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全文約7200字，閱讀時(shí)間10分鐘

文/王吉偉

AI Agent的應(yīng)用落地速度逐步提升，廣大組織面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)也在進(jìn)一步增大。

為了應(yīng)對(duì)新一輪的競(jìng)爭(zhēng)與挑戰(zhàn)，企業(yè)需要快速把AI Agent引入更多的內(nèi)部業(yè)務(wù)，讓Agent能夠參與到更多復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的運(yùn)轉(zhuǎn)。但要保證現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下融合AI Agent，在當(dāng)前智能體應(yīng)用的初級(jí)階段仍有不小的挑戰(zhàn)。

技術(shù)穩(wěn)定性隱患，存在模型幻覺(jué)、多步驟任務(wù)崩潰等問(wèn)題；系統(tǒng)集成與架構(gòu)兼容難題，接口適配復(fù)雜，遺留系統(tǒng)難以對(duì)接；數(shù)據(jù)質(zhì)量與統(tǒng)一困境，數(shù)據(jù)分散、質(zhì)量參差不齊，無(wú)法提供可靠上下文；安全治理與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，權(quán)限管控失衡、審計(jì)機(jī)制缺失，易擴(kuò)大攻擊面；人才能力與組織適配不足，缺乏復(fù)合型人才，人機(jī)協(xié)作流程未優(yōu)化，執(zhí)行力薄弱；商業(yè)價(jià)值與戰(zhàn)略落地困境，ROI難以量化、戰(zhàn)略定位模糊，導(dǎo)致項(xiàng)目多停留在試點(diǎn)或中止。

這一系列問(wèn)題，是企業(yè)在落地AI Agent時(shí)或多或少要面對(duì)的，并且這些問(wèn)題都需要通過(guò)技術(shù)、管理、流程協(xié)同來(lái)解決。

這種情況下，更加關(guān)注整體系統(tǒng)與方法論的企業(yè)級(jí)Agentic AI被越來(lái)越多的提及。

企業(yè)級(jí)Agentic AI是面向企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能體協(xié)同生態(tài)體系，以目標(biāo)驅(qū)動(dòng)、自主協(xié)作的AI Agent為核心執(zhí)行單元，構(gòu)建人類+智能體的新型協(xié)作模式。區(qū)別于個(gè)人助手等消費(fèi)級(jí)AI Agent，企業(yè)級(jí)Agentic AI解決方案（技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用及平臺(tái)）往往更聚焦企業(yè)級(jí)的合規(guī)性、跨系統(tǒng)協(xié)同、規(guī)模化落地與業(yè)務(wù)價(jià)值兌現(xiàn)。

而組織要引入企業(yè)級(jí)Agentic AI，受限需要一個(gè)邏輯明晰、設(shè)計(jì)合理的Agentic AI架構(gòu)做參考，再根據(jù)組織自身狀況與這些架構(gòu)相融合。

企業(yè)級(jí)Agentic AI架構(gòu)的核心是將具備自主決策、跨域協(xié)作、持續(xù)學(xué)習(xí)能力的AI Agent作為執(zhí)行單元，通過(guò)分層化、模塊化的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)人類+智能體的協(xié)同運(yùn)作，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)安全、可控、可擴(kuò)展的Agentic AI系統(tǒng)，讓AI Agent能在復(fù)雜業(yè)務(wù)環(huán)境中協(xié)作、決策與執(zhí)行，并與現(xiàn)有企業(yè)后臺(tái)系統(tǒng)無(wú)縫集成，進(jìn)而破解傳統(tǒng)AI任務(wù)孤立、跨系統(tǒng)協(xié)同弱、依賴人工重訓(xùn)的痛點(diǎn)，最終支撐企業(yè)從流程自動(dòng)化向目標(biāo)自主化轉(zhuǎn)型。

也就是說(shuō)，組織能夠選擇或者制定合適的企業(yè)級(jí)Agentic AI架構(gòu)，AI Agent的落地應(yīng)用以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型就能更好地執(zhí)行并保證成效。

經(jīng)歷了2年多的發(fā)展，目前市面上已經(jīng)出現(xiàn)了一些不錯(cuò)的企業(yè)級(jí)Agenttic AI架構(gòu)，有的架構(gòu)可以直接拿來(lái)參考使用。本文，王吉偉頻道盤(pán)點(diǎn)了10個(gè)企業(yè)級(jí)Agenttic AI架構(gòu)，助力大家更好地部署與實(shí)施AI Agent。

