AI Agent原生企業(yè)落地技術(shù)路徑之一

當(dāng)前，AI Agent的相關(guān)技術(shù)與 其應(yīng)用正同步處于高速迭代與落地應(yīng)用的進(jìn)程中。這種雙重推進(jìn)的態(tài)勢(shì)，使得諸多應(yīng)用尚未抵達(dá)成熟階段，便因新技術(shù)的持續(xù)沖擊，出現(xiàn)應(yīng)用成熟度逆向發(fā)展甚至商業(yè)模式被徹底顛覆的情況。深入了解AI及Agent的技術(shù)及發(fā)展?fàn)顟B(tài)，能夠更有效地輔助企業(yè)管理者在商業(yè)戰(zhàn)略布局中，借助AI技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破。

一、關(guān)鍵技術(shù)與框架

關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

大模型、GenAI技術(shù)是AI Agent原生企業(yè)落地的基礎(chǔ)底座和關(guān)鍵技術(shù)。為更全面了解AI Agent原生應(yīng)用的技術(shù)及發(fā)展?fàn)顟B(tài)，報(bào)告基于Gartner技術(shù)成熟度曲線進(jìn)行了分析。

由于GenAI的爆發(fā)，Gartner自2023年起將傳統(tǒng)AI（人工智能）和Gen AI（生成式人工智能）拆分為兩條獨(dú)立的技術(shù)曲線。其中AI曲線側(cè)重于傳統(tǒng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和AI治理，GenAI曲線側(cè)重于基于生成式人工智能的創(chuàng)新、泛用和顛覆性用例。

（一）傳統(tǒng)AI技術(shù)曲線

Artificial Intelligence技術(shù)曲線（2023年—2024年）

從Hyper cycle for Artificial Intelligence（2024年）的技術(shù)曲線來(lái)看，目前共有29項(xiàng)細(xì)分技術(shù)類型，與2023年的數(shù)量基本相當(dāng)。類型主要包括：AI行業(yè)應(yīng)用和AI治理兩類。

整體趨勢(shì)來(lái)說(shuō)，新技術(shù)在不斷涌現(xiàn)，多數(shù)技術(shù)尚處于剛起步和爬升階段；少數(shù)部分發(fā)展多年的技術(shù)，逐步趨于成熟，進(jìn)入了穩(wěn)步爬升周期甚至滑出了曲線關(guān)注范圍；但也有個(gè)別技術(shù)，像Edge AI、Cloud AI Service由于受到了某些因素影響出現(xiàn)倒退趨勢(shì)。

• 應(yīng)用型技術(shù)

應(yīng)用類的AI技術(shù)包括：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、增強(qiáng)型智能應(yīng)用、知識(shí)圖譜、自動(dòng)駕駛、決策智能、嵌入式AI、基礎(chǔ)模型、GenAI、智能應(yīng)用程序、Cloud AI Services、Edge AI等。由于AI技術(shù)歷經(jīng)了長(zhǎng)期演進(jìn)，各項(xiàng)技術(shù)的起步時(shí)間與發(fā)展成熟度呈現(xiàn)一些差異。

其中，少部分應(yīng)用技術(shù)，如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、增強(qiáng)型智能應(yīng)用、知識(shí)圖譜、自動(dòng)駕駛已經(jīng)開(kāi)始離開(kāi)“幻滅低谷期”進(jìn)入“穩(wěn)步爬升期”。

GenAI、合成數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型，盡管還處于炒作高峰期，但演進(jìn)速度較快，已經(jīng)越過(guò)了巔峰拐點(diǎn)，Gartner認(rèn)為它們將會(huì)在2~5年內(nèi)進(jìn)入主流應(yīng)用。建議企業(yè)盡早采用這些技術(shù)帶來(lái)顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并緩解與在業(yè)務(wù)流程中使用AI模型相關(guān)的問(wèn)題。

由于GenAI等新技術(shù)的介入，Cloud AI Services、Edge AI、決策智能技術(shù)的成熟度出現(xiàn)了不同程度的倒退。也進(jìn)一步說(shuō)明，在當(dāng)前的時(shí)間周期內(nèi)，AI技術(shù)的加速迭代和AI應(yīng)用的加速落地同步，這也導(dǎo)致很多應(yīng)用還未成熟，就會(huì)由于新技術(shù)出現(xiàn)，導(dǎo)致行業(yè)應(yīng)用成熟度倒退或企業(yè)商業(yè)模式顛覆。

