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今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。
一、AI 智能体（AI Agent）
AI智能体是一种具备自主意识的软件实体，能够感知环境、进行推理与决策，并执行相应动作。其核心架构包括以下组件：
- Prompt（提示词）：用于引导大语言模型（LLM）的行为，定义可用的工具集，输出为JSON格式，指示下一步操作（如工具调用或函数调用）。
- Switch 语句：根据LLM返回的JSON内容解析并决定后续操作。
- 累积上下文：记录已执行的操作及其结果，为后续决策提供依据。
- For 循环：驱动整个流程循环执行，直至LLM返回终止信号（如标记为“Terminal”的响应）。
这种结构使AI智能体兼具高效性、灵活性和适应性。
二、Agentic AI
Agentic AI 代表多智能体协作的系统架构。与单体智能体不同，它由多个智能体组成，具备动态任务分解、持久记忆和高级任务编排能力，可应对更复杂的工作流程。
其结构类似交响乐团，各智能体分工协作、共享信息、动态调整策略，适用于医疗诊断、科研协作、机器人协同等复杂场景。
ps：如果你对多智能体代理的工作模式和技术不是很了解，建议你可以看看我之前整理的一个技术文档《Agentic AI 多智能体代理模式技术详解》
三、工作流（WorkFlow）
WorkFlow 通过将大任务拆解为多个小任务，并按顺序执行，以提升处理效率和准确性。尤其在高可靠性要求的场景中，可避免AI智能体因自主规划而产生的错误或“幻觉”。
例如在订单处理中，WorkFlow可自动检查库存、触发补货、通知客户，形成端到端的自动化流程。
四、RAG（检索增强生成）
RAG系统通过检索外部知识库增强生成模型的输出，尤其适用于企业知识管理场景。其架构分为两阶段：
- 预处理：将文本数据分块、编码为向量，并存储至向量数据库。
- 检索与生成：将用户查询与向量库匹配，检索相关上下文，与问题一并提交给LLM生成答案。
该方法显著提升了模型输出的准确性和事实一致性。
ps：由于文章篇幅有限，之前我也整理过关于RAG检索增强生成的技术文档，建议粉丝朋友自行领取查阅：《检索增强生成（RAG）》
五、微调（Fine-tuning）
尽管预训练模型能力强大，但仍需微调以适应具体场景。微调的主要原因包括：
- 模型与人类策略差异；
- 缺乏领域数据；
- 训练数据陈旧；
- 预训练成本高；
- 数据安全需求。
微调分为全参数微调与高效参数微调（PEFT），通常包括数据工程、模型加载、迭代训练等步骤。
六、函数调用（Function Calling）
由OpenAI推动的Function Calling技术使LLM能通过自然语言调用外部API，以获取实时数据（如天气、股价等）。其流程包括：
- 识别需求；
- 选择函数；
- 准备参数；
- 执行调用；
- 整合响应。
尽管开发友好，该技术仍存在跨模型不一致、平台依赖、扩展性有限等问题。
七、MCP（模型上下文协议）
由Anthropic提出的MCP协议，旨在标准化LLM与外部工具的集成方式。其采用客户端-服务器架构，包括：
- MCP主机（如IDE或AI工具）；
- MCP客户端（管理连接）；
- MCP服务器（提供标准化功能）；
- 数据源（本地或远程）。
该协议提升了大模型的安全性、灵活性和生态兼容性。
八、A2A（智能体间通信协议）
A2A是一种开放协议，用于解决多智能体系统中的状态转移、远程协作与资源共享问题。其核心机制包括：
- 能力发现：通过“Agent Card”公开智能体能力；
- 任务管理：支持长短任务同步；
- 协作通信：智能体间传递上下文与结果；
- 用户体验协商：统一数据返回格式。
A2A基于HTTP、SSE、JSON-RPC等标准构建，强调安全性与企业级集成。
九、AG-UI（智能体用户交互协议）
AG-UI专注于前端与AI智能体之间的通信标准化，避免为不同框架重复开发交互逻辑。其采用事件驱动机制，支持16种标准事件，兼容SSE、WebSocket等传输方式。
该协议实现双向通信，前端可发送事件与上下文，智能体可流式返回响应，极大提升了开发效率与体验一致性。
最后总结
以上九大技术构成了AI智能体架构的核心体系，覆盖了智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键维度。随着技术演进，这些组件将继续推动AI应用向更智能、更协同、更易用的方向发展。
如果您对AI大模型架构设计与落地实践感兴趣，欢迎关注我的后续分享。