因篇幅所限，架構(gòu)無(wú)法展開(kāi)介紹。我也把每個(gè)架構(gòu)的詳細(xì)介紹整理成了PDF文件，需要的朋友，在公眾號(hào)主頁(yè)發(fā)消息251225，即可獲取該資源。

【PS：贈(zèng)書(shū)福利見(jiàn)文末】

1、Salesforce：The Agentic Enterprise架構(gòu)

Salesforce的The Agentic Enterprise架構(gòu)，是面向未來(lái)3-5年AI智能體規(guī)模化部署的企業(yè)級(jí)架構(gòu)體系，核心以分層架構(gòu)升級(jí)+分階段成熟度演進(jìn)為邏輯，實(shí)現(xiàn)AI智能體與企業(yè)現(xiàn)有IT系統(tǒng)的深度融合，支撐人類+智能體協(xié)同的新型企業(yè)形態(tài)落地。

在架構(gòu)層面，該架構(gòu)在傳統(tǒng)IT體系（基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等）基礎(chǔ)上，新增4個(gè)核心層級(jí)（對(duì)應(yīng)“未來(lái)IT架構(gòu)四新層”圖）作為智能體的能力底座：

• 語(yǔ)義層承擔(dān)數(shù)據(jù)與AI的“理解橋梁”，將離散數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一語(yǔ)義的可解釋信息；

• AI/ML層是智能體的技術(shù)核心，提供模型訓(xùn)練、推理等基礎(chǔ)AI能力；

• Agentic層作為智能體的“載體容器”，負(fù)責(zé)其部署、生命周期管理與能力封裝；

• 企業(yè)編排層則是協(xié)同中樞，實(shí)現(xiàn)跨智能體、跨系統(tǒng)的任務(wù)編排與流程整合。

同時(shí)，架構(gòu)以集成、安全與治理、IT運(yùn)維與可觀測(cè)性為橫向支撐，保障架構(gòu)的連通性與穩(wěn)定性。

在落地路徑上，架構(gòu)設(shè)計(jì)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(chǔ)信息交互，逐步升級(jí)到Lvl2領(lǐng)域特定智能體工作流”的單一業(yè)務(wù)域自動(dòng)化，再到Lvl3跨領(lǐng)域智能體工作流的跨域協(xié)同，最終達(dá)成Lvl4多智能體工作流編排的自主流程優(yōu)化與動(dòng)態(tài)適配。

The Agentic Enterprise架構(gòu)的核心價(jià)值，是通過(guò)分層補(bǔ)能+分階落地，破解傳統(tǒng)IT架構(gòu)無(wú)法支撐智能體規(guī)?；渴鸬耐袋c(diǎn)，既讓企業(yè)復(fù)用現(xiàn)有IT資產(chǎn)，又能逐步解鎖智能體的價(jià)值，最終構(gòu)建增強(qiáng)人類生產(chǎn)力、自適應(yīng)業(yè)務(wù)變化、彈性勞動(dòng)力容量的Agentic企業(yè)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新增長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)卓越與企業(yè)韌性的三重目標(biāo)。

2、AKKA：企業(yè)級(jí)Agentic三層遞進(jìn)式架構(gòu)

AKKA推出的三層遞進(jìn)式Agentic AI架構(gòu),核心原則是治理、透明與安全優(yōu)先于自主能力：先通過(guò)基礎(chǔ)層的工具編排、推理透明、數(shù)據(jù)生命周期治理建立信任與合規(guī)基礎(chǔ)；再通過(guò)工作流層的5個(gè)核心編排模式實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化自主與業(yè)務(wù)自動(dòng)化；最后在自主層落地目標(biāo)導(dǎo)向規(guī)劃、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、多智能體協(xié)作等動(dòng)態(tài)智能能力，需基于前兩層的成熟治理框架。

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基礎(chǔ)層（TIER 1，對(duì)應(yīng)紫色模塊）是架構(gòu)的信任底座，聚焦受控智能，核心模塊包括工具編排（以企業(yè)安全、API網(wǎng)關(guān)管控工具調(diào)用）、推理透明（持續(xù)監(jiān)控實(shí)現(xiàn)決策可解釋）、數(shù)據(jù)生命周期治理（以倫理保障覆蓋數(shù)據(jù)全流程合規(guī)），其核心能力是建立企業(yè)安全、審計(jì)合規(guī)、偏見(jiàn)檢測(cè)等基礎(chǔ)，是后續(xù)AI能力落地的前提。

