpenAI 文档的简单函数示例：

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in Boston today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}
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大语言模型（LLM）位于推理层，负责确定接下来应该激活哪个函数，以便逐步接近既定目标。

当 LLM 给出响应时，它会明确指出需要调用的函数以及相应的参数值。

依据具体的应用场景以及推理层中 LLM 的运算能力，LLM 有可能指定一系列函数进行调用（在理想情况下，这些函数可以并行执行），之后才会继续执行处理循环的下一阶段。

设定一个退出函数是明智的做法，这样当推理层完成所有处理任务后，可以通过该函数向执行层发出信号，表明可以顺利结束流程。

3、AI Agent 智能体设计原则

乍看之下，这个过程似乎相当直观。但是，随着任务复杂度的提升，所需调用的函数列表也在不断扩展。处理的事务越复杂，推理层出现错误的可能性就越大。当你开始整合新的 API、专门的子 AI Agent 智能体和多样的数据源时，你会意识到，这远不止是简单地输入提示词并点击“开始”那么容易。

在下一篇，我们将深入讨论模块化的理念。我们将阐述为何将 AI Agent 智能体系统细分为更小、更专注的子 AI Agent 智能体，可以帮助你绕开单体架构的缺陷。

每个子 AI Agent 智能体负责处理特定领域的事务——比如退货、订单处理、产品信息等，这种分工使得主 AI Agent 智能体能够灵活地分配任务，而无需在单个庞大的提示词中处理所有可能的函数。

我们将深入研究 AI Agent 智能体间的互动。即便实现了良好的模块化，创建一个统一接口以便子 AI Agent 智能体能够以统一的方式进行交流仍然是一大挑战。我们将探讨如何定义明确、标准化的交互流程，确保每个 AI Agent 智能体都能顺利完成自己的任务，避免形成复杂难懂的调用和回调网络。你将了解到为何保持接口的一致性至关重要，以及它如何在问题出现时帮助你进行故障排查和系统升级。

我们将探讨数据检索和检索增强生成（RAG）。若没有最新、最相关的数据支持，大语言模型的能力将受限，因此我们将讨论如何连接数据库、API 和向量存储，为 AI Agent 智能体提供必要的上下文。我们将涉及从现有系统中提取结构化数据到索引 PDF 等非结构化内容的各个方面，确保系统在扩展过程中保持快速和准确。

最后，我们将讨论一些横向的关注点。这些包括构建任何健壮 AI Agent 智能体系统时不可忽视的关键要素——可观测性、性能监控、错误处理、安全性、治理和伦理。这些因素决定了你的 AI Agent 智能体是否能够应对现实世界的流量、保护用户数据，并在架构不断演变的过程中保持稳健。

这就是我们的路线图。完成这些内容后，你将掌握构建一个既可靠又可扩展的 AI Agent 智能体系统所需的工具和方法——这个系统不仅听起来不错，而且能够在实际生产环境的压力下真正发挥作用。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

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