譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

AI智能體架構為設計可以感知環境、處理信息和執行操作的智能系統提供了結構藍圖。

我對架構非常感興趣。在探索AI智能體的過程中，我對智能體架構非常好奇。這促使我找到了IBM在其Think頁面上發布的《2025年AI智能體指南》這份很棒的資料。該指南的其中一節就與架構有關。

架構部分解釋，智能體架構指使AI智能體能夠自動執行工作流程、推理任務并利用工具實現其目標的設計和結構。該架構旨在支持自主的、目標驅動的行為，允許智能體感知環境、處理信息，并在定義的規則和約束范圍內獨立行動。

它通常包含促進多個智能體之間協作的框架（名為多智能體系統），并提供了與外部工具、API 和數據源集成所需的基礎架構。如果充分利用智能體架構，組織就能創建可擴展、靈活的 AI 解決方案，從而自動處理復雜的業務流程，并適應不斷變化的需求。

AI 智能體架構簡介

AI 智能體架構為設計能夠感知環境、處理信息和執行操作的智能系統提供了結構藍圖。這些框架定義了各組件如何交互、管理數據流以及做出決策，從而對性能、可擴展性和適應性產生重大影響。

隨著AI系統從狹隘的應用發展到復雜的推理引擎，架構選擇決定了它們處理不確定性、集成新功能以及在動態環境中運行的能力。本指南將探討基本模式，并提供實用的實施見解。

以下是幾種核心架構模式：

1. 編排器-工作器（orchestrator-worker）架構

編排器-工作器模式代表一種集中式任務管理方法，其中單個智能控制器（編排器）負責全局監控系統運行。該架構擅長將復雜問題分解為多個易于管理的子任務，然后將其分配給專門的工作器智能體，并將部分結果合成完整的解決方案。

編排器充當系統的大腦，負責制定任務分配的戰略決策、監控工作器智能體的性能，并在發生錯誤時實施回退策略。工作器智能體充當特定領域的專家，專注于以最高效率執行所分配的任務。這種關注點分離能夠在保持集中式控制的同時實現并行處理，這在需要可審計性、可重復性或協調性錯誤恢復時尤為重要。

圖1. 編排器工作器架構

概念

中央協調器負責分解任務，將子任務分配給專門的工作器智能體，并合成結果。

關鍵組件

• 編排器（任務分解/分配）
• 工作器池（專門化能力）
• 任務隊列（工作分配）
• 結果聚合器

適用場景

• 需要多種能力的復雜工作流程
• 需要集中式監控的系統
• 處理并行任務的應用

真實案例

銀行欺詐檢測：編排器將交易傳送給負責分析模式、位置數據和行為歷史的工作器。可疑情況觸發人工審核。

2. 分層架構

分層架構通過將決策層劃分為多個抽象層來模擬組織指揮結構。在最高層，戰略規劃器著眼于長遠目標，而后續層逐步處理較為緊迫的問題，直至到達底層的實時執行器。

這種架構能夠自然地處理決策的不同時間尺度共存的系統，比如說，自動駕駛汽車可以同時規劃多日路線（戰略）、導航城市街區（戰術）并調整車輪扭矩（執行）。信息雙向流動是傳感器數據通過抽象層向上聚合，而命令向下傳達，且越來越具體。這種分層結構提供了固有的故障安全機制，因為當高層規劃失去響應時，較低層可以實施緊急行為。

概念

多層控制，抽象層級遞增（戰略→ 戰術→ 執行）。

關鍵組件：

• 戰略層（長期目標）
• 戰術層（資源分配）
• 執行層（實時控制）
• 層間反饋循環

圖2. 分層結構

適用場景

• 具有自然命令鏈的系統
• 需要不同時間尺度決策的問題
• 安全至關重要的應用

真實案例

智能工廠：戰略層優化季度生產，戰術層安排每周輪班，執行層實時控制機械臂。

3. 黑板架構

黑板模式模擬人類專家小組通過協作解決復雜問題。其核心是一個共享數據空間（黑板），知識源（比如圖像識別器、數據庫查詢引擎或統計分析器等獨立專家）在此發布部分解決方案，并閱讀其他人貢獻的意見。

與協調系統不同，黑板模式沒有中央控制器指揮問題解決；相反，當專業知識與不斷完善的解決方案相契合時，知識源會適時地激活。這種涌現行為使得黑板系統特別適合解決方案路徑難以預測的定義不明確的問題，比如醫學診斷或科學發現。該架構能夠自然地容納相互矛盾的假設（在黑板上表示為相互競爭的條目），并通過證據積累趨于一致。

概念

獨立的專家為共享數據空間（黑板）貢獻內容，協作改進解決方案。

關鍵組件

• 黑板（共享的數據存儲庫）
• 知識源（專門的智能體）
• 控制機制（激活協調器）

圖3. 黑板架構

適用場景

• 定義不明確且有多種方法的問題
• 需要專家協作的診斷系統
• 研究環境

真實案例

石油鉆井平臺監控：地質學家、工程師和設備傳感器提供數據來預測維護需求和鉆井風險。

4. 事件驅動架構

事件驅動架構將系統狀態變化視為一等公民，組件響應異步通知，而非輪詢更新。這種范式轉變有助于使迅速響應的系統能夠在各種負載下高效擴展。

生產者（傳感器、用戶界面或其他智能體）在狀態發生變化時（比如溫度閾值突破、新的聊天消息到達或股價波動）發出事件。消費者通過消息代理訂閱相關事件，消息代理負責路由、持久化和交付保證。該架構固有的解耦特性允許組件獨立演進，使其成為分布式系統和微服務的理想選擇。事件溯源變體將完整的系統狀態作為有序的事件日志來維護，從而實現傳統架構無法比擬的時間旅行調試和審計功能。