工作流層（TIER 2，對(duì)應(yīng)綠色模塊）是結(jié)構(gòu)化自主的核心，需構(gòu)建于基礎(chǔ)層之上，通過(guò)提示鏈、路由、并行處理等5大編排模式管控AI流程，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)拆分、能力匹配與動(dòng)態(tài)調(diào)度，核心價(jià)值是落地流程自動(dòng)化、業(yè)務(wù)價(jià)值與可規(guī)模化運(yùn)營(yíng)，是連接基礎(chǔ)治理與高級(jí)自主的中間橋梁。

自主層（TIER 3，對(duì)應(yīng)紅色模塊）是動(dòng)態(tài)智能的最高層，但標(biāo)注為實(shí)驗(yàn)性，需演進(jìn)自前兩層的成熟架構(gòu)，核心能力包括帶倫理邊界的目標(biāo)規(guī)劃、含偏見(jiàn)預(yù)防的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、帶沖突解決的多智能體協(xié)作，啟用需滿足成熟治理、監(jiān)管批準(zhǔn)等條件，雖能帶來(lái)戰(zhàn)略價(jià)值與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但風(fēng)險(xiǎn)較高，需嚴(yán)格約束。

總而言之，該架構(gòu)通過(guò)AI自主能力的升級(jí)，但必須與治理、安全、合規(guī)能力同步匹配，以平衡創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)。

3、Leena AI：Agentic AI架構(gòu)

Leena AI的企業(yè)級(jí)Agentic AI全棧架構(gòu)，是一套以AI同事（AI Colleagues）為核心執(zhí)行單元的端到端智能自動(dòng)化方案，通過(guò)分層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了易用性、自主性與企業(yè)級(jí)合規(guī)性的統(tǒng)一，精準(zhǔn)適配了企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地需求。

架構(gòu)頂部的Collaborate交互層，覆蓋MS Teams/Slack、語(yǔ)音、瀏覽器等全場(chǎng)景日常工具，員工無(wú)需學(xué)習(xí)新系統(tǒng)，即可通過(guò)熟悉的渠道調(diào)用AI能力，實(shí)現(xiàn)多渠道無(wú)差別接入，大幅降低了用戶端使用門(mén)檻。

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作為架構(gòu)中樞的Orchestrator（編排器），承擔(dān)任務(wù)評(píng)估、執(zhí)行計(jì)劃構(gòu)建與AI同事調(diào)度的核心職能：它先解析多渠道需求，再結(jié)合企業(yè)流程規(guī)劃任務(wù)路徑，最終按需調(diào)用對(duì)應(yīng)角色的AI同事；同時(shí)其集成的自研WorkLM與GPT-5、Llama 4等多模態(tài)LLM生態(tài)，可根據(jù)任務(wù)特性匹配最優(yōu)模型能力，保障決策的精準(zhǔn)性與效率。

AI Colleagues是架構(gòu)的執(zhí)行核心，以IT運(yùn)營(yíng)協(xié)調(diào)員、HR專家等專業(yè)角色承接業(yè)務(wù)任務(wù)，能力由四大模塊支撐：AOP協(xié)議錨定企業(yè)業(yè)務(wù)流程，保障執(zhí)行合規(guī)；Workbench規(guī)劃任務(wù)調(diào)度日程；Skills技能庫(kù)覆蓋企業(yè)應(yīng)用操作、編碼等復(fù)雜能力；Memory記憶系統(tǒng)存儲(chǔ)會(huì)話與企業(yè)知識(shí)，確保決策的連貫性與業(yè)務(wù)適配性。

左側(cè)的AOP、Skill、Knowledge三大工作室，是低代碼配置工具：非技術(shù)人員可通過(guò)其快速將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為AI協(xié)議、復(fù)用或自建技能、注入企業(yè)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)AI能力的敏捷適配。底部的集成層提供1000+企業(yè)應(yīng)用對(duì)接能力，打破數(shù)據(jù)孤島；權(quán)限控制與可觀測(cè)治理模塊保障數(shù)據(jù)安全與AI行為可追溯；GDPR、HIPAA等合規(guī)認(rèn)證，則為企業(yè)級(jí)落地筑牢了信任基礎(chǔ)。

