AWS 前產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 Greg?Coquillo 在其《The 8?Layer Architecture of Agentic AI》中提出了智能體的八層架構(gòu)，從底層基礎(chǔ)設(shè)施到頂層運營治理，完整勾勒出智能體的系統(tǒng)藍(lán)圖。本文將結(jié)合實踐對這八層做詳細(xì)解讀。

提煉的核心觀點是：

前四層（基礎(chǔ)設(shè)施-工具） 解決“智能體能不能跑得起來”

中間兩層（認(rèn)知-記憶） 體現(xiàn)“智能體是否真正智能”

頂兩層（應(yīng)用-治理） 保障“智能體能否創(chuàng)造價值并可持續(xù)運營”

在企業(yè)實踐中，智能體 ≠ 單純大模型應(yīng)用，而是一個 AI + 軟件工程 + 系統(tǒng)治理 的綜合產(chǎn)物。

圖來源：Greg Coquillo（linkedin）Rakesh Gohe

核心內(nèi)容：

云算力：GPU / TPU / CPU

API 接口：REST、GraphQL、WebSocket

數(shù)據(jù)中心與存儲：對象存儲（S3）、分布式數(shù)據(jù)庫

容器與編排：Docker、Kubernetes、Airflow/Prefect

網(wǎng)絡(luò)與監(jiān)控：CDN、負(fù)載均衡、Prometheus/Grafana

作用：

提供智能體運行的計算與存儲資源

確保高可用、高彈性與可擴展性

通過基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（IaC）與監(jiān)控系統(tǒng)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性

總結(jié)：這是智能體系統(tǒng)的地基，所有上層能力依賴于穩(wěn)定的算力與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

核心內(nèi)容：

多智能體協(xié)作系統(tǒng)（Multi-Agent Systems）

通信與消息協(xié)議（Communication Protocols）

短期與長期記憶模塊（Short/Long-Term Memory）

身份與狀態(tài)管理（Agent Identity & State）

嵌入存儲（Embedding Stores：如Pinecone、Weaviate）

作用：

支撐分布式智能體之間的通信、狀態(tài)共享與協(xié)作

通過嵌入向量與記憶模塊，讓智能體擁有上下文理解能力

建立智能體網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)跨環(huán)境、跨任務(wù)的多體協(xié)同

總結(jié)：這一層讓智能體之間形成“網(wǎng)絡(luò)大腦”，支持多智能體任務(wù)并行與協(xié)作。

核心內(nèi)容：

Agent-to-Agent Protocol (A2A)

Model Context Protocol (MCP)

Agent Capability Protocol (ACP)、Agent Negotiation Protocol (ANP)

Tool Abstraction Protocol (TAP)、Function Call Protocol (FCP)

作用：

定義智能體、工具、外部系統(tǒng)之間的統(tǒng)一通信規(guī)則

支持智能體的跨系統(tǒng)調(diào)用、任務(wù)協(xié)商與資源共享

為 Agent-to-Agent（A2A）和 Agent-to-Tool（A2T）交互提供標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)

總結(jié)：協(xié)議層是智能體生態(tài)互聯(lián)互通的語言標(biāo)準(zhǔn)，保證了多系統(tǒng)協(xié)作的可擴展性。

核心內(nèi)容：

工具調(diào)用：搜索、RAG（檢索增強生成）、瀏覽模塊

插件與外部工具集成：LangChain 工具集、環(huán)境接口

代碼執(zhí)行沙箱與計算模塊：Python REPL、函數(shù)執(zhí)行環(huán)境

知識庫與插件管理：內(nèi)置或第三方擴展

作用：

為智能體提供“手腳”，實現(xiàn)真實任務(wù)執(zhí)行能力

支持信息獲取、數(shù)據(jù)處理、代碼生成與業(yè)務(wù)操作

通過插件化與可擴展工具生態(tài)，提升智能體的適應(yīng)性

總結(jié)：智能體真正能完成任務(wù)，很大程度取決于工具層的豐富性與調(diào)用靈活性。

核心內(nèi)容：

任務(wù)規(guī)劃（Planning）與目標(biāo)管理（Goal Management）

決策邏輯（Decision Making）與推理引擎（Reasoning）

自適應(yīng)與錯誤處理（Reactivity & Error Handling）

多步任務(wù)處理（Multi-step Task Handling）

道德與安全守護(hù)（Guardrails & Ethical Engine）

作用：

形成智能體的“思考能力”和任務(wù)決策核心

通過規(guī)劃與多步推理，實現(xiàn)從指令到動作的端到端執(zhí)行

支持復(fù)雜場景下的動態(tài)適應(yīng)與錯誤自恢復(fù)

總結(jié)：這是智能體真正體現(xiàn)智能的部分，相當(dāng)于“核心大腦”。

核心內(nèi)容：

工作記憶（Working Memory）與長期記憶（Long-Term Memory）

用戶身份與偏好引擎（Identity & Preference Engine）

對話歷史與目標(biāo)追蹤（Conversation History & Goal Tracking）

行為建模與情緒上下文（Behavior & Emotional Context Storage）

作用：

支撐智能體的上下文理解、個性化服務(wù)與長期學(xué)習(xí)

通過歷史記錄與偏好建模，使智能體更貼近用戶習(xí)慣

提高人機協(xié)作體驗和任務(wù)連續(xù)性

總結(jié)：這是智能體從“工具”向“伙伴”演化的關(guān)鍵層。

核心內(nèi)容：

個人助手（Personal Assistant）

電商與推薦智能體（E?Commerce & Recommendation Agents）

內(nèi)容創(chuàng)作與娛樂智能體（Creation & Storytelling Agents）

文檔生成與協(xié)作智能體（Collaborative Writing / Research Agents）

任務(wù)調(diào)度與自動化機器人（Scheduling / Automation Bots）

作用：

智能體在具體業(yè)務(wù)或個人場景中的直接體現(xiàn)

既可以面向 C 端提供體驗，也可以在 B 端承擔(dān)生產(chǎn)力工具角色

上層應(yīng)用高度依賴底層的工具、記憶、推理與治理支持

總結(jié)：這一層是用戶最直觀感知智能體價值的部分，也是商業(yè)化的落腳點。

核心內(nèi)容：

部署與發(fā)布管道（Deployment Pipeline）

無代碼/低代碼平臺（No-Code / Low-Code Builders）

數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)策略（Data Privacy & Policy Engines）

資源與成本管理（Quota, Budget, Optimization）

日志、審計與可觀測性工具（Logging, Auditing, Observability）

信任與注冊框架（Agent Registries & Trust Framework）

作用：

確保智能體系統(tǒng)長期穩(wěn)定、安全、可持續(xù)運行

解決企業(yè)級智能體最核心的“可管可控”問題

支撐商業(yè)化運營和多智能體生態(tài)建設(shè)

總結(jié)：這是智能體規(guī)模化落地的必備保障，也是企業(yè)級產(chǎn)品與研究原型的最大區(qū)別。