AI智能体架构全解析与技术深度解读

本篇文章向大家介绍《AI智能体架构与技术解析》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

相比于传统软件，AI智能体是一种新兴的技术形态，其技术架构和实现方案仍在不断演进之中。因此，本文将重点梳理AI智能体相关的核心技术脉络，而非深入探讨具体实现细节。读者如需进一步了解相关内容，建议通过第三方渠道持续跟进最新动态。

一、整体架构概览

从技术实现的角度来看，AI智能体可划分为三个层级：交互层、智能决策层与系统连接层，如图1所示，整个流程由智能体执行引擎统一调度与管理。

（图1 智能体标准参考架构）
其中，交互层与系统连接层的开发方式与传统软件开发基本一致，此处不做过多阐述。本文将重点关注智能决策层所涉及的关键技术。

二、智能决策层，解析智能体核心技术

一个具备工程落地能力的AI智能体，在智能决策层上并不仅仅是简单地封装大语言模型接口。它背后是一整套涵盖理解、推理、执行、感知与集成等多个维度的技术体系，主要包括以下三项核心技术：

• 智能体运行引擎
• 外部知识接入
• 外部能力接入

2.1 智能体运行引擎

智能体运行引擎是AI智能体的核心框架，可以类比为后端开发中的SpringBoot框架。它负责协调各个功能模块之间的协作，编排任务流程，并保障系统的稳定性与扩展性。成熟的智能体引擎不仅是一个任务调度器，更是一个复杂的状态管理和决策中枢，如图2所示。

（图2 智能体运行引擎的简化架构）

其主要职责包括：

• 任务编排与执行控制：将复杂任务拆解为多个职责明确的小任务，并管理它们之间的依赖关系与执行顺序
• 状态管理与上下文保持：维护用户与智能体之间的对话历史，确保多轮交互的一致性
• 资源调度与负载均衡：作为独立运行的数字系统，需要保障系统的稳定运行
• 错误处理与自我修复：提供日志记录机制，检测异常并实施恢复策略，增强系统鲁棒性

为了提升开发效率，多数智能体引擎都提供了可视化任务编排功能。这种编排方式可以理解为手动构建由多个节点组成的工作流，如图3所示，每个节点对应一个具体任务。例如“Customer Insight Agent”节点即为调用“OpenAI Chat Model”的任务。

（图3 智能体工作流示例）

作为核心功能之一，智能体引擎调用大语言模型的主要作用就是传递提示词并接收响应内容。这类似于我们在Deepseek网站上向AI提问的过程，如图4所示。智能体的所有功能都依赖于这一机制实现。此外，为了提升效率，智能体引擎还会提供外部知识和能力的引入机制。

（图4 大语言模型的提示词与响应）

2.2 外部知识接入

提示：在实现层面，外部知识通常来源于AI智能体之外的知识库系统，智能体引擎只需调用其接口即可完成接入。

尽管大语言模型（LLM）在多种任务中展现出强大能力，但其知识来源于预训练阶段，一旦训练完成便无法更新。这种静态知识结构导致LLM在以下场景中存在局限：

• 需要组织内部或特定领域知识的任务，如制造企业的操作规程、银行的风险评估规则等
• 涉及时效性强、频繁更新的信息，如电商促销活动、物流状态、销售数据等
• 需要可验证、可追溯答案来源的任务，如医疗用药指导、政策解读等

而在实际企业应用中，这些场景恰恰是必须面对且需要解决的重点问题。因此，智能体引擎必须具备获取并整合外部知识的能力，以辅助大模型生成更准确、可信的结果。

2.2.1 知识获取

外部知识形式多样，存储位置各异，智能体引擎需提供多种获取方式：

• 传统知识库：如OA系统中的规章制度、SOP文档等，通常基于全文检索机制，需先提取关键词再进行查询。
• 支持语义检索的矢量型知识库：相比传统知识库，这类系统支持语义匹配，可直接将用户意图发送给知识库，获取相关信息后再发给大模型，效果更优。
• 元数据库/元数据仓库：结构化知识，如术语表、指标定义等，需通过关键词提取后访问数据库。
• 业务数据：如销售目标、订单数据等结构化信息，获取方式与元数据类似。

2.2.2 知识绑定

获取到的外部知识主要用于拼接提示词，使大模型在生成回答时能够结合用户意图与相关知识，从而提升准确性。这个过程被称为“知识绑定”或“知识引入”。

对于C端或简单的B端场景，知识来源较为单一，通常使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）模式即可满足需求。RAG有经典RAG与增强RAG两种实现方式，区别在于智能体引擎中的编排复杂度，如图5所示。

（图5 RAG的两种典型实现模式）

然而，在大多数企业级应用场景中，知识来源更为复杂，常涉及元数据库、第三方服务和业务数据库等，此时仅靠RAG难以满足需求。这时就需要在智能体引擎中通过人工方式进行知识绑定，具体做法是在任务编排中设置知识获取节点，将数据存入参数，并在调用大模型节点时使用这些参数构造完整的提示词，如图6所示。

（图6 将外部知识融入提示词）

需要注意的是，外部知识的效果取决于其质量。知识越结构化、越无冲突，对智能体的帮助越大。反之，则可能加剧AI幻觉现象。因此，建议企业在接入外部知识前，先做好数据治理工作，优先治理并接入高质量知识源。

2.3 外部能力接入

这是AI智能体最核心的功能之一。
现代AI智能体不仅要“会说”，更要“能做”。这就要求其具备调用外部工具的能力（这里的“外部”指大模型之外的能力，对企业而言，这些工具大多部署在内部系统中）。

2.3.1 函数调用，强化大模型处理能力

函数调用是当前主流大模型原生支持的一种方式（如 OpenAI GPT 的 function calling、Anthropic 的 tool use）。
其实现机制如下：

• 开发者在智能体中定义可供AI调用的“工具”
• 在调用大模型环节，将用户输入、上下文及工具定义一同传送给AI服务器
• AI返回函数调用指令与参数后，智能体引擎执行该函数。若该函数为中间节点，还需将结果与原始提示词合并后再次调用大模型，如图7所示。

（图7 函数调用原理示意）
该机制的优势在于开发简单、易于理解和维护，但也存在复用性差的问题。

2.3.2 MCP协议，提升函数复用性

为提升函数调用的复用性，行业尝试引入类似“私有方法”的抽象机制。但真正推动函数复用迈向通用化的是MCP（Model Context Protocol）协议。该协议由Claude所属公司提出，旨在让开发者像使用电脑上的USB接口一样，轻松接入符合MCP标准的外部能力，如图8所示。

（图8 MCP协议架构示意图）

MCP协议自2024年底推出以来发展迅速。截至2025年4月，全球最大的MCP平台MCP.so已收录超过7000个兼容MCP的插件，覆盖文件处理、在线搜索、地图导航、社交媒体分享等多个C端场景，如图9所示。

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好了，本文到此结束，带大家了解了《AI智能体架构全解析与技术深度解读》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多科技周边知识！