面向企业的代理式 AI 架构框架

人工智能系统正从被动的输入/输出模式向新一代转变，这一代系统能够主动推理、规划并自主执行行动。这标志着代理式人工智能（agentic AI）的出现，从根本上改变了组织机构对待智能自动化的方式。

然而，在企业环境中部署代理式系统，不仅仅需要采用最新的大语言模型（LLM）或时髦的编码技术。成功需要平衡前沿能力与组织现实的架构模式：治理要求、审计追踪、安全协议和道德责任。

成功部署代理式系统的组织有一个共同的洞见；它们优先考虑简单、可组合的架构而不是复杂的框架，从而有效地管理复杂性，同时控制成本并保持性能标准。

代理式系统在能力谱上运作。一端是通过预定义的执行路径来协调语言模型的工作流，具有确定性的结果。另一端是自主代理动态地确定自己的方法和工具使用。

关键决策点在于理解何时可预测性和控制占据优先地位，以及何时灵活性和自主决策能提供更大的价值。这种理解引出了一个基本原则：从最简单的有效解决方案入手，只有在明确的业务价值能证明额外的运营成本和风险是合理的前提下，才增加复杂性。

Anthropic的代理式模式最近提供的以实施为重点的指导为构建特定的 AI 工作流程提供了宝贵的战术方法。引用的文章解决了实施前的一个基础问题：企业架构师如何全面构建能平衡能力与治理的代理式 AI 系统？我们对架构模式的关注确立了战略框架，为整个企业 AI 生态系统的实施决策提供指导。

三层框架

企业部署代理式 AI 会在 AI 自主性和组织治理要求之间产生内在的紧张关系。我们对多个行业成功的最小可行产品（MVP）和正在进行的生产实施分析揭示了三个不同的架构层级，每一层都代表了能力与控制之间的不同权衡，同时也在为诸如欧盟《AI 法案》等新兴监管框架以及即将出台的其他法规做准备。

企业代理式 AI 架构三层框架

这些层级构成了一个系统的成熟度演进过程，因此组织可以在推进到更复杂的实施之前逐步建立能力并赢得利益相关者的信任。

基础层：建立受控智能

基础层为企业代理式 AI 部署创建了必要的基础设施。这些模式在保持严格的操作控制的同时提供智能自动化，建立了生产系统所需的治理框架，其中可审计性、安全性和道德合规是不可妥协的。

第一层：建立受控智能

工具编排与企业安全构成了这一方法的基石。这种模式不是授予广泛的系统访问权限，而是在 AI 系统和企业应用程序及基础设施之间创建安全的网关。实施包括基于角色的权限、对抗性输入检测、供应链验证和行为监控。

配备身份验证框架和威胁检测能力的 API 网关控制所有 AI 模型和工具交互，而断路器自动防止级联故障，并通过优雅降级维持系统可用性。

在这一层级，监控基础设施对于企业的采用来说至关重要。组织必须从一开始就跟踪 API 成本、token 使用和安全事件。许多企业在部署后才发现，成本跟踪不足导致了预算超支，或者安全监控不足使它们面临新的攻击途径。

通过持续评估实现推理透明度解决了将企业级 AI 与实验性部署区分开来的责任要求。这种模式将 AI 决策结构化为可审计的过程，其中集成了偏见检测、幻觉监控和置信度评分。

自动化质量评估持续跟踪推理的一致性，同时捕获决策理由、替代方法和群体影响指标。这种能力对监管合规和模型风险管理至关重要。

在企业环境中，可解释性始终比原始性能更重要，决定了部署的成功。能够清晰展示其推理过程的系统比更准确但不透明的替代方案更容易获得组织的广泛采用。

有道德保障的数据生命周期治理通过实现系统的信息保护来完善基础框架。这种模式通过分类方案、加密协议、目的限制和自动化同意管理来管理数据。

公共信息保持可访问性，而个人身份识别信息（PII）和受保护健康信息（PHI）则受到差分隐私保护。高度敏感的数据经过匿名化技术处理，这有助于在不暴露底层信息的情况下进行合规性验证。

自动化的保留执行对于长期成功至关重要。手动处理删除权和数据生命周期管理的过程无法随着企业 AI 部署的扩展而扩展。系统必须在不保留敏感信息在活跃内存中的情况下考虑数据关系，确保功能能力和监管合规。

这些基础层的模式共同帮助建立具有嵌入式安全监控、持续质量评估和道德保障的治理基础设施。这对于实现我们接下来介绍的所有后续 AI 功能至关重要。

工作流层：实施结构化自主

一旦基础层建立了信任并证明了价值，组织就可以推进到工作流层实施，在那里开始有意义的业务转换。在这一层，编排模式管理跨灵活执行路径的多个 AI 交互，同时保留复杂业务操作所需的确定性和监督。