這套架構(gòu)的核心價(jià)值，是讓AI以數(shù)字同事”身份，在低技術(shù)投入下自主完成多領(lǐng)域復(fù)雜流程，同時(shí)以全鏈路治理平衡了創(chuàng)新效能與企業(yè)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管控。

4、Kearney：Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)

Kearney提出的協(xié)作Agentic AI系統(tǒng)架構(gòu)，是其Agentic AI架構(gòu)的核心落地載體，以分層互通、可控協(xié)作為核心邏輯，構(gòu)建起支撐企業(yè)級(jí)多智能體規(guī)模化協(xié)同的結(jié)構(gòu)化體系，精準(zhǔn)破解了傳統(tǒng)AI系統(tǒng)孤立、跨域協(xié)同性弱的痛點(diǎn)，成為企業(yè)兌現(xiàn)Agentic AI價(jià)值的基礎(chǔ)架構(gòu)。

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該架構(gòu)呈分層遞進(jìn)的閉環(huán)結(jié)構(gòu)：底層的原始數(shù)據(jù)源是生態(tài)的信息根基，為全鏈路供給企業(yè)業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù)；中間的互操作性平臺(tái)是連通中樞，以連接器、統(tǒng)一命名空間、數(shù)據(jù)溯源等6大能力，打破企業(yè)系統(tǒng)間的協(xié)作壁壘，保障上層模塊的互通性、數(shù)據(jù)一致性與訪問(wèn)合規(guī)性。

其上的三大核心倉(cāng)庫(kù)構(gòu)成能力供給層。RAG/CAG倉(cāng)庫(kù)通過(guò)向量索引、分塊技術(shù)管理企業(yè)知識(shí)，F(xiàn)ine-tuning倉(cāng)庫(kù)將通用大模型微調(diào)為企業(yè)專屬推理引擎，On-demand context倉(cāng)庫(kù)則提供任務(wù)所需的實(shí)時(shí)上下文。三者共同為智能體輸出定向知識(shí)、適配模型與動(dòng)態(tài)信息。

架構(gòu)的頂層是智能體定義層，明確了智能體的能力邊界與運(yùn)作邏輯。Cybersecurity模塊以網(wǎng)絡(luò)防御、參與規(guī)則等設(shè)置安全護(hù)欄，約束智能體行為風(fēng)險(xiǎn)；Agentic LLM模塊（基礎(chǔ)模型+微調(diào)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(zhí)行業(yè)務(wù)操作的工具集，三者雙向交互，實(shí)現(xiàn)“安全管控下的推理-執(zhí)行-反饋”閉環(huán)。

其協(xié)作路徑圍繞數(shù)據(jù)-能力-智能體閉環(huán)展開(kāi)。原始數(shù)據(jù)經(jīng)互操作性平臺(tái)流轉(zhuǎn)至三大倉(cāng)庫(kù)，轉(zhuǎn)化為定向能力后支撐智能體完成任務(wù)，同時(shí)反饋結(jié)果持續(xù)優(yōu)化知識(shí)與模型。

這一架構(gòu)既支撐了Agentic架構(gòu)的跨域協(xié)同、自主任務(wù)執(zhí)行等核心能力，更能助力企業(yè)達(dá)成ROI提升2-5倍、業(yè)務(wù)效率提升30-60%的落地效果，是企業(yè)從傳統(tǒng)AI向Agentic生態(tài)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。

5、Acuvate&Microsoft：Agentic AI參考架構(gòu)

Acuvate聯(lián)合Microsoft推出的Agentic AI參考架構(gòu)，是其BotCore企業(yè)級(jí)智能體編排方案的技術(shù)落地載體，核心以分層模塊化設(shè)計(jì)破解企業(yè)多智能體協(xié)同的可控、集成、可追溯痛點(diǎn)，支撐從孤立AI試點(diǎn)向生產(chǎn)級(jí)規(guī)模化部署的轉(zhuǎn)型，是企業(yè)Agentic AI生態(tài)落地的核心技術(shù)架構(gòu)。

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該架構(gòu)以人機(jī)協(xié)同、全鏈路管控為邏輯主線，構(gòu)建三層核心結(jié)構(gòu)：