此外，相比2023年，具身智能（Embodied AI）、量子AI（Quantum AI）作為兩項(xiàng)新興技術(shù)在2024年首次被單獨(dú)列出，引起了廣泛關(guān)注。其中，具身智能的市場(chǎng)關(guān)注度在急劇上升，盡管目前處于實(shí)驗(yàn)與原型驗(yàn)證階段，但可能會(huì)成為AI發(fā)展的下一階段核心突破口之一，尤其在實(shí)現(xiàn)通用智能（AGI）路徑上具有戰(zhàn)略意義。而量子AI代表的是長(zhǎng)期顛覆性潛力，技術(shù)尚處于實(shí)驗(yàn)性研發(fā)與概念驗(yàn)證階段，非短期落地技術(shù)。

• AI治理技術(shù)

主要包括：負(fù)責(zé)任的AI、AI TRiSM（人工智能信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理）、Prompt Engineering（PE，提示工程）和主權(quán)AI。這些技術(shù)整體看，正在進(jìn)入技術(shù)炒作“高峰期”，顯示出由于企業(yè)和個(gè)人對(duì)AI使用的迅速擴(kuò)大，在治理和安全方面的擔(dān)憂日益增加。

負(fù)責(zé)任的人工智能（Responsible AI）是指在人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、部署和使用過(guò)程中，充分考慮倫理、社會(huì)、法律及環(huán)境影響，確保AI技術(shù)對(duì)人類和社會(huì)產(chǎn)生積極價(jià)值，同時(shí)規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)的理念與實(shí)踐框架。其核心目標(biāo)是讓AI系統(tǒng)具備可解釋性、公平性、安全性，并對(duì)其決策結(jié)果承擔(dān)責(zé)任，避免技術(shù)濫用或?qū)μ囟ㄈ后w造成傷害。受大模型落地應(yīng)用的影響，相比2023年，人們對(duì)該技術(shù)寄予了更多期望，認(rèn)為其在2-5年內(nèi)會(huì)得到廣泛應(yīng)用。

AI TRiSM框架是Gartner 于2022年提出的AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理框架，旨在通過(guò)控制措施和信任機(jī)制，提供應(yīng)對(duì)AI使用風(fēng)險(xiǎn)和自身安全風(fēng)險(xiǎn)的管理措施，幫助企業(yè)確保人工智能模型的治理、可信度、公平性、可靠性、穩(wěn)健性、有效性和數(shù)據(jù)保護(hù)。從2024年的曲線來(lái)看，AI TRiSM已經(jīng)攀升到了炒作周期的頂峰，目前正處于備受矚目的關(guān)鍵階段。

PE也是Gartner 2022年提出來(lái)的，主要是通過(guò)格式化或非格式化的輸入使GenAI給出更符合人類期望的輸出結(jié)果。目前作為人類與AI交互的一門新語(yǔ)言學(xué)科在快速發(fā)展。隨著大語(yǔ)言模型智力的升級(jí)，有人預(yù)測(cè)PE或許只是AI發(fā)展初期階段的過(guò)渡性技術(shù)，未來(lái)格式化的PE有可能會(huì)消失。

（二）GenAI技術(shù)曲線

Gen AI技術(shù)曲線（2023年—2024年）

Hyper cycle for Generative AI（2024年）技術(shù)曲線，整體來(lái)看：Gen AI還是一項(xiàng)較新的技術(shù)，但細(xì)分技術(shù)類別卻達(dá)到了28項(xiàng)，共分為：大模型、AI工程工具、應(yīng)用和用例、支持技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施4大類。

趨勢(shì)上，GenAI領(lǐng)域的新技術(shù)正呈指數(shù)級(jí)涌現(xiàn)，技術(shù)密集度較2023年在顯著增加，并且當(dāng)前還有技術(shù)越過(guò)“幻滅低谷期”。但研究認(rèn)為，其中70%的技術(shù)都將會(huì)在2~5年內(nèi)成為主流應(yīng)用。這也說(shuō)明：GenAI技術(shù)正呈現(xiàn)集中式爆發(fā)的趨勢(shì)，并且技術(shù)發(fā)展與市場(chǎng)滲透率幾近同頻。然而，這種爆發(fā)式發(fā)展也可能使應(yīng)用主體面臨不確定性的挑戰(zhàn)。