第二层：实施结构化自主

在这里，带有变更管理的受限自主区域将基础控制与业务流程自动化连接起来。这种方法定义了安全的操作边界，AI 系统可以在这些边界内独立操作，同时利用基础层建立的成本控制、性能监控和治理框架。

工作流层包括用于验证、合规性验证和人类监督的强制性检查点，以及考虑组织变更抵抗模式的自动升级程序。在这些检查点之间，AI 系统优化它们的方法，重试失败的操作，并在预定义的成本、道德和性能约束下适应不断变化的条件

获得的关键见解是，根据测量结果和用户信心逐步扩大自主性，同时跟踪采用率和技术性能指标。

具有全面监控的工作流编排是这一层的操作核心，它将复杂的业务流程分解为具有实时质量评估的协调组件。这种编排能够独立地优化单个步骤，同时确保在整个工作流中进行适当的排序、错误处理和偏差检测。

在这一层的工作流中出现了 5 种基本的编排模式：

• 提示链（Prompt Chaining）将基础层的推理透明度扩展到多步骤任务序列。复杂工作分解为可预测的步骤，每个组件之间都有验证门、准确性验证和偏见评估。持续监控跟踪整个执行链的输出质量和推理一致性，确保可靠性并保持可审计性。

• 路由（Routing）利用已建立的安全和治理框架，使用置信度阈值和公平标准对输入进行分类。任务路由到专门的智能体，同时监控系统跟踪群体差异，并确保与用户群体中的公平待遇相匹配的最佳成本能力。这种模式使组织能够在昂贵、能力强的模型与高效、针对性的解决方案之间取得平衡。

• 并行化（Parallelization）利用强大的监控基础设施同时处理独立的子任务，进行复杂结果聚合、冲突解决和共识验证。偏见检测防止系统性歧视，而负载均衡确保资源的有效利用。

• 评估-优化（Evaluator-Optimizer）将持续评估能力扩展到迭代精化过程。自我纠正循环操作与收敛检测、成本控制和质量改进跟踪，同时防止无限迭代，并确保计算投资的产出是合理的。

• 编排器-工作者（Orchestrator-Workers）采用全面监控框架进行动态规划，负载均衡、故障处理和基于中间结果的自适应重规划。这种模式提供了高效的资源利用，同时保持对分布式决策过程的可见性。

这种编排方法将坚实的基础架构转变为动态的业务能力，使 AI 系统能够在保持企业信心的治理边界内处理复杂流程。这自然就把我们带到了最后一层。

自主层：启用动态智能

从结构化工作流程的进展自然地引导到了自主层（即，允许代理式 AI 系统根据高级目标确定自己的执行策略的高级实施）。只有在前几层中建立的复杂监控、安全约束和道德界限的限制下，这种自主性才能变得可行。

第三层：启用动态智能

目标导向规划与伦理边界代表了基础层伦理保障和工作流层协调能力的最高成就。系统接收战略目标，并在通过低层实现建立的伦理约束、安全边界、成本预算和性能目标内运行。

规划流程包括不确定性量化、备选策略开发和全面的利害关系相关方影响评估，而持续监控确保自主决策与组织价值观和监管要求保持一致。

具有偏见预防的自适应学习将前几层的持续评估框架扩展到自我改进能力。系统根据环境反馈（包括工具执行结果、用户满意度指标和不同人群的公平性指标）来完善其方法。

学习机制结合主动偏见纠正，以提高性能，而不放大现有不平等或创造新的歧视形式。

具有冲突解决机制的多智能体协作通过在工作流层实现中建立的结构化通信协议来协调专门的智能体，该协议通过复杂的冲突解决、共识机制和伦理仲裁来增强。智能体在维护共享上下文和同步的伦理标准的同时，管理规划、执行、测试和分析，以防止回音室或有偏见的共识形成。

简而言之，自主层需要基础层和工作流层提供的复杂的监控、成本控制和治理框架。它们在受控环境中运行最为有效，这些环境具有严格的资源限制、全面的安全监控和明确的监管要求，需要强大的异常处理和清晰的升级程序，只有成熟的基础架构才能支持。

行业特定的实施方法

我们的三层进展在不同行业中以不同的方式体现，反映了独特的监管环境、风险容忍度、客户期望和运营要求。理解这些特定于行业的方法使组织能够在保持系统能力开发的同时定制他们的实现策略。让我们看一些行业的例子：

金融服务可能是代理式 AI 部署最具挑战性的环境。金融机构利用 AI 能力进行欺诈检测、风险评估和客户服务，同时在越来越严格的监管监督下运营，重点关注算法公平性和歧视性影响预防。