概念

智能體通過狀態變化觸發的異步事件進行聯系。

關鍵組件

• 事件生產者（傳感器/用戶輸入）
• 消息代理（事件路由）
• 事件消費者（處理智能體）
• 狀態存儲

圖4. 事件驅動架構

適用場景

• 實時響應式系統
• 獨立擴展的解耦組件
• 物聯網和監控應用

真實案例

智能樓宇：運動探測器觸發照明調節，能源價格變化激活暖通空調優化，煙霧傳感器啟動疏散機制。

5. 多智能體系統（MAS）

多智能體系統將智能分發到通過協商而非集中指揮進行協作的自主實體之間。每個智能體維護各自的目標、知識庫和決策流程，并通過標準化協議（比如合約網[任務拍賣]或投票機制）與其他智能體進行交互。

這種架構在無法進行集中控制的環境中表現出色，比如探索廢墟的災難響應機器人、提供去中心化數據饋送的區塊鏈預言機或金融市場中的競爭交易者。MAS的實現通過激勵結構和通信協議，在局部自治與全局協調需求之間取得平衡。該架構的彈性源于冗余——智能體故障很少導致系統癱瘓，而涌現行為可以獲得單個智能體設計無法預測的新穎解決方案。

圖5. 多智能體系統

概念

自主智能體通過協商進行協作，實現個體目標或集體目標。

關鍵組件

• 自主智能體
• 通信協議（FIPA/ACL）
• 協調機制（拍賣/投票）
• 環境模型

適用場景

• 沒有中央權威的分布式問題
• 需要高容錯性的系統
• 競爭性或協作性環境

真實案例

港口物流：起重機、卡車和船舶使用合約網協議協商停泊時間表和集裝箱轉運。

6. 自反式vs.審議式架構

這兩種截然不同的范式代表了智能體決策的兩種基本方法。自反式架構通過條件-動作規則（“如果溫度> 100°C，則關閉”）實現直接的刺激-響應映射，以犧牲上下文感知為代價提供超快速響應。它們在工業緊急停止或網絡入侵防御等注重安全的應用環境中表現出色。

相反，審議式架構維護內部世界模型，使用規劃算法對目標行動進行排序，同時考慮約束條件。雖然計算量更大，但它們能夠支持復雜的行為，比如供應鏈優化或臨床治療計劃。混合實現通常在審議式基礎上疊加自反式系統——自動駕駛汽車使用審議式路線規劃，但在爭分奪秒的時候依賴自反式防撞。

自反式概念

無需內部狀態的直接的刺激-響應映射。

• 結構：條件-動作規則
• 用途：關注時間的反應
• 案例：工業緊急停止——檢測到安全漏洞時立即切斷電源

審議式概念

具有規劃/推理功能的內部世界模型。

• 結構：感知→ 模型更新→ 規劃→ 行動
• 用途：復雜的決策
• 案例：供應鏈優化——在投入資源之前模擬多個場景

圖6.自反式vs.審議式架構

混合方法

自動駕駛汽車：自反層負責防撞，而審議層負責規劃路線。

7. 記憶增強架構

記憶增強架構明確地將處理與知識保留分離，從而克服了無狀態系統的上下文窗口限制。這種設計融合了多種記憶系統：用于即時任務上下文的工作記憶、用于經驗記錄的情景記憶以及用于事實知識的語義記憶。

檢索機制涵蓋簡單的關鍵詞查找到跨嵌入空間的復雜向量相似性搜索。該架構支持持續學習，因為新的經驗會更新記憶內容，而無需重新訓練模型，并支持跨擴展時間線的推理。現代實現將神經網絡與符號知識圖譜相結合，從而能夠對記憶的內容進行模式識別和邏輯推理。這對于像必須回憶患者病史并緊跟最新研究的醫療診斷系統這樣的應用而言意義非凡。

概念

針對長期上下文具有外顯記憶系統的智能體。

關鍵組件

• 短期記憶（工作上下文）
• 長期記憶（矢量數據庫/知識圖譜）
• 檢索機制（語義搜索）
• 記憶更新策略

圖7：記憶增強架構

適用場景

• 對話式智能體需要上下文
• 需要持續學習的系統
• 利用歷史數據的應用

真實案例

醫療助理：回憶患者病史，研究最新治療方法，并在不同會話之間維護咨詢上下文。

架構選擇表

結語

最有效的實現方式是有機組合各種模式，比如企業級系統采用分層組織，事件驅動組件實現實時響應，或者使用記憶增強編排器來管理專門的工作器。

隨著AI系統不斷進步，架構將日益融入自我監控和動態重構功能，使系統能夠根據性能需求改進自我組織。選擇合適的架構基礎仍然是AI系統長期可行性和有效性的最關鍵決定因素。

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