• 第一梯隊(duì)檢索增強(qiáng)技術(shù)（RAG）、GenAI虛擬助手、GenAI應(yīng)用程序、GenAI?作負(fù)載加速器（GPU）是當(dāng)前GenAI曲線中成熟度最高的4個(gè)類別，已經(jīng)成為當(dāng)前的主流應(yīng)用。

• 第二梯隊(duì)基礎(chǔ)模型、大語(yǔ)言模型、多模態(tài)技術(shù)、嵌入式模型、模型Hubs、開(kāi)源LLMs、提示詞工程以及AI TRiSM、虛假信息安全，將會(huì)在2~5年內(nèi)快速成為主流應(yīng)用。其中，基礎(chǔ)模型、大語(yǔ)言模型、多模態(tài)技術(shù)屬于變革型技術(shù)，企業(yè)可以優(yōu)先考慮布局這些能力，同時(shí)，也要考慮應(yīng)用AI信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理技術(shù)緩解風(fēng)險(xiǎn)。

• 第三梯隊(duì)邊緣GenAI、GenAI編排、專業(yè)領(lǐng)域GenAI模型、ModelOps（模型運(yùn)營(yíng)），Gartner認(rèn)為這些技術(shù)距離廣泛應(yīng)用需要約5～10年甚至更長(zhǎng)的發(fā)展時(shí)間。從應(yīng)用的角度，這些技術(shù)多是AI轉(zhuǎn)型中后期，AI原生架構(gòu)優(yōu)化、模型生態(tài)治理并助力產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展的核心能力。特別是ModelOps、GenAI應(yīng)用編排作為2024年新進(jìn)入曲線的兩個(gè)新興技術(shù)，在快速發(fā)展。ModelOps側(cè)重于所有?級(jí)分析、AI和決策模型的端到端治理和生命周期管理。MLOps作為ModelOps核心能力之一，會(huì)專注于ML模型的監(jiān)控和治理。這對(duì)于布局Agent原生戰(zhàn)略的企業(yè)尤為重要，建議從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的視角，對(duì)這些技術(shù)給予持續(xù)關(guān)注。

AI Agent技術(shù)架構(gòu)

AI Agent技術(shù)在落地過(guò)程中，國(guó)內(nèi)外AI研究團(tuán)隊(duì)都先后提出過(guò)不同的系統(tǒng)框架的思想。典型的有：復(fù)旦大學(xué)NLP團(tuán)隊(duì)提出了“大腦、感知、行動(dòng)”框架；中國(guó)人民大學(xué)提出了“分析、記憶、規(guī)劃、行動(dòng)”通用框架；OpenAI工程師翁麗蓮提出了“LLM、記憶、規(guī)劃、工具使用”架構(gòu)。有研究又將這些框架又分成三模塊結(jié)構(gòu)和四模塊結(jié)構(gòu)。

總體來(lái)看，這些理念并非相互對(duì)立，都包含大模型、感知和工具調(diào)用三個(gè)基本模塊，核心區(qū)別在于Agent執(zhí)行邏輯上是否包含“任務(wù)規(guī)劃”。

從Agent技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)和發(fā)展過(guò)程來(lái)看，這些思想也是早期ReAct架構(gòu)和Plan-and-Execute架構(gòu)的具體體現(xiàn)。ReAct和Plan-and-Execute，是Agent演進(jìn)過(guò)程中生成Agent向自主型Agent演進(jìn)的兩個(gè)基本思想框架，是Agent技術(shù)迭代的兩個(gè)階段性特征，為Agent技術(shù)實(shí)現(xiàn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)前階段，人們對(duì)Agent最主流的理解是“感知、規(guī)劃、決策和行動(dòng)”，Plan-and-Execute架構(gòu)是相對(duì)主流的架構(gòu)。

隨著AI Agent落地應(yīng)用，在ReAct和Plan-and-Execute基礎(chǔ)上，陸續(xù)發(fā)展了Multi-Agent（多智能體協(xié)同架構(gòu)）、Memory-Augmented Agent（記憶增強(qiáng)型）、Graph-based Agent （圖式流程驅(qū)動(dòng)）、平臺(tái)托管型等應(yīng)用架構(gòu)。

