Agentic AI 深度剖析

# Agentic AI 深度剖析：架构、运作与未来展望 ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/17294212-b30fad43fc160799.png) ## 一、Agentic AI 多Agent系统架构概览 Agentic AI 的核心在于其多Agent系统架构，多个Agent在业务或物理环境中协同合作，共同追求一个目标。其关键组件和技术细节如下： - **核心组件**：在 Agentic AI 架构中，主要的构建模块是Agent（agents）以及它们所交互的业务或物理环境。每个Agent都能自主运行，感知周围环境、进行推理、做出决策并采取适当行动。这些Agent与数字和物理环境相互作用以实现特定目标。而共享内存则是这个系统的核心，它作为一个存储库，使所有Agent之间能够无缝通信和协调。Agent们通过共享内存交换信息、计划和目标，确保每个Agent都能为集体知识和策略做出贡献，并从中受益。 - **Agent结构剖析**：每个Agent都拥有详细的内部结构，使其能在系统中独立且协作地运行。Agent的记忆是一个关键部分，它存储着个体知识、过往经验和信念状态，为明智的决策提供历史背景和学习基础。 - **多Agent系统关键动词解析**： - **目标（Goals）**：Agent所追求的目标或期望结果，且这些目标并非一成不变，会根据环境反馈和Agent内部状态动态更新。 - **感知（Sense）**：从业务环境中收集信息，这些信息来源广泛，包括数字源（如数据馈送）和物理源（如摄像头或物联网设备）。 - **推理（Reason）**：处理感知到的信息以获取洞察，利用内部语言模型（LLM）解读目标、感知、协作和执行结果之间的关系。 - **规划（Plan）**：基于推理得出的见解制定行动方案，充分考虑各种因素和情境。 - **协调（Coordinate）**：通过共享内存与其他Agent互动以协调行动，确保行动一致。 - **行动（Act）**：在环境中执行规划好的行动，借助各种工具与环境交互，如物理任务中的机械臂或数字任务中的软件接口，且在整个过程中 LLM 持续提供语言推理和决策支持。 - **记忆（Memory）**：存储Agent的个体知识和经验，为其运行提供重要支撑。 - **语言模型（LLM）**：作为“推理”组件的核心，负责处理和理解环境及共享内存中的基于语言的信息。 ## 二、数据存储与环境上下文 - **数据存储类型**： - **非结构化数据（Unstructured Data）**：包含各种格式的原始数据，如文本、图像等。 - **向量存储（Vector Stores）**：存储（通常是文本）数据的向量表示（嵌入），以便高效进行相似性搜索。 - **结构化数据（Structured Data）**：存在于数据库或知识图谱中的有组织的数据。 - **知识图谱（Knowledge Graphs）**：以结构化方式表示知识，连接实体及其关系，为业务环境提供语义理解。 - **环境上下文**： - **数字业务上下文**：涵盖与业务领域相关的所有数字数据源，包括上述各种类型的数据，为Agent在数字领域的运作提供信息基础。 - **物理环境上下文**：Agent通过物理设备与现实世界元素交互，传感器和执行器在其中发挥关键作用，使Agent能够完成对物理世界的直接操作任务。 ## 三、Agentic AI 的运作流程 - **感知（Sensing）**：Agent通过各自的“感知”组件从业务环境中收集信息，开启整个运作流程。 - **推理（Reasoning）**：利用“推理”组件处理收集到的信息，通常借助 LLM 理解和解释基于语言的数据，深入分析环境状况。 - **规划（Planning）**：基于推理得出的见解，在“规划”组件中制定行动方案，明确行动步骤和策略。 - **协调（Coordination）**：在“协调”阶段，Agent通过共享内存分享计划和相关信息，促进协作决策，确保各Agent行动协调一致。 - **行动（Acting）**：通过“行动”组件在环境中执行规划好的行动，将计划转化为实际操作。 - **学习与适应（Learning and Adaptation）**：根据行动结果更新个体记忆，甚至可能更新共享记忆，使Agent能够不断学习和适应环境变化，提升自身性能。 ## 四、技术考量要点 - **可扩展性（Scalability）**：系统需要能够应对不断增长的Agent数量和数据源，确保在复杂环境下稳定运行。 - **通信效率（Communication Efficiency）**：有效的通信机制对Agent之间的协调至关重要，确保信息及时准确传递。 - **数据处理（Data Processing）**：高效处理各种类型的数据（非结构化、结构化、向量）是系统正常运行的基础，确保数据能被有效利用。 - **知识表示（Knowledge Representation）**：知识图谱在表示和推理业务环境方面发挥关键作用，为Agent提供重要的知识支持。 - **LLM 集成（LLM Integration）**：有效集成 LLM 以实现语言理解和推理是 Agentic AI 系统的核心技术之一，提升Agent的智能水平。 ## 五、Agentic AI 的关键特性与未来展望 - **关键特性**： - **模块化与可扩展性（Modularity and Scalability）**：系统设计具有高度适应性，能够通过添加或移除Agent来应对复杂任务，展现出良好的可扩展性。 - **适应性（Adaptability）**：Agent具备从经验中学习并随时间调整行为的能力，不断提升系统效率和响应能力。 - **多模态交互（Multimodal Interaction）**：能够与数字和物理环境无缝交互，极大地拓展了其应用范围。 - **协作性（Collaboration）**：共享内存机制促进了Agent之间的协作，有效提升了解决问题和决策的能力。 # 推荐阅读 [1. 专家混合（MoE）大语言模型：免费的嵌入模型新宠](https://mp.weixin.qq.com/s/XwgigFEuyD-ED3IunlSItw?token=2113630118&lang=zh_CN) [2. LLM大模型架构专栏|| 从NLP基础谈起](https://mp.weixin.qq.com/s/MYx5V29WczQzxPybKBbT7Q?token=2113630118&lang=zh_CN) [3. AI Agent 架构新变革：构建自己的 Plan-and-Execute Agent](https://mp.weixin.qq.com/s/NBlp058THkckTKFscjPhiw?token=2113630118&lang=zh_CN) [4. 探索 AI 智能体工作流设计模式](https://mp.weixin.qq.com/s/gQuxYo7LiKuAWr04hzIjQg?token=2113630118&lang=zh_CN) [5. 探秘 GraphRAG：知识图谱赋能的RAG技术新突破](https://mp.weixin.qq.com/s/MtTju5IQ9alTwZP_xAK-bg?token=1679189915&lang=zh_CN) [6. 解锁 RAG 技术：企业数据与大模型的完美融合之道](https://mp.weixin.qq.com/s/9KdLmYj7WbbkMfljWMXvTg?token=1679189915&lang=zh_CN) 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平台发布

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