AI智能体架构：模式、应用和实施指南

AI智能体架构为设计可以感知环境、处理信息和执行操作的智能系统提供了结构蓝图。

我对架构非常感兴趣。在探索AI智能体的过程中，我对智能体架构非常好奇。这促使我找到了IBM在其Think页面上发布的《2025年AI智能体指南》这份很棒的资料。该指南的其中一节就与架构有关。

架构部分解释，智能体架构指使AI智能体能够自动执行工作流程、推理任务并利用工具实现其目标的设计和结构。该架构旨在支持自主的、目标驱动的行为，允许智能体感知环境、处理信息，并在定义的规则和约束范围内独立行动。

它通常包含促进多个智能体之间协作的框架（名为多智能体系统），并提供了与外部工具、API 和数据源集成所需的基础架构。如果充分利用智能体架构，组织就能创建可扩展、灵活的 AI 解决方案，从而自动处理复杂的业务流程，并适应不断变化的需求。

AI 智能体架构简介

AI 智能体架构为设计能够感知环境、处理信息和执行操作的智能系统提供了结构蓝图。这些框架定义了各组件如何交互、管理数据流以及做出决策，从而对性能、可扩展性和适应性产生重大影响。

随着AI系统从狭隘的应用发展到复杂的推理引擎，架构选择决定了它们处理不确定性、集成新功能以及在动态环境中运行的能力。本指南将探讨基本模式，并提供实用的实施见解。

以下是几种核心架构模式：

1. 编排器-工作器（orchestrator-worker）架构

编排器-工作器模式代表一种集中式任务管理方法，其中单个智能控制器（编排器）负责全局监控系统运行。该架构擅长将复杂问题分解为多个易于管理的子任务，然后将其分配给专门的工作器智能体，并将部分结果合成完整的解决方案。

编排器充当系统的大脑，负责制定任务分配的战略决策、监控工作器智能体的性能，并在发生错误时实施回退策略。工作器智能体充当特定领域的专家，专注于以最高效率执行所分配的任务。这种关注点分离能够在保持集中式控制的同时实现并行处理，这在需要可审计性、可重复性或协调性错误恢复时尤为重要。

概念

中央协调器负责分解任务，将子任务分配给专门的工作器智能体，并合成结果。

关键组件

• 编排器（任务分解/分配）

• 工作器池（专门化能力）

• 任务队列（工作分配）

• 结果聚合器

适用场景

• 需要多种能力的复杂工作流程

• 需要集中式监控的系统

• 处理并行任务的应用

真实案例

银行欺诈检测：编排器将交易传送给负责分析模式、位置数据和行为历史的工作器。可疑情况触发人工审核。

2. 分层架构

分层架构通过将决策层划分为多个抽象层来模拟组织指挥结构。在最高层，战略规划器着眼于长远目标，而后续层逐步处理较为紧迫的问题，直至到达底层的实时执行器。

这种架构能够自然地处理决策的不同时间尺度共存的系统，比如说，自动驾驶汽车可以同时规划多日路线（战略）、导航城市街区（战术）并调整车轮扭矩（执行）。信息双向流动是传感器数据通过抽象层向上聚合，而命令向下传达，且越来越具体。这种分层结构提供了固有的故障安全机制，因为当高层规划失去响应时，较低层可以实施紧急行为。

概念

多层控制，抽象层级递增（战略→ 战术→ 执行）。

关键组件：

• 战略层（长期目标）

• 战术层（资源分配）

• 执行层（实时控制）

• 层间反馈循环

适用场景

• 具有自然命令链的系统

• 需要不同时间尺度决策的问题

• 安全至关重要的应用

真实案例

智能工厂：战略层优化季度生产，战术层安排每周轮班，执行层实时控制机械臂。

3. 黑板架构

黑板模式模拟人类专家小组通过协作解决复杂问题。其核心是一个共享数据空间（黑板），知识源（比如图像识别器、数据库查询引擎或统计分析器等独立专家）在此发布部分解决方案，并阅读其他人贡献的意见。

与协调系统不同，黑板模式没有中央控制器指挥问题解决；相反，当专业知识与不断完善的解决方案相契合时，知识源会适时地激活。这种涌现行为使得黑板系统特别适合解决方案路径难以预测的定义不明确的问题，比如医学诊断或科学发现。该架构能够自然地容纳相互矛盾的假设（在黑板上表示为相互竞争的条目），并通过证据积累趋于一致。

概念

独立的专家为共享数据空间（黑板）贡献内容，协作改进解决方案。

关键组件

• 黑板（共享的数据存储库）

• 知识源（专门的智能体）

• 控制机制（激活协调器）

适用场景

• 定义不明确且有多种方法的问题

• 需要专家协作的诊断系统

• 研究环境

真实案例

石油钻井平台监控：地质学家、工程师和设备传感器提供数据来预测维护需求和钻井风险。

4. 事件驱动架构

事件驱动架构将系统状态变化视为一等公民，组件响应异步通知，而非轮询更新。这种范式转变有助于使迅速响应的系统能够在各种负载下高效扩展。

生产者（传感器、用户界面或其他智能体）在状态发生变化时（比如温度阈值突破、新的聊天消息到达或股价波动）发出事件。消费者通过消息代理订阅相关事件，消息代理负责路由、持久化和交付保证。该架构固有的解耦特性允许组件独立演进，使其成为分布式系统和微服务的理想选择。事件溯源变体将完整的系统状态作为有序的事件日志来维护，从而实现传统架构无法比拟的时间旅行调试和审计功能。