AI Agent技術(shù)架構(gòu)及演進(jìn)

（1）ReAct架構(gòu)（Reasoning and Acting，推理－行動(dòng)）

最早由Google提出，是最基礎(chǔ)的Agent架構(gòu)。

• 特點(diǎn)：模型通過(guò)“思考－行動(dòng)－觀察”的循環(huán)完成任務(wù)；

• 優(yōu)勢(shì)：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)；

• 局限：不支持任務(wù)規(guī)劃與多Agent協(xié)作，適合輕量任務(wù)；

• 代表實(shí)現(xiàn)：OpenAI Cookbook、LangChain ReAct Agent、MiniChain。AutoGPT、CrewAI。

（2）Plan-and-Execute（規(guī)劃－執(zhí)行）架構(gòu)

重構(gòu)了執(zhí)行可靠性和可控性，主要由于OpenAI、LangChain推廣開(kāi)來(lái)。

• 結(jié)構(gòu)：將任務(wù)拆解為“計(jì)劃階段”和“執(zhí)行階段”兩步處理，彼此解耦；

• 優(yōu)勢(shì)：提高穩(wěn)定性、可追蹤性，易于任務(wù)管理；

• 應(yīng)用：適合復(fù)雜流程或長(zhǎng)任務(wù)；

• 代表實(shí)現(xiàn)：LangChain（Structured Agent）、OpenAI GPTs+Tools、Google Gemini Agent API。

（3）Multi-Agent 架構(gòu)（多智能體協(xié)同）

通過(guò)多個(gè)協(xié)同Agent（不同角色）解決復(fù)雜任務(wù)，支持分工、協(xié)商、反饋等智能體行為。典型工作流程是：任務(wù)分派→多角色Agent協(xié)作→主控Agent評(píng)估結(jié)果→整合輸出。

• 特點(diǎn)：引入記憶、通信、協(xié)同協(xié)議，能模擬真實(shí)“團(tuán)隊(duì)合作”，適合復(fù)雜任務(wù)處理；

• 應(yīng)用場(chǎng)景：適合復(fù)雜場(chǎng)景自動(dòng)化，如軟件開(kāi)發(fā)、金融分析、多部門工作流；

• 代表框架：AutoGen（Microsoft）、CrewAI、MetaGPT、ChatDev、CAMEL。

（4） Memory-Augmented Agent架構(gòu)（記憶增強(qiáng)型）

Agent擁有可持續(xù)更新的長(zhǎng)期記憶系統(tǒng)，用于上下文關(guān)聯(lián)、習(xí)慣學(xué)習(xí)、知識(shí)積累。

• 特點(diǎn)：能力越用越強(qiáng)，支持知識(shí)沉淀，適合構(gòu)建個(gè)性化與長(zhǎng)期互動(dòng)Agent；

• 應(yīng)用場(chǎng)景：個(gè)人助理、企業(yè)私教、知識(shí)管理助手；

• 代表實(shí)現(xiàn)：LangChain Memory、MemGPT、LlamaIndex Agent + Memory、Reverie Agent。

（5）Graph-based Agent架構(gòu)（圖式流程驅(qū)動(dòng)）

以節(jié)點(diǎn)（任務(wù)）+邊（控制流）形式構(gòu)建復(fù)雜任務(wù)圖，實(shí)現(xiàn)可視化調(diào)度與并行控制。

• 特點(diǎn)：易于調(diào)試、回溯、編排，適合構(gòu)建復(fù)雜流程與DAG控制邏輯；

• 應(yīng)用場(chǎng)景：企業(yè)級(jí)流程自動(dòng)化、智能BI、供應(yīng)鏈、運(yùn)營(yíng)任務(wù)調(diào)度；

• 代表框架：LangGraph、Flowise、GraphRAG、AgentVerse（阿里）。

（6）Agent-as-a-Service架構(gòu)（平臺(tái)托管型）

將Agent作為一個(gè)托管服務(wù)運(yùn)行，支持多用戶接入、權(quán)限控制、狀態(tài)管理等。

• 特點(diǎn)：結(jié)合API網(wǎng)關(guān)、用戶管理、工作流中臺(tái)，具有平臺(tái)化、微服務(wù)化，支持彈性部署、權(quán)限隔離等特點(diǎn)；

