一文盤點10個企業級Agentic AI架構，企業智能體落地指南，附架構詳解

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全文約7200字，閱讀時間10分鐘

文/王吉偉

AI Agent的應用落地速度逐步提升，廣大組織面臨的業務挑戰也在進一步增大。

為了應對新一輪的競爭與挑戰，企業需要快速把AI Agent引入更多的內部業務，讓Agent能夠參與到更多復雜業務流程的運轉。但要保證現有業務系統正常運轉的情況下融合AI Agent，在當前智能體應用的初級階段仍有不小的挑戰。

技術穩定性隱患，存在模型幻覺、多步驟任務崩潰等問題；系統集成與架構兼容難題，接口適配復雜，遺留系統難以對接；數據質量與統一困境，數據分散、質量參差不齊，無法提供可靠上下文；安全治理與合規風險，權限管控失衡、審計機制缺失，易擴大攻擊面；人才能力與組織適配不足，缺乏復合型人才，人機協作流程未優化，執行力薄弱；商業價值與戰略落地困境，ROI難以量化、戰略定位模糊，導致項目多停留在試點或中止。

這一系列問題，是企業在落地AI Agent時或多或少要面對的，并且這些問題都需要通過技術、管理、流程協同來解決。

這種情況下，更加關注整體系統與方法論的企業級Agentic AI被越來越多的提及。

企業級Agentic AI是面向企業復雜業務場景的智能體協同生態體系，以目標驅動、自主協作的AI Agent為核心執行單元，構建人類+智能體的新型協作模式。區別于個人助手等消費級AI Agent，企業級Agentic AI解決方案（技術架構、應用及平臺）往往更聚焦企業級的合規性、跨系統協同、規模化落地與業務價值兌現。

而組織要引入企業級Agentic AI，受限需要一個邏輯明晰、設計合理的Agentic AI架構做參考，再根據組織自身狀況與這些架構相融合。

企業級Agentic AI架構的核心是將具備自主決策、跨域協作、持續學習能力的AI Agent作為執行單元，通過分層化、模塊化的設計，實現人類+智能體的協同運作，目標是實現安全、可控、可擴展的Agentic AI系統，讓AI Agent能在復雜業務環境中協作、決策與執行，并與現有企業后臺系統無縫集成，進而破解傳統AI任務孤立、跨系統協同弱、依賴人工重訓的痛點，最終支撐企業從流程自動化向目標自主化轉型。

也就是說，組織能夠選擇或者制定合適的企業級Agentic AI架構，AI Agent的落地應用以及數字化轉型就能更好地執行并保證成效。

經歷了2年多的發展，目前市面上已經出現了一些不錯的企業級Agenttic AI架構，有的架構可以直接拿來參考使用。本文，王吉偉頻道盤點了10個企業級Agenttic AI架構，助力大家更好地部署與實施AI Agent。

因篇幅所限，架構無法展開介紹。我也把每個架構的詳細介紹整理成了PDF文件，需要的朋友，在公眾號主頁發消息251225，即可獲取該資源。

【PS：贈書福利見文末】

1、Salesforce：The Agentic Enterprise架構

Salesforce的The Agentic Enterprise架構，是面向未來3-5年AI智能體規模化部署的企業級架構體系，核心以分層架構升級+分階段成熟度演進為邏輯，實現AI智能體與企業現有IT系統的深度融合，支撐人類+智能體協同的新型企業形態落地。

在架構層面，該架構在傳統IT體系（基礎設施、數據、應用等）基礎上，新增4個核心層級（對應“未來IT架構四新層”圖）作為智能體的能力底座：

• 語義層承擔數據與AI的“理解橋梁”，將離散數據轉化為統一語義的可解釋信息；

• AI/ML層是智能體的技術核心，提供模型訓練、推理等基礎AI能力；

• Agentic層作為智能體的“載體容器”，負責其部署、生命周期管理與能力封裝；

• 企業編排層則是協同中樞，實現跨智能體、跨系統的任務編排與流程整合。

同時，架構以集成、安全與治理、IT運維與可觀測性為橫向支撐，保障架構的連通性與穩定性。

在落地路徑上，架構設計了四階段成熟度路線：

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從Lvl1信息檢索型智能體的基礎信息交互，逐步升級到Lvl2領域特定智能體工作流”的單一業務域自動化，再到Lvl3跨領域智能體工作流的跨域協同，最終達成Lvl4多智能體工作流編排的自主流程優化與動態適配。

