企业官网建设流程全解析

上海自助建站平台,呼市推广网站,衡水百度seo,米业做网站的好处AWS专家Greg Coquillo提出的8层Agentic AI架构#xff0c;为构建复杂、实用的AI智能体提供了一个清晰的工程蓝图。该架构借鉴了TOGAF企业架构框架#xff0c;将智能体系统划分为八个层次#xff0c;每层职责明确#xff0c;协同工作以支持智能体从感知、决策到执行的完整生…AWS专家Greg Coquillo提出的8层Agentic AI架构为构建复杂、实用的AI智能体提供了一个清晰的工程蓝图。该架构借鉴了TOGAF企业架构框架将智能体系统划分为八个层次每层职责明确协同工作以支持智能体从感知、决策到执行的完整生命周期。层次名称核心职责实例说明1基础设施层提供计算、存储、网络等基础资源。在AWS上部署智能体使用EC2/GPU实例运行模型S3存储数据Lambda处理事件CloudWatch进行监控。2智能体网络层构建智能体间的通信基础包括发现、连接、状态管理与动作接口。多个智能体通过基于WebSocket或gRPC的通信框架如LangGraph协作共享状态和任务上下文。3协议层定义智能体与工具、智能体之间交互的标准化协议如A2A、ACP、TAP。智能体通过标准化的Function Calling协议调用外部API或使用Agent ProtocolAGP与其他异构智能体交换信息。4工具与增强层为智能体提供扩展能力的工具箱如搜索、代码执行、API调用。智能体集成Serper API进行实时网络搜索使用Python REPL执行数据分析通过Zapier连接数百个应用。5认知与推理层智能体的“大脑”负责规划、决策、推理、目标管理与容错学习。面对“规划一次旅行”的复杂任务智能体会分解为订机票、选酒店、排日程等子步骤并动态调整计划。6记忆与个性化层管理用户身份、交互历史、长期/短期记忆实现个性化服务。智能体利用向量数据库如Pinecone存储对话历史下次交互时能记住用户偏好提供定制化推荐。7应用层直接面向用户的具体功能和服务。个人助理如日程管理、研究助手文献综述、自动化客服、购物代理等具体应用场景。8运维与治理层确保系统安全、可靠、合规、高效运行涵盖部署、监控、成本、安全策略。使用CI/CD管道部署智能体更新通过Prometheus监控其性能并设置护栏Guardrails防止生成有害内容。关键借鉴经验采用分层设计思想将复杂的智能体系统解耦为独立的层次便于团队分工、技术选型与迭代维护。例如可以独立升级“工具层”而不影响上层的推理逻辑。重视协议与标准化在智能体生态中定义清晰的交互协议协议层是确保组件可复用、可互操作的关键。日常开发中应尽早制定内部API和通信规范。工具扩展性是核心智能体的能力上限很大程度上取决于“工具与增强层”。开发者应积极集成外部工具如搜索、代码执行、专业API来突破大模型固有的知识局限与行动边界。将记忆与个性化作为一等公民智能体若想提供连贯、贴心的服务必须设计专门的记忆系统。这意味着在日常开发中需要系统性地规划用户数据的存储、检索与隐私保护。从一开始就考虑运维与治理智能体系统投入生产后监控、成本控制、安全合规和伦理约束运维与治理层会变得至关重要。开发初期就应引入日志、审计和护栏机制避免后期重构。认知层是差异化的关键虽然底层模型可能相同但智能体的“聪明”程度取决于认知层的规划、推理和决策算法设计。这是开发者可以深入优化、形成产品竞争力的核心区域。Greg Coquillo的8层架构不仅是一个技术框架更是一种系统性的工程思维。它提醒我们构建成功的Agentic AI不仅仅是调优一个大模型而是需要从基础设施到用户体验、从个体能力到生态协作的全栈设计与严谨治理。