这自然会强调基础层的实现，全面的工貝协调为所有金融系统互动提供了严格的治理、威胁检测和偏见监控。对于可辩护的决策，推理透明度变得至关重要，需要跟踪群体影响，而数据生命周期治理则包括积极的 token 化、同意管理和公平性验证协议。

例如，贷款承销和算法交易的工作流层推进需要强制性的人工检查点、全面的偏见测试和公平结果监控。自主模式在很大程度上仍处于实验阶段，因为只有成熟的基础实现才能提供透明度和控制的监管约束。

医疗保健（Healthcare）领域的智能体部署承担着最高风险，其中患者安全和健康公平问题使系统级进展变得至关重要。医疗保健组织必须确保 AI 系统增强临床判断，同时严格遵守隐私法规和伦理标准。

在这种情况下，基础层实施优先考虑 PHI 的数据生命周期治理，符合 FHIR 合规性和全面的同意管理，严格的电子健康记录（EHR）和医疗设备访问控制的工具协调，以及 AI 辅助诊断的推理透明度，包括临床证据跟踪和公平性验证。

然后，工作流层进展专注于管理自动化和临床工作流程支持，具有强制性的人工监督、健康公平评估和患者安全检查点，利用基础监控能力。自主层受到高度限制，需要成熟的治理框架，全面的基础设施和工作流实施提供。

零售（Retail）组织展示了层次递进如何实现大规模的个性化，同时确保不同人群中的客户公平性。零售商必须在亲密个性化和全球优化之间取得平衡，同时防止可能损害品牌声誉或违反新兴法规的歧视性做法。

实施利用基础层在整个面向客户的系统中进行全面的 PII 保护和偏见检测的安全访问。工作流层提供复杂的客户服务路由、公平性验证、集成欺诈检测的订单处理、具有群体公平性验证的个性化内容生成，以及具有需求预测能力的库存管理。

动态定价和供应链优化中的自主模式探索在受控环境中是可行的，因为基础层的公平性监控确保了客户群体和地理区域之间的公平对待。

制造业（Manufacturing）展示了系统性的层次递进如何管理 AI 能力与物理安全要求以及劳动力影响考虑的交叉点。制造组织必须在管理劳动力转型的同时，保持绝对的精确度和安全性，因为 AI 增强了人类的能力。

基础层专注于运营技术/信息技术（OT/IT）安全集成，全面威胁检测和劳动力影响及安全监控，工具编排用于机械和传感器集成与安全协议，为高级自动化创建所需的安全框架。

工作流层实现了生产序列自动化与质量验证，计算机视觉质量控制与偏差和异常检测系统，以及预测性维护协调与劳动力规划考虑。支持预测性维护和动态调度的自主模式在严格的安全边界内变得可行，因为基础监控能力确保了全面的劳动力影响评估并考虑了更广泛社区影响的道德自动化指南。

实施策略和指导原则

成功地部署这三个层次的进展取决于将卓越的技术与道德责任和强有力的变革管理相结合。这四个实施阶段有助于安全地通过每个能力层，同时保持安全、治理和信任的核心。

建立基础层模式

实施具有企业安全的工具编排，通过持续评估实现推理透明，以及道德保障实现数据生命周期治理。包括威胁建模、偏差测试和人-AI 合作规则，以尽早赢得信任。

展示基础层价值

使用基础架构执行受控试点，以证明安全合规性、成本可见性和信任建设。从非关键领域开始，培训团队，并在扩展之前衡量技术性能的采用情况。

扩展工作流层模式

为业务集成部署受限的自主区域和我们之前在本文中讨论的五个核心编排模式（提示链、路由、并行化、评估-优化、编排器-工作者）进行业务集成。只有在证明基础价值后才能前进，同时保持全面监控。

探索自主层功能

测试具有道德边界的目标导向规划，具有偏差预防的自适应学习，以及具有监管批准的受控环境中的多智能体协作。需要全面的安全监控，同时为欧盟 AI 法案等新兴法规进行规划。

代理式 AI 实施路线图

立即行动，可持续建设

企业代理式 AI 领域正处于一个转折点。早期的实现揭示了一个清晰的模式：优先考虑治理基础的组织始终优于那些首先追求自主能力的组织。我们的三层进展不是理论的，它反映了跨行业出现的成功部署模式。

我们强烈建议玩家有意识地通过每个关卡。在扩大范围之前，证明安全合规性并赢得利益相关者信任。现在构建系统能力的公司将主导企业人工智能的下一个阶段，而那些急于实现自主能力的公司将面临越来越多的监管审查和运营风险。

代理式 AI 的竞争优势属于掌握治理型自主权的组织，而不是无治理的自动化。

原文链接：

https://www.infoq.com/articles/agentic-ai-architecture-framework/