The Agentic Enterprise架構的核心價值，是通過分層補能+分階落地，破解傳統IT架構無法支撐智能體規模化部署的痛點，既讓企業復用現有IT資產，又能逐步解鎖智能體的價值，最終構建增強人類生產力、自適應業務變化、彈性勞動力容量的Agentic企業，實現創新增長、運營卓越與企業韌性的三重目標。

2、AKKA：企業級Agentic三層遞進式架構

AKKA推出的三層遞進式Agentic AI架構,核心原則是治理、透明與安全優先于自主能力：先通過基礎層的工具編排、推理透明、數據生命周期治理建立信任與合規基礎；再通過工作流層的5個核心編排模式實現結構化自主與業務自動化；最后在自主層落地目標導向規劃、自適應學習、多智能體協作等動態智能能力，需基于前兩層的成熟治理框架。

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基礎層（TIER 1，對應紫色模塊）是架構的信任底座，聚焦受控智能，核心模塊包括工具編排（以企業安全、API網關管控工具調用）、推理透明（持續監控實現決策可解釋）、數據生命周期治理（以倫理保障覆蓋數據全流程合規），其核心能力是建立企業安全、審計合規、偏見檢測等基礎，是后續AI能力落地的前提。

工作流層（TIER 2，對應綠色模塊）是結構化自主的核心，需構建于基礎層之上，通過提示鏈、路由、并行處理等5大編排模式管控AI流程，實現復雜任務拆分、能力匹配與動態調度，核心價值是落地流程自動化、業務價值與可規模化運營，是連接基礎治理與高級自主的中間橋梁。

自主層（TIER 3，對應紅色模塊）是動態智能的最高層，但標注為實驗性，需演進自前兩層的成熟架構，核心能力包括帶倫理邊界的目標規劃、含偏見預防的自適應學習、帶沖突解決的多智能體協作，啟用需滿足成熟治理、監管批準等條件，雖能帶來戰略價值與競爭優勢，但風險較高，需嚴格約束。

總而言之，該架構通過AI自主能力的升級，但必須與治理、安全、合規能力同步匹配，以平衡創新與風險。

3、Leena AI：Agentic AI架構

Leena AI的企業級Agentic AI全棧架構，是一套以AI同事（AI Colleagues）為核心執行單元的端到端智能自動化方案，通過分層設計實現了易用性、自主性與企業級合規性的統一，精準適配了企業復雜業務場景的落地需求。

架構頂部的Collaborate交互層，覆蓋MS Teams/Slack、語音、瀏覽器等全場景日常工具，員工無需學習新系統，即可通過熟悉的渠道調用AI能力，實現多渠道無差別接入，大幅降低了用戶端使用門檻。

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作為架構中樞的Orchestrator（編排器），承擔任務評估、執行計劃構建與AI同事調度的核心職能：它先解析多渠道需求，再結合企業流程規劃任務路徑，最終按需調用對應角色的AI同事；同時其集成的自研WorkLM與GPT-5、Llama 4等多模態LLM生態，可根據任務特性匹配最優模型能力，保障決策的精準性與效率。

AI Colleagues是架構的執行核心，以IT運營協調員、HR專家等專業角色承接業務任務，能力由四大模塊支撐：AOP協議錨定企業業務流程，保障執行合規；Workbench規劃任務調度日程；Skills技能庫覆蓋企業應用操作、編碼等復雜能力；Memory記憶系統存儲會話與企業知識，確保決策的連貫性與業務適配性。

左側的AOP、Skill、Knowledge三大工作室，是低代碼配置工具：非技術人員可通過其快速將業務需求轉化為AI協議、復用或自建技能、注入企業知識，實現AI能力的敏捷適配。底部的集成層提供1000+企業應用對接能力，打破數據孤島；權限控制與可觀測治理模塊保障數據安全與AI行為可追溯；GDPR、HIPAA等合規認證，則為企業級落地筑牢了信任基礎。

這套架構的核心價值，是讓AI以數字同事”身份，在低技術投入下自主完成多領域復雜流程，同時以全鏈路治理平衡了創新效能與企業級風險管控。

4、Kearney：Agentic AI生態系統架構

Kearney提出的協作Agentic AI系統架構，是其Agentic AI架構的核心落地載體，以分層互通、可控協作為核心邏輯，構建起支撐企業級多智能體規模化協同的結構化體系，精準破解了傳統AI系統孤立、跨域協同性弱的痛點，成為企業兌現Agentic AI價值的基礎架構。