概念

智能体通过状态变化触发的异步事件进行联系。

关键组件

• 事件生产者（传感器/用户输入）

• 消息代理（事件路由）

• 事件消费者（处理智能体）

• 状态存储

适用场景

• 实时响应式系统

• 独立扩展的解耦组件

• 物联网和监控应用

真实案例

智能楼宇：运动探测器触发照明调节，能源价格变化激活暖通空调优化，烟雾传感器启动疏散机制。

5. 多智能体系统（MAS）

多智能体系统将智能分发到通过协商而非集中指挥进行协作的自主实体之间。每个智能体维护各自的目标、知识库和决策流程，并通过标准化协议（比如合约网[任务拍卖]或投票机制）与其他智能体进行交互。

这种架构在无法进行集中控制的环境中表现出色，比如探索废墟的灾难响应机器人、提供去中心化数据馈送的区块链预言机或金融市场中的竞争交易者。MAS的实现通过激励结构和通信协议，在局部自治与全局协调需求之间取得平衡。该架构的弹性源于冗余——智能体故障很少导致系统瘫痪，而涌现行为可以获得单个智能体设计无法预测的新颖解决方案。

概念

自主智能体通过协商进行协作，实现个体目标或集体目标。

关键组件

• 自主智能体

• 通信协议（FIPA/ACL）

• 协调机制（拍卖/投票）

• 环境模型

适用场景

• 没有中央权威的分布式问题

• 需要高容错性的系统

• 竞争性或协作性环境

真实案例

港口物流：起重机、卡车和船舶使用合约网协议协商停泊时间表和集装箱转运。

6. 自反式vs.审议式架构

这两种截然不同的范式代表了智能体决策的两种基本方法。自反式架构通过条件-动作规则（“如果温度> 100°C，则关闭”）实现直接的刺激-响应映射，以牺牲上下文感知为代价提供超快速响应。它们在工业紧急停止或网络入侵防御等注重安全的应用环境中表现出色。

相反，审议式架构维护内部世界模型，使用规划算法对目标行动进行排序，同时考虑约束条件。虽然计算量更大，但它们能够支持复杂的行为，比如供应链优化或临床治疗计划。混合实现通常在审议式基础上叠加自反式系统——自动驾驶汽车使用审议式路线规划，但在争分夺秒的时候依赖自反式防撞。

自反式概念

无需内部状态的直接的刺激-响应映射。

• 结构：条件-动作规则

• 用途：关注时间的反应

• 案例：工业紧急停止——检测到安全漏洞时立即切断电源

审议式概念

具有规划/推理功能的内部世界模型。

• 结构：感知→ 模型更新→ 规划→ 行动

• 用途：复杂的决策

• 案例：供应链优化——在投入资源之前模拟多个场景

混合方法

自动驾驶汽车：自反层负责防撞，而审议层负责规划路线。

7. 记忆增强架构

记忆增强架构明确地将处理与知识保留分离，从而克服了无状态系统的上下文窗口限制。这种设计融合了多种记忆系统：用于即时任务上下文的工作记忆、用于经验记录的情景记忆以及用于事实知识的语义记忆。

检索机制涵盖简单的关键词查找到跨嵌入空间的复杂向量相似性搜索。该架构支持持续学习，因为新的经验会更新记忆内容，而无需重新训练模型，并支持跨扩展时间线的推理。现代实现将神经网络与符号知识图谱相结合，从而能够对记忆的内容进行模式识别和逻辑推理。这对于像必须回忆患者病史并紧跟最新研究的医疗诊断系统这样的应用而言意义非凡。

概念

针对长期上下文具有外显记忆系统的智能体。

关键组件

• 短期记忆（工作上下文）

• 长期记忆（矢量数据库/知识图谱）

• 检索机制（语义搜索）

• 记忆更新策略

适用场景

• 对话式智能体需要上下文

• 需要持续学习的系统

• 利用历史数据的应用

真实案例

医疗助理：回忆患者病史，研究最新治疗方法，并在不同会话之间维护咨询上下文。

架构选择表

结语

最有效的实现方式是有机组合各种模式，比如企业级系统采用分层组织，事件驱动组件实现实时响应，或者使用记忆增强编排器来管理专门的工作器。

随着AI系统不断进步，架构将日益融入自我监控和动态重构功能，使系统能够根据性能需求改进自我组织。选择合适的架构基础仍然是AI系统长期可行性和有效性的最关键决定因素。

原文标题：AI Agent Architectures: Patterns, Applications, and Implementation Guide，作者：Vidyasagar (Sarath Chandra) Machupalli