现代化智能体Ai
分层架构
基础设施层： Gpu/Tpu Cloud云算力支持，数据仓库，负载均衡，文件存储系统，工作流调度系统，监控运维系统等
Agent网络层： 包含自主规划Agent，通信协议，向量数据库，状态机维护，工具使用，身份认证权限控制，多智能体系统，短期/长期记忆的管理等。
协议层： 比较耳熟能详的是mcp , A2A, Fcp。这一层主要定义工具调用/编写的规范，智能体通信/使用规范。
知识增强层： 这一层主要是做数据/知识的增强，供大模型学习/获取新数据/知识，主要包含Rag，工具调用，知识库增强，联网搜索/爬虫，插件集成等功能。
认知与推理层： 目标管理，制定执行计划，进行决策，循环反馈，自我提升。需要用到强化学习等相关技术了。
记忆与个性化层： 主要作用于Agent的长期记忆，提取用户的相关信息，兴趣偏好，行为偏好以及历史对话等形成用户画像，更好地做到千人千面。
应用层： 这一层就是各种各样的应用Agent，比如deepresearch agent，平台类的agent（比如物流，客服，订单等）。
运维与治理层： 日志审计与监控统计（统计模型/工具调用量，耗时，token消耗量等，资源cpu，内存，网络，磁盘等使用情况），CI/CD，安全等。这一层是智能体系统走向生产环境的关键保障，决定了系统的可靠性和可持续性。
技术分层
| 技术栈层级 (Technology Stack) | 定义 (Definition) |
|---|---|
| 应用层 (Applications layer) | 用于生成针对各种问题和提示的自然语言回复的应用程序，例如聊天机器人 和翻译器 。但是，真实性对于最大限度地减少"幻觉"并将模型建立在现实基础上至关重要。 |
| API 层 (API layer) | 面向专业开发者 （作为构建各种应用程序的 Google LLM 的入口点）和业余爱好者（MakerSuite 原型设计工具）的 API。 |
| 大语言模型 (LLMs) 层 (Large Language Model layer) | 预训练的通用语言模型，可以针对特定任务进行微调。 旨在执行通用的语言任务，如语言翻译、摘要生成或对话生成。 |
| 机器学习基础模型层 (ML Foundation Model layer) | 预训练的通用、多功能语言模型。 可以针对各种下游 NLP 任务进行微调，例如文本分类或情感分析。 |
| 架构层 (Architecture layer) | 一种用于自然语言处理 (NLP) 任务的神经网络架构 ，它解锁了两个关键能力： • 决策制定 (Decision making) • 注意力广度 (Attention span) 这可以用自注意力 (Self-attention) 这一单一概念来概括。 |
| 基础设施层 (Infrastructure layer) | 张量处理单元 (TPU) 是专为深度学习工作负载设计的，并针对执行神经网络中常用的矩阵运算进行了优化。 |
这张图展示了生成式 AI (Generative AI) 的 6 层技术栈，从底层的硬件设施一直到顶层的用户应用。
以下是从下往上（由底层到应用层）的详细说明：
基础设施层： 提供算力，NVIDIA（显卡）、Google Cloud TPU、AWS（亚马逊云）、Microsoft Azure。
架构层： 这一层定义了模型的结构方式。例如，目前最火的 ChatGPT 主要是基于 Transformer 架构；画图 AI 常用 Diffusion Models（扩散模型）、RAG（检索增强生成）。
机器学习基础模型层： 预训练的通用、多功能语言模型。可以进行对特定领域进行微调，例如文本分类或者情感分析等。
大语言模型层： 预训练的通用语言模型，可以针对特定任务进行微调。旨在执行通用的语言任务，如语言翻译、摘要生成或对话生成。
Api层： 让开发者能够方便地调用模型能力的接口。只需要通过 API 接口，用户可以与大模型进行对话，OpenAI API, Google PaLM API, Azure OpenAI, Hugging Face Inference等基本都有Open Api提供
应用层： 这一层将 AI 的能力包装成好用的工具，比如写代码助手、聊天机器人、文案生成器等，ChatGPT（聊天）、GitHub Copilot（写代码）、Notion AI（笔记写作）、Jasper（营销文案）、Midjourney/Runway（图像视频生成）。
多Agent模式
1. 链式 (Prompt Chaining)
- 核心逻辑 ： "单行线" 。像接力赛一样，一步接一步，前一步的输出是后一步的输入。
- 适用场景：流程固定、不能出错的标准化任务（如：写大纲→写正文→润色）。
2. 路由式 (Routing)
- 核心逻辑 ： "分诊台" 。先看病（识别意图），再挂号（分流），把任务派给专门负责的那个模型。
- 适用场景：用户需求五花八门，需要分类处理（如：客服系统分流到人工、退款或查询）。
3. 并行式 (Parallelization)
- 核心逻辑 ： "多线程" 。把大任务拆成几个互不干扰的小任务，大家同时干，最后把结果拼起来。
- 适用场景：任务之间没关联（如：同时分析某公司的股票、新闻和财报）。
4. 协作式 (Orchestrator-workers)
- 核心逻辑 ： "项目组" 。有一个"包工头"（协调者）负责拆解任务、分派给不同的"工人"（子模型），最后汇总成果。
- 适用场景：任务太复杂，需要不同专业技能配合（如：一个负责查资料，一个负责写代码，一个负责测试）。
5. 评估优化式 (Evaluator-optimizer)
- 核心逻辑 ： "改稿模式" 。一个负责写，一个负责审。审不过就打回重写，直到满意为止。
- 适用场景：对质量要求极高，容错率低（如：生成代码、法律合同）。
6. 规划式 / 自主智能体 (Autonomous Agent)
- 核心逻辑 ： "自动驾驶" 。给一个大目标，AI 自己想办法拆解步骤、执行，遇到路不通就自己换条路走。
- 适用场景：环境在变、需要多轮决策的复杂任务（如：自主完成一个软件开发项目）。
参考文献
zhuanlan.zhihu.com/p/192598926...