大家好，我是玄姐。

AI Agent 領域有個很有意思的現象：上層開發工具幾乎每月都有新產品、新框架冒出來，從 LangChain 到 OpenAI AgentKit，迭代速度快得讓人眼花繚亂；但支撐應用落地的底層架構，卻始終保持著穩定，這種 “工具向上迭代，架構向下扎根” 的反差，恰恰是理解 AI 原生應用生態的關鍵。

今天我們就從 “工具鏈演進” 和 “底層架構穩態” 兩個維度，拆解 AI Agent 的技術版圖，看看為什么說 “上層快變、下層穩態” 才是 AI 應用落地的核心邏輯。

一、先看清：AI Agent 工具鏈的 4 個演進階段

大模型給了 Agent “智能內核”，但要讓它從 “能思考” 變成 “能做事”，離不開工具鏈的支撐。這兩年工具鏈的演進，本質上是圍繞 “提升輸出可靠性” 展開的，大致可分為四個階段：

1. 第一階段（2022 末 - 2023）：基礎開發框架，打破 LLM “孤島困境”

ChatGPT 的出現讓大家看到了大模型的潛力，但早期 LLM 是 “孤島智能“， 沒法連接上下文、沒法調用工具，普通開發者很難落地。于是，LangChain、LlamaIndex 等首批框架應運而生，核心作用是 “模塊化抽象”：把模型通信、Prompt 管理、Embedding 轉換、上下文連接等基礎能力拆成組件，讓開發者不用從零造輪子，快速搭出 Chatbot、簡單 RAG 應用。后來 Spring AI、AgentScope 等框架進一步升級：不僅支持單智能體，還能做工作流、多智能體開發，甚至集成了評估、可觀測、AI 網關等能力。比如：Spring AI 專門針對 Java 開發者，打通了云原生基礎設施，計劃在 2025 年 11 月推出 Java 版 AgentScope，對齊 Python 生態能力。這些框架看似 “不性感”，卻是撬動開發者生態的關鍵，沒有它們，大部分團隊連 AI 應用的門都摸不到。

2. 第二階段（2023-2024）：協作 + 工具，讓 Agent “連接物理世界”

大模型再聰明，也沒法直接操作物理世界（比如：查數據庫、調用 API）；而且第一階段的框架對非程序員不友好，領域專家（比如：運維、財務）沒法參與開發。于是，兩個關鍵變化推動工具鏈進入第二階段：

• 低代碼工具普及

Dify、n8n 等工具推出，用可視化 Workflow、if/else 分支定義任務流程，甚至能靠自然語言生成簡單前端，讓領域專家和程序員協作更順暢；

• 工具調用協議成熟

OpenAI 推出 Function Calling，Anthropic 發布 MCP 協議（跨模型工具互通），尤其是 MCP，直接打破了不同模型的工具壁壘，以前模型 A 的工具不能給模型 B 用，現在靠 MCP 能統一調用，大幅激活了生態。

但問題也來了：工具多了、協作方便了，可 Agent 的輸出還是不穩定，有時候調用工具對，有時候錯，結論沒法保證一致性。這就把工具鏈推向了更深的 “上下文工程” 階段。

3. 第三階段（2024）：強化學習（RL），給上下文 “動態策略”

2024 年 Andrej Karpathy 提出 “上下文工程”，業界才意識到：要提升輸出穩定性，關鍵不是靜態的模板，而是動態的策略，比如該選哪些上下文、怎么組織、什么時候調整。而實現動態策略的核心，就是強化學習（RL）。RL 在 Agent 工具鏈中的作用，體現在三個關鍵場景：

• RAG 檢索排序

優化文檔重排策略，讓相關度高的文檔排在前面，減少無關噪音；

• 多輪對話記憶

決定該記住哪些對話、忘掉哪些，避免長期交互中 “失憶” 或 “信息過載”；

• 工具調用

學習 “什么時候調用工具”“用哪個工具”“傳什么參數”，提升調用正確率。

RL 的門檻很高，既要算法能力，又要領域經驗，還得解決通用性問題。但也有不少亮眼實踐：

• Jina.AI（已被 Elastic 收購）的搜索底座模型，靠 Embeddings（多模態向量化）、Reranker（精排模型）、Reader（生成式小模型數據提取），把搜索精度提了一個檔次；
• 阿里云 API 網關用 RL 做 “工具優選”：請求模型前，先對工具列表重排序、改寫查詢詞，在 500 個工具的測試場景下，響應速度提升 7 倍，Token 成本降低 4-6 倍，工具選擇準確性最高提 6%。

不過 RL 大多是企業的 “核心競爭力”，不會像框架那樣開源普及，普通開發者很難直接受益，這就為第四階段埋下了伏筆。

4. 第四階段（2025 至今）：模型中心化，把復雜度 “收歸模型側”

既然 RL、上下文工程對開發者太復雜，那不如讓模型廠商親自下場，把這些工作 “包圓”。2025 年 10 月，OpenAI 和 Anthropic 的動作，標志著工具鏈進入 “模型中心化” 時代：

• OpenAI AgentKit + Apps SDK提供官方工具鏈，直接在模型端托管記憶（Memory）、工具注冊（Tool Registry）、外部應用調用邏輯，開發者不用管復雜的上下文策略，直接用就行；
• Claude Skills更激進，允許模型自己創建、加載、管理 “技能”（比如：寫 Python 腳本對接 API），用戶只需要輸入需求，模型在內部自己搭能力調用鏈，甚至不用 MCP 協議就能跨工具互通。