• 應(yīng)用場(chǎng)景：企業(yè)SaaS服務(wù)、智能客服、RPA增強(qiáng)、AI原生協(xié)作工具；

• 代表平臺(tái)：OpenAI GPTs（支持用戶通過(guò)自然語(yǔ)言配置自定義 Agent，提供工具調(diào)用和服務(wù)分享能力）、阿里 AgentVerse（面向企業(yè)的多 Agent 協(xié)作平臺(tái)，提供低代碼 Agent 構(gòu)建、場(chǎng)景化部署及生態(tài)集成服務(wù)）、百度 AgentBuilder（聚焦輕量化 Agent 開(kāi)發(fā)，通過(guò)可視化界面和模板快速生成任務(wù)型 Agent，支持 API 對(duì)接）、字節(jié) OneAgent（集成字節(jié)生態(tài)能力，提供 Agent 創(chuàng)建、調(diào)度及多場(chǎng)景適配服務(wù)，側(cè)重企業(yè)級(jí)效率工具集成）。此外，微軟 Azure AI Agent Framework（提供標(biāo)準(zhǔn)化 Agent 開(kāi)發(fā)套件與云服務(wù)部署能力）、Anthropic Claude Agent（基于 Claude 大模型的 Agent 服務(wù)接口，支持自定義任務(wù)編排）等也是 AaaS 架構(gòu)的重要實(shí)踐平臺(tái)，共同推動(dòng) Agent 能力的服務(wù)化與普惠化。

二、AI Agent應(yīng)用系統(tǒng)框架

基礎(chǔ)框架及組成

AI Agent應(yīng)用系統(tǒng)作為AI Agent原生企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，是驅(qū)動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的命脈與戰(zhàn)略發(fā)展的基石。其本質(zhì)是基于大語(yǔ)言模型與Agent構(gòu)建的數(shù)智化系統(tǒng)，通常由大模型、AI Agent應(yīng)用/平臺(tái)、知識(shí)系統(tǒng)與交互系統(tǒng)四個(gè)基礎(chǔ)模塊組成。

AI Agent應(yīng)用系統(tǒng)的基本原型

（1）基礎(chǔ)模型

大模型是AI Agent應(yīng)用系統(tǒng)的“智能底座”和“大腦”，提供自然語(yǔ)言理解、知識(shí)生成、通用推理等核心智能，可以賦予Agent理解、思考和規(guī)劃能力，是所有Agent智能決策的核心引擎。

（2）AI Agent應(yīng)用/平臺(tái)

AI Agent應(yīng)用/平臺(tái)是大模型行為能力的主要載體，也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能業(yè)務(wù)流程、自動(dòng)化應(yīng)用、垂直智能體的技術(shù)框架。該模塊將模型能力封裝為標(biāo)準(zhǔn)化功能組件，并通過(guò)集成API、插件、數(shù)據(jù)庫(kù)等工具鏈，支持多任務(wù)、多智能體協(xié)作。產(chǎn)品形態(tài)有：應(yīng)用、平臺(tái)、服務(wù)三種。

（3）知識(shí)系統(tǒng)

知識(shí)系統(tǒng)通過(guò)企業(yè)專屬知識(shí)注入（私有知識(shí)庫(kù)），語(yǔ)義搜索與上下文檢索（RAG），支撐Agent的知識(shí)增強(qiáng)與長(zhǎng)期記憶，彌補(bǔ)大模型本身無(wú)法實(shí)時(shí)更新或記憶的缺陷。通常包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本、知識(shí)圖譜、向量數(shù)據(jù)庫(kù)等。

（4）交互系統(tǒng)

交互系統(tǒng)是用戶與Agent 交互的前端模塊，提供對(duì)話入口或圖形界面，可接入語(yǔ)音、圖像、視頻等多模態(tài)輸入，支持對(duì)話管理、多輪上下文維護(hù)及可視化展示等功能。是實(shí)現(xiàn)“人-機(jī)協(xié)作”的直接媒介，決定用戶體驗(yàn)。