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該架構呈分層遞進的閉環結構：底層的原始數據源是生態的信息根基，為全鏈路供給企業業務的原始數據；中間的互操作性平臺是連通中樞，以連接器、統一命名空間、數據溯源等6大能力，打破企業系統間的協作壁壘，保障上層模塊的互通性、數據一致性與訪問合規性。

其上的三大核心倉庫構成能力供給層。RAG/CAG倉庫通過向量索引、分塊技術管理企業知識，Fine-tuning倉庫將通用大模型微調為企業專屬推理引擎，On-demand context倉庫則提供任務所需的實時上下文。三者共同為智能體輸出定向知識、適配模型與動態信息。

架構的頂層是智能體定義層，明確了智能體的能力邊界與運作邏輯。Cybersecurity模塊以網絡防御、參與規則等設置安全護欄，約束智能體行為風險；Agentic LLM模塊（基礎模型+微調LLM）作為推理核心支撐智能體自主決策；Tools模塊（消息、工作流、API等）則是智能體執行業務操作的工具集，三者雙向交互，實現“安全管控下的推理-執行-反饋”閉環。

其協作路徑圍繞數據-能力-智能體閉環展開。原始數據經互操作性平臺流轉至三大倉庫，轉化為定向能力后支撐智能體完成任務，同時反饋結果持續優化知識與模型。

這一架構既支撐了Agentic架構的跨域協同、自主任務執行等核心能力，更能助力企業達成ROI提升2-5倍、業務效率提升30-60%的落地效果，是企業從傳統AI向Agentic生態轉型的關鍵支撐。

5、Acuvate&Microsoft：Agentic AI參考架構

Acuvate聯合Microsoft推出的Agentic AI參考架構，是其BotCore企業級智能體編排方案的技術落地載體，核心以分層模塊化設計破解企業多智能體協同的可控、集成、可追溯痛點，支撐從孤立AI試點向生產級規模化部署的轉型，是企業Agentic AI生態落地的核心技術架構。

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該架構以人機協同、全鏈路管控為邏輯主線，構建三層核心結構：

底層基礎層以Control System與Security&Governance為安全底座，保障權限與合規性；通過Shared Memory實現多智能體上下文共享，支撐協同連貫性；借助LLM Abstraction Layer統一管理Azure、OpenAI等多類AI模型，提供標準化大語言模型能力，匹配模塊化架構與合規管控的企業訴求。

核心執行層以Multi Agent Runtime為調度中樞，整合目標拆解、任務規劃、智能體協調與人機協同模塊，可將客戶服務、HR入職流程等復雜業務目標拆解為可執行步驟，調度Content Build、Audit等職能智能體；同時通過Tools工具集、數據/應用上下文層，打通SAP、Oracle等企業系統與本地/云端數據源，為智能體提供業務數據與系統能力支撐，契合多智能體編排、模塊化集成的能力定位。

交互監控層則以用戶、事件等觸發器發起任務，依托全鏈路監控、審計與日志模塊實現智能體運行可追溯，同時通過聊天機器人、語音助手等渠道完成人機交互，滿足文章“可審計、可衡量”的企業級治理需求。

其運作形成目標-調度-執行-反饋閉環，直接支撐HR、客服等五大業務場景落地，實現60%成本降低、10倍銷售增長等量化收益，同時破解企業AI落地的協同低效、合規缺失問題，是從“工具級智能體”向“企業級智能體生態”轉型的關鍵支撐。

推薦研究一下這個架構，因為它納入了現在自動化廠商們主推的Agentic Automatin\Agentic Process Automation（APA），更適合當前的企業基于RPA操作層的業務流程自動化與早期過渡至現在的人機協作。對于已經大規模部署RPA及工作流的企業，可以重點看看這個架構的詳細介紹。可惜目前找不到這個架構的清晰大圖，不過不影響大家學習。

6、Agentico：Agentic AI fo Enterprises

Agentico.ai發布的The Agentic AI Stack for Enterprises聚焦企業級Agentic AI棧的構建與落地，核心圍繞低成本、企業級的AI智能體基礎設施展開。

該架構是以支撐強商業模式為核心的全鏈路分層體系，通過交互-能力-數據-戰略四層結構，實現智能體從用戶觸達到業務落地的完整覆蓋。

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交互層（Engagement）是智能體的用戶觸達入口，其界面模塊（網站/社交媒體等）實現智能體的多端訪問能力（如SaiHey銷售自動化的跨渠道觸達），第三方智能體模塊則支撐B2B/B2C協作，實現企業內外部用戶的廣泛觸達。