簡單說，以前開發者要自己做 “上下文工程”，現在框架和模型廠商把這部分活接走了，開發者的門檻更低了，但對模型廠商的依賴也更高了。

二、再看透：為什么 Agent 底層架構 “穩如泰山”？

工具鏈迭代得再快，最終都要落到底層架構上。而 AI Agent 的應用架構，卻始終保持著穩定，核心原因是：它承載的是 “基礎設施能力”，這些能力不會因為工具層的變化而失效，反而要保證 “工具怎么變，應用都能穩跑”。

AI 原生應用架構包含 11 個關鍵要素，其中AI 網關、運行時、可觀測、安全這四個，是底層穩態的核心支撐：

1. AI 網關：所有 Agent 的 “管控中樞”

不管你用 OpenAI AgentKit 還是 Claude Skills，最終調用模型、工具時，都需要一個 “中間層”，這就是 AI 網關的作用：

• 聚合與調度

統一管理不同模型（比如：GPT-5、通義千問）、不同工具（比如：數據庫查詢、API 調用），根據業務需求智能路由（比如：低成本場景用垂類模型，高精度場景用通用大模型）；

• 流量治理

做負載均衡、限流（比如：防止某用戶濫用 Token）、身份鑒權，避免模型或工具被沖垮；

• 調用鏈追蹤

記錄每一次模型調用、工具請求的日志，方便后續排查問題。工具層再變，AI 網關的這些核心能力都不會變，你總不能每次換個工具，就重新搭一套限流、鑒權邏輯吧？

2. 運行時：Agent 的 “算力與環境管家”

Agent 要跑起來，需要算力、需要穩定的運行環境，這就是運行時的職責：

• 資源分配

管理 GPU、CPU 資源，比如：給推理任務分配足夠的 GPU，給簡單的工具調用分配 CPU，避免資源浪費；

• 任務調度

處理并發請求，比如：同時有 1000 個用戶調用 Agent，運行時要合理安排執行順序，避免擁堵；

• 安全隔離

用容器化等技術，把不同租戶、不同應用的 Agent 隔離開，防止一個 Agent 出問題影響其他；

• 超時與重試

處理工具調用超時、模型響應慢的情況，自動重試或降級，保證用戶體驗。不管工具層是低代碼還是模型中心化，Agent 最終都要靠運行時獲取算力、管理狀態，這些能力一旦搭好，除非硬件架構升級，否則幾乎不用動。

3. 可觀測：復雜系統的 “透視鏡”

Agent 是個復雜系統：要調用模型、工具，要處理記憶、RAG，任何一個環節出問題，整個應用都會崩。可觀測就是給這個系統裝 “監控”：

• 全鏈路追蹤

從用戶請求到模型響應，每一步的日志、耗時、錯誤率都要采集，比如 “用戶請求→AI 網關路由→工具調用→模型推理→返回結果”，哪個環節慢了、錯了，一眼就能看到；

• 指標監控

實時看吞吐量（每秒多少請求）、資源使用率（GPU 用了多少）、錯誤率（工具調用失敗占比），一旦超標就告警；

• 日志分析

匯總所有日志，支持按用戶、按場景檢索，方便定位 “為什么這次 Agent 輸出錯了”。可觀測的邏輯很簡單：復雜系統必須 “看得見、摸得著”，否則根本沒法運維。這層的共識度很高，架構也很穩定，不會因為工具變了，就不用監控日志了。

4. 安全：所有企業應用的 “底線”

AI Agent 處理的往往是企業數據（比如：財務數據、用戶信息），安全絕對不能含糊。這層的邏輯和云計算一脈相承，不會隨工具鏈迭代而變化：

• 身份鑒權

確認 “誰在調用 Agent”，比如用 OAuth2.0、JWT 驗證身份；

• 訪問控制

決定 “能做什么”，比如運維 Agent 能查服務器日志，普通用戶 Agent 不能；

• 數據脫敏

傳輸、存儲數據時，把敏感信息（比如：手機號、身份證）加密或替換，避免泄露；

• 越權防護

防止 Agent越權操作，比如：不能讓處理訂單的 Agent 去調用財務數據庫。對企業來說，安全的確定性比工具的靈活性更重要，你寧愿用一個 “不那么新但安全” 的架構，也不會為了嘗鮮工具而把數據風險拋在腦后。

三、總結：AI Agent 架構的 “快與慢” 邏輯

AI Agent 領域的 “快” 與 “慢”，其實是生態分工的結果：

• 工具層快

為了降低開發門檻、提升輸出可靠性，必須快速迭代，今天的新技術，可能明天就被更好的替代，這是創新的動力；

• 架構層慢

為了保證應用能穩定、安全、經濟地運行，必須保持穩態，底層越穩，上層才能越放膽創新，不會陷入 “每次換工具都要重構系統” 的混亂。

這種 “上層快變、下層穩態” 的結構，其實和互聯網時代的 “業務層快迭代，基礎設施穩支撐” 邏輯一脈相承。對開發者來說，不用糾結于 “追最新的工具”，而是要理解底層架構的核心能力，因為工具會過時，但網關、運行時、可觀測這些 “基本功”，會一直是 AI 應用落地的關鍵。

真正的 AI 原生應用，不是靠單一工具或模型堆出來的，而是 “上層工具創新” 與 “下層架構支撐” 的結合。只有把底層架構扎穩了，才能接住工具鏈帶來的創新紅利。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