Agentic AI的架构：驱动下一时代智能自动化的力量

Source: Dev.to

什么是 Agentic AI 架构？

Agentic AI 架构是一种系统设计，其中多个 AI 代理自主协作，使用规划、推理、工具、记忆和工作流来完成多步骤任务。

简明定义
一种结构化框架，使 AI 代理能够在数字环境中自主规划、行动、沟通并完成任务。它不仅仅是反复调用 LLM API 或串联提示，而是一个完整的系统，包括：

• 规划模块
• 编排器
• 记忆 + 状态管理
• 工具接口
• 代理间通信
• 执行层
• 安全 + 治理层

什么是 Agentic 架构？

Agentic 架构是自主系统背后的高层模式——一种组织代理、记忆、工具、计划和工作流的方式，使它们表现得像智能工作者，而不是被动的机器人。

分层布局

+-------------------------------+
|         Agentic Layer         |
|-------------------------------|
| • Planning engine             |
| • Agent manager/orchestrator  |
| • Task decomposition logic    |
+-------------------------------+
|          Agent Layer          |
|-------------------------------|
| • Domain‑specific agents      |
| • Tool‑execution modules      |
| • Decision nodes              |
+-------------------------------+
|         Memory Layer          |
|-------------------------------|
| • Context storage             |
| • Vector DB / RAG             |
| • Session state               |
+-------------------------------+
|        Execution Layer        |
|-------------------------------|
| • APIs                        |
| • Tools                       |
| • Functions                   |
+-------------------------------+

这种多层结构使自主行为成为可能。

什么是 AI 代理架构？

AI 代理架构指的是单个代理的内部设计——它如何观察、推理、规划、使用工具、行动、评估并更新其记忆。

关键组件

• 观察（输入）
• 推理（LLM 或逻辑）
• 规划 / 动作选择
• 工具使用
• 行动
• 评估 / 反馈
• 记忆更新

简化示意图

+-------------------------------+
|        AI Agent               |
+-------------------------------+
| 1. Observe (input)            |
| 2. Reason (LLM)               |
| 3. Plan / Decide              |
| 4. Use Tools / APIs           |
| 5. Act                        |
| 6. Evaluate / Retry           |
| 7. Update Memory              |
+-------------------------------+

该循环会一直重复，直至任务完成。

什么是人工智能中的代理架构？

传统 AI（LLM 之前）使用：

• 反应式代理
• 符号规划器
• 基于规则的系统
• 行为树
• BDI（信念–欲望–意图）模型

LLM 通过加入以下能力使该领域现代化：

• 自然语言推理
• 工具接口
• 新兴的决策制定
• 动态规划
• 多代理协作

如今的 LLM 代理架构 将经典 AI 结构与现代 LLM 智能相融合。

Agentic AI 架构示意图

现代自主系统的完整集成视图：

+-------------------------------+
|        Goal / User Query      |
+-------------------------------+
               |
               v
+-------------------------------+
|      Planner / Orchestrator   |
|  (Task decomposition engine)  |
+-------------------------------+
          /      |      \
         v       v       v
+-----------+ +-----------+ +-----------+
| Agent A   | | Agent B   | | Agent C   |
| (Research)| | (Reasoning)| | (Validation)|
+-----------+ +-----------+ +-----------+
          \       |       /
           \      |      /
            v     v     v
+----------------------------------+
|   Memory & RAG Layer             |
| (retrieval, embeddings, state)   |
+----------------------------------+
               |
               v
+----------------------------+
|   Tool / Action Layer      |
| (APIs, code, databases)    |
+----------------------------+
               |
               v
+----------------------+
|   Final Output       |
+----------------------+

该结构为现代自主系统提供动力。

Agentic RAG 架构（检索遇上自主）

检索增强生成（RAG）在 Agentic 系统中变得更加强大。

组件

• 多个代理从 RAG 中检索
• 代理写入并更新记忆
• 检索用于规划和验证
• 基于新信息的自主纠正

示例流程

Task → Planner → Research Agent → RAG → Draft Agent → Validator Agent → Final Output

与被动查找不同，代理主动与记忆交互，显著提升准确性和自主性。

为什么 Agentic 架构重要

传统 LLM 应用在以下任务中会遇到困难：

• 多步骤
• 跨工具推理
• 数据验证
• 系统交互
• 协作
• 错误纠正
• 动态适应

Agentic AI 架构通过提供：

• 自主性的结构
• 可扩展代理的框架
• 推理、记忆和行动的清晰分离
• 可预测的工作流执行层
• 多代理协作环境

来弥补这些不足。

因此，Agentic 系统正被采用于：

• 企业自动化
• 研究流水线
• 数据工程
• 编码工作流
• 客户运营
• 分析工作负载