能力層（Capabilities）是架構核心，集中承載AI棧組件：管控模塊負責安全合規體系（零數據流出、隱私保護）；編排模塊覆蓋智能體設計與運維，以DeepAgents+OrgMind實現知識管理能力；智能模塊集成ThinkRight引擎，實現高性能低成本推理；工具模塊則包含DeepResearch（網頁研究）、Browser（網頁自動化）等組件，擴展智能體任務能力。

數據層（Data）是智能體的底座，其記錄系統涵蓋向量數據庫、智能體記憶等，通過TheAgentic Memory（自組織記憶）與本地存儲方案，保障上下文連續性與數據安全。

戰略層則對齊企業業務目標，實現在生物科技、營銷等場景的落地，確保AI棧與業務需求綁定。

該架構更像是一個技術棧，雖然沒有架構化設計，卻也把技術棧做了更好的分層處理，看上去一目了然。

它的核心價值在于平衡性能、成本與合規：ThinkRight引擎降本提效，管控+數據層保障安全，全層覆蓋支撐多領域落地。是低成本企業級AI Agent落地理念的具象實現，能夠助力廣大組織的商業模式更簡單地落地。

7、麥肯錫：Agentic AI Mesh架構

McKinsey旗下的QuantumBlack團隊發布的Agentic AI Mesh Architecture，是一種面向企業規模化落地Agentic AI的系統級架構范式，其核心目標并非構建單一強大的智能體或統一的Agent架構，而是在企業真實、復雜、異構的IT環境中，建立一種能夠承載多源Agent并實現統一治理、可控運行與持續演進的智能體網絡（Mesh）。

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該架構借鑒微服務Mesh的思想，將Agent從孤立應用中解耦出來，使其成為可被發現、可被管理、可被復用的企業級能力單元。

從結構上看，Agentic AI Mesh Architecture可劃分為三個相互解耦但協同運行的核心域。

首先是Agentic Systems域，該域匯聚企業內部所有智能體形態，包括自研業務Agent、基于LangGraph、Agentspace等平臺構建的Agent，以及集成Agent能力的商業軟件（COTS）。架構并不要求統一Agent的實現方式，而是承認其天然的異構性，并將重點放在如何將這些Agent納入同一運行與治理體系之中。

其次是Interfaces域，也是整個Mesh的中樞層。該層通過API Gateway、消息隊列和受控的直接調用機制，在Agent與企業系統之間建立統一、可審計的交互邊界，實現身份認證、權限控制、調用限流、成本管理與異常隔離，從而避免Agent直接侵入核心業務系統。

最后是Procedural Systems域，即企業既有的業務執行與事實系統，包括ERP、CRM、微服務體系、系統級記錄系統以及各類遺留系統。Agent在該架構中的角色被明確限定為“智能決策與協同層”，而非替代這些系統的執行主體。

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在上述結構之上，Agentic AI Mesh進一步引入橫向能力層，對整個Agent網絡進行制度化支撐，包括Agent與工作流發現、AI資產注冊、全鏈路可觀測性、評估與反饋機制，以及合規、風險與倫理控制。

這些能力并不隸屬于任何單一Agent，而是作為Mesh的公共基礎設施存在，使Agentic AI能夠從實驗性技術轉變為可長期運行的企業級能力。

總體而言，Agentic AI Mesh Architecture的價值在于為Agentic AI提供了一種可擴展、可治理、可演進的企業運行范式，使智能體真正融入組織的業務體系與技術制度之中。

8、Kore：Agentic Architecture架構

Kore.ai提出的Agentic Architecture，是支撐企業向Agentic企業轉型的核心架構藍圖，其以分層協同+可控自主為核心邏輯，將AI從靜態任務執行者轉化為目標導向的自主協作體，而這一架構的具象化落地載體，正是其Agent Platform。

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該架構錨定自主與合規平衡、目標對齊業務、環境感知、協同無沖突、持續學習等五大原則，以Agent OS（智能體操作系統）為中樞，連接四大核心區域：

左側的Enterprise System層對接企業現有業務系統，打破數據孤島，為智能體提供業務數據與系統能力支撐；

中間的Agent OS是控制核心，其編排層通過規劃器拆解用戶任務、編排器調度智能體市場（右側資源池）中的職能智能體，集成層支持智能體間、智能體與人、帶人機協同的三類交互模式，狀態與記憶層存儲上下文信息保障推理連貫性，安全與個性化層則通過合規護欄管控風險、生成適配方案；頂部的User層是任務的發起與接收端。

