網(wǎng)站建設(shè)實(shí)訓(xùn)的心得的體會(huì),營(yíng)銷型網(wǎng)站建設(shè) 深圳信科,網(wǎng)頁(yè)版qq為什么登錄不了,中文域名注冊(cè)網(wǎng)站AWS專家Greg Coquillo提出的8層Agentic AI架構(gòu)#xff0c;為構(gòu)建復(fù)雜、實(shí)用的AI智能體提供了一個(gè)清晰的工程藍(lán)圖。該架構(gòu)借鑒了TOGAF企業(yè)架構(gòu)框架#xff0c;將智能體系統(tǒng)劃分為八個(gè)層次#xff0c;每層職責(zé)明確#xff0c;協(xié)同工作以支持智能體從感知、決策到執(zhí)行的完整生…AWS專家Greg Coquillo提出的8層Agentic AI架構(gòu)為構(gòu)建復(fù)雜、實(shí)用的AI智能體提供了一個(gè)清晰的工程藍(lán)圖。該架構(gòu)借鑒了TOGAF企業(yè)架構(gòu)框架將智能體系統(tǒng)劃分為八個(gè)層次每層職責(zé)明確協(xié)同工作以支持智能體從感知、決策到執(zhí)行的完整生命周期。層次名稱核心職責(zé)實(shí)例說明1基礎(chǔ)設(shè)施層提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)資源。在AWS上部署智能體使用EC2/GPU實(shí)例運(yùn)行模型S3存儲(chǔ)數(shù)據(jù)Lambda處理事件CloudWatch進(jìn)行監(jiān)控。2智能體網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)建智能體間的通信基礎(chǔ)包括發(fā)現(xiàn)、連接、狀態(tài)管理與動(dòng)作接口。多個(gè)智能體通過基于WebSocket或gRPC的通信框架如LangGraph協(xié)作共享狀態(tài)和任務(wù)上下文。3協(xié)議層定義智能體與工具、智能體之間交互的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議如A2A、ACP、TAP。智能體通過標(biāo)準(zhǔn)化的Function Calling協(xié)議調(diào)用外部API或使用Agent ProtocolAGP與其他異構(gòu)智能體交換信息。4工具與增強(qiáng)層為智能體提供擴(kuò)展能力的工具箱如搜索、代碼執(zhí)行、API調(diào)用。智能體集成Serper API進(jìn)行實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)搜索使用Python REPL執(zhí)行數(shù)據(jù)分析通過Zapier連接數(shù)百個(gè)應(yīng)用。5認(rèn)知與推理層智能體的“大腦”負(fù)責(zé)規(guī)劃、決策、推理、目標(biāo)管理與容錯(cuò)學(xué)習(xí)。面對(duì)“規(guī)劃一次旅行”的復(fù)雜任務(wù)智能體會(huì)分解為訂機(jī)票、選酒店、排日程等子步驟并動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)劃。6記憶與個(gè)性化層管理用戶身份、交互歷史、長(zhǎng)期/短期記憶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。智能體利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)如Pinecone存儲(chǔ)對(duì)話歷史下次交互時(shí)能記住用戶偏好提供定制化推薦。7應(yīng)用層直接面向用戶的具體功能和服務(wù)。個(gè)人助理如日程管理、研究助手文獻(xiàn)綜述、自動(dòng)化客服、購(gòu)物代理等具體應(yīng)用場(chǎng)景。8運(yùn)維與治理層確保系統(tǒng)安全、可靠、合規(guī)、高效運(yùn)行涵蓋部署、監(jiān)控、成本、安全策略。使用CI/CD管道部署智能體更新通過Prometheus監(jiān)控其性能并設(shè)置護(hù)欄Guardrails防止生成有害內(nèi)容。關(guān)鍵借鑒經(jīng)驗(yàn)采用分層設(shè)計(jì)思想將復(fù)雜的智能體系統(tǒng)解耦為獨(dú)立的層次便于團(tuán)隊(duì)分工、技術(shù)選型與迭代維護(hù)。例如可以獨(dú)立升級(jí)“工具層”而不影響上層的推理邏輯。重視協(xié)議與標(biāo)準(zhǔn)化在智能體生態(tài)中定義清晰的交互協(xié)議協(xié)議層是確保組件可復(fù)用、可互操作的關(guān)鍵。日常開發(fā)中應(yīng)盡早制定內(nèi)部API和通信規(guī)范。工具擴(kuò)展性是核心智能體的能力上限很大程度上取決于“工具與增強(qiáng)層”。開發(fā)者應(yīng)積極集成外部工具如搜索、代碼執(zhí)行、專業(yè)API來突破大模型固有的知識(shí)局限與行動(dòng)邊界。將記憶與個(gè)性化作為一等公民智能體若想提供連貫、貼心的服務(wù)必須設(shè)計(jì)專門的記憶系統(tǒng)。這意味著在日常開發(fā)中需要系統(tǒng)性地規(guī)劃用戶數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索與隱私保護(hù)。從一開始就考慮運(yùn)維與治理智能體系統(tǒng)投入生產(chǎn)后監(jiān)控、成本控制、安全合規(guī)和倫理約束運(yùn)維與治理層會(huì)變得至關(guān)重要。開發(fā)初期就應(yīng)引入日志、審計(jì)和護(hù)欄機(jī)制避免后期重構(gòu)。認(rèn)知層是差異化的關(guān)鍵雖然底層模型可能相同但智能體的“聰明”程度取決于認(rèn)知層的規(guī)劃、推理和決策算法設(shè)計(jì)。這是開發(fā)者可以深入優(yōu)化、形成產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的核心區(qū)域。Greg Coquillo的8層架構(gòu)不僅是一個(gè)技術(shù)框架更是一種系統(tǒng)性的工程思維。它提醒我們構(gòu)建成功的Agentic AI不僅僅是調(diào)優(yōu)一個(gè)大模型而是需要從基礎(chǔ)設(shè)施到用戶體驗(yàn)、從個(gè)體能力到生態(tài)協(xié)作的全棧設(shè)計(jì)與嚴(yán)謹(jǐn)治理。