当前位置：首页 > article >正文

Agentic AI 深度剖析

article 2025/1/9 15:07:18

Agentic AI 深度剖析：架构、运作与未来展望

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