從信息系統(tǒng)四層結(jié)構(gòu)來(lái)看，Agent應(yīng)用系統(tǒng)相比傳統(tǒng)信息系統(tǒng)有很大區(qū)別。

傳統(tǒng)信息系統(tǒng)與AI Agent應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)對(duì)比

系統(tǒng)層，從硬件和操作系統(tǒng)為核心的服務(wù)器進(jìn)化為以提供“算法+算力”為主的智能基礎(chǔ)設(shè)施；

數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)類型從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、Oracle）擴(kuò)展為用于模型訓(xùn)練與推理的非結(jié)構(gòu)化/多模態(tài)大數(shù)據(jù)；

應(yīng)用層，從模塊化的業(yè)務(wù)流程軟件進(jìn)化為支持自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)、業(yè)務(wù)編排與執(zhí)行能力的智能Agent應(yīng)用/平臺(tái)；

表示層，從傳統(tǒng)表單、按鈕式交互升級(jí)為支持多模態(tài)、人機(jī)對(duì)話、自然語(yǔ)言交互的用戶界面。

基于Agentic AI生態(tài)的企業(yè)級(jí)框架

2025年5月，Agentico創(chuàng)始人Oliver Morris與變革管理專家Simon Torrance合作在AI Risk平臺(tái)上提出并發(fā)布了“Agentic AI Stack for Enterprises”企業(yè)級(jí)框架。

該框架從企業(yè)運(yùn)營(yíng)角度映射到Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)，旨在為企業(yè)提供一個(gè)戰(zhàn)略視角理解Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)的方式。自下而上分為：數(shù)據(jù)層、能力層、交互層三大層級(jí)，分別從技術(shù)與運(yùn)營(yíng)管理兩個(gè)維度，明確了企業(yè)從傳統(tǒng)系統(tǒng)向Agent驅(qū)動(dòng)架構(gòu)演進(jìn)的路徑。可以幫助企業(yè)以戰(zhàn)略思維和可控方式，從底層到前端系統(tǒng)性地向“Agent 原生”演進(jìn)。

Agentic AI Stack for Enterprises

（1）數(shù)據(jù)層（Data Tier）

數(shù)據(jù)層聚焦于底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與治理，構(gòu)成Agentic AI系統(tǒng)的知識(shí)根基。核心價(jià)值確保所有智能體的輸入輸出有據(jù)可查，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)可驗(yàn)證與審計(jì)追蹤。

功能包括：構(gòu)建結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、知識(shí)圖譜、向量存儲(chǔ)），管理數(shù)據(jù)質(zhì)量、審計(jì)與合規(guī)性，提供用于Agent訓(xùn)練、推理和自我審查的數(shù)據(jù)流水線。

（2）能力層（Capabilities Tier）

能力層是構(gòu)建企業(yè)級(jí)Agent系統(tǒng)的“智能中樞”，由Controls、Orchestration、Intelligence、Tools四個(gè)子模塊構(gòu)成。

• Controls（控制模塊），主要負(fù)責(zé)Agent運(yùn)行的身份、安全、合規(guī)與策略管理，確保系統(tǒng)可信、合規(guī)、可控。

• Orchestration（編排模塊），定義多Agent、任務(wù)、工作流的管理與調(diào)度，是連接輸入、模型與執(zhí)行之間的協(xié)調(diào)器。

• Intelligence（智能模塊），為Agent提供真正的“智能能力”，即大語(yǔ)言模型、計(jì)算能力和自學(xué)習(xí)機(jī)制。

• Tools（工具模塊），提供Agent執(zhí)行任務(wù)所調(diào)用的“技能插件”——即具體可執(zhí)行工具或 API。

（3）交互層（Engagement Tier）

交互層是AI Agent與人或系統(tǒng)交互的前端界面，是“感知與呈現(xiàn)”的窗口。包括Interfaces和Third-party Agents兩個(gè)組成部分。核心價(jià)值是讓Agent能夠跨平臺(tái)被發(fā)現(xiàn)、組合、執(zhí)行與授權(quán)，是Agent服務(wù)化的入口。

• Interfaces：對(duì)用戶及系統(tǒng)的接口。如，聊天、表單、API、IoT。

• Third-party Agents：支持 Agent之間協(xié)作調(diào)用與互信授權(quán)。

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