其任務協作形成閉環路徑：用戶提交任務后，先經安全護欄驗證合規性，再由編排層拆解調度智能體，集成層連通企業系統提供資源，狀態與記憶層支撐連貫執行，最終生成個性化解決方案反饋用戶。

這一架構精準破解了傳統企業系統僵化、跨系統協同低效等痛點：既讓AI智能體自主完成復雜任務，又通過安全與協同模塊控制風險，同時依托持續學習能力實現智能體自我優化，最終支撐企業構建人類+AI智能體的協同網絡，在保障合規的前提下，實現運營效率與業務創新的雙重提升。

9、Agentic Al&Agent可訪問性分層架構

由Ubique Digital交付主管Kamal Atreja設計的Agentic Al&Agent Accessibility Layered Architecture，核心包含Agent框架、編排平臺、安全護欄、工具與API集成、多智能體協作、記憶與向量數據庫六大關鍵組件，強調分層架構是實現智能體可擴展、可信部署的核心，而治理與安全護欄則是保障智能體符合倫理、合規運行的關鍵，這套棧并非單純技術羅列，而是支撐智能體自主思考、協作與執行復雜任務的完整藍圖。

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該架構核心是通過分層管控+協同鏈路實現智能體的企業級規模化、可信化部署，目標是可控的智能體民主。架構共分六層：

• 入口層覆蓋搜索、應用、終端用戶等渠道，落地民主化訪問與復用的價值，降低智能體使用門檻；

• 智能體管理與訪問層承擔注冊、權限管控功能，實現智能體資產的跨部門復用與審計；

• 核心層包含智能體開發、多智能體集群，通過A2A/MCP協議交互，匹配Agent框架、多智能體協作組件；

• 底層支撐層提供向量數據庫、核心系統等資源，包括記憶/向量數據庫、工具與API集成；

• 安全合規層（負責任AI層）覆蓋隱私、倫理等管控，該架構中治理與安全護欄非常重要；

• 角色/運營層通過多角色+計費監控，實現卓越運營的目標。

該架構能夠實現五大目標：模塊化設計加速開發部署，注冊體系實現集中管控，合規層保障安全可信，A2A/MCP協議支撐高效協作。

總體而言，這是一套以智能體為核心、安全合規為底線、全鏈路協同為支撐的體系，滿足企業級可管理、可復用、可信任的需求。

10、一種面向生產環境的Agentic AI架構

Agentic AI架構并非圍繞單一模型構建，而是一種面向生產環境的系統級智能架構，其核心目標是保證具備自主規劃、工具調用、反思修正與持續學習能力的智能體在真實業務場景中長期運行。

長期專注谷歌云實踐的Monoj Kanti Saha所提出的這個Agentic AI架構，以Agent作為基本行動單元，將傳統以模型為中心的AI系統，轉變為以“行動主體+制度化治理為核心的智能系統范式。

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在該架構中，AI Agent并不等同于大語言模型，而是由多項能力共同構成的執行主體，包括目標規劃（Planning）、工具使用（Tool Use）、結果反思（Reflection）與狀態更新（Self-Learning）。為降低系統性風險并提升整體可靠性，架構明確采用多模型協作機制，不同模型分別承擔規劃、執行、驗證及領域推理等角色，避免單一模型在復雜任務中同時扮演多重職責。

為支撐多個Agent的協同運行，系統引入Agent Orchestration編排層，用以管理任務分解、執行流程、狀態傳遞與角色協作。該層不僅負責多智能體之間的協調，還承擔全局監督、執行路徑審計、失敗回退及人類介入（Human-in-the-Loop）等治理職能，使Agentic AI系統具備類似組織結構的運行邏輯，而非松散的智能體集合。

在數據與記憶層面，該架構將長期知識與運行狀態視為Agent能力的重要組成部分，通過結構化數據倉庫、向量檢索系統與知識圖譜等多種存儲機制，為Agent提供可持續的認知基礎。這種記憶體系并非簡單的上下文擴展，而是支持跨任務、可審計、可更新的系統狀態管理。

此外，架構通過輸入層與輸出層實現與真實業務環境的持續交互，使Agent能夠感知實時數據流并將執行結果回寫至業務系統，形成閉環運行。最底層的服務與治理層則將合規、安全、成本控制與倫理約束作為一級架構要素，通過Guardrails、策略驗證與迭代評估機制，確保Agentic AI在可控邊界內運行，具備生產級部署與運營能力。

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難能可貴的是，Monoj Kanti Saha還在解讀文檔中還列出了Agentic相關云架構和Agentic AI分層架構（見上圖），放上了引用資料，以方便讀者的閱讀理解。

全文完

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