底層基礎(chǔ)層以Control System與Security&Governance為安全底座，保障權(quán)限與合規(guī)性；通過(guò)Shared Memory實(shí)現(xiàn)多智能體上下文共享，支撐協(xié)同連貫性；借助LLM Abstraction Layer統(tǒng)一管理Azure、OpenAI等多類AI模型，提供標(biāo)準(zhǔn)化大語(yǔ)言模型能力，匹配模塊化架構(gòu)與合規(guī)管控的企業(yè)訴求。

核心執(zhí)行層以Multi Agent Runtime為調(diào)度中樞，整合目標(biāo)拆解、任務(wù)規(guī)劃、智能體協(xié)調(diào)與人機(jī)協(xié)同模塊，可將客戶服務(wù)、HR入職流程等復(fù)雜業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解為可執(zhí)行步驟，調(diào)度Content Build、Audit等職能智能體；同時(shí)通過(guò)Tools工具集、數(shù)據(jù)/應(yīng)用上下文層，打通SAP、Oracle等企業(yè)系統(tǒng)與本地/云端數(shù)據(jù)源，為智能體提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)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(jiān)控層則以用戶、事件等觸發(fā)器發(fā)起任務(wù)，依托全鏈路監(jiān)控、審計(jì)與日志模塊實(shí)現(xiàn)智能體運(yùn)行可追溯，同時(shí)通過(guò)聊天機(jī)器人、語(yǔ)音助手等渠道完成人機(jī)交互，滿足文章“可審計(jì)、可衡量”的企業(yè)級(jí)治理需求。

其運(yùn)作形成目標(biāo)-調(diào)度-執(zhí)行-反饋閉環(huán)，直接支撐HR、客服等五大業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地，實(shí)現(xiàn)60%成本降低、10倍銷售增長(zhǎng)等量化收益，同時(shí)破解企業(yè)AI落地的協(xié)同低效、合規(guī)缺失問(wèn)題，是從“工具級(jí)智能體”向“企業(yè)級(jí)智能體生態(tài)”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。

推薦研究一下這個(gè)架構(gòu)，因?yàn)樗{入了現(xiàn)在自動(dòng)化廠商們主推的Agentic Automatin\Agentic Process Automation（APA），更適合當(dāng)前的企業(yè)基于RPA操作層的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化與早期過(guò)渡至現(xiàn)在的人機(jī)協(xié)作。對(duì)于已經(jīng)大規(guī)模部署RPA及工作流的企業(yè)，可以重點(diǎn)看看這個(gè)架構(gòu)的詳細(xì)介紹?？上壳罢也坏竭@個(gè)架構(gòu)的清晰大圖，不過(guò)不影響大家學(xué)習(xí)。

6、Agentico：Agentic AI fo Enterprises

Agentico.ai發(fā)布的The Agentic AI Stack for Enterprises聚焦企業(yè)級(jí)Agentic AI棧的構(gòu)建與落地，核心圍繞低成本、企業(yè)級(jí)的AI智能體基礎(chǔ)設(shè)施展開(kāi)。

該架構(gòu)是以支撐強(qiáng)商業(yè)模式為核心的全鏈路分層體系，通過(guò)交互-能力-數(shù)據(jù)-戰(zhàn)略四層結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能體從用戶觸達(dá)到業(yè)務(wù)落地的完整覆蓋。

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交互層（Engagement）是智能體的用戶觸達(dá)入口，其界面模塊（網(wǎng)站/社交媒體等）實(shí)現(xiàn)智能體的多端訪問(wèn)能力（如SaiHey銷售自動(dòng)化的跨渠道觸達(dá)），第三方智能體模塊則支撐B2B/B2C協(xié)作，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部用戶的廣泛觸達(dá)。

能力層（Capabilities）是架構(gòu)核心，集中承載AI棧組件：管控模塊負(fù)責(zé)安全合規(guī)體系（零數(shù)據(jù)流出、隱私保護(hù)）；編排模塊覆蓋智能體設(shè)計(jì)與運(yùn)維，以DeepAgents+OrgMind實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理能力；智能模塊集成ThinkRight引擎，實(shí)現(xiàn)高性能低成本推理；工具模塊則包含DeepResearch（網(wǎng)頁(yè)研究）、Browser（網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)化）等組件，擴(kuò)展智能體任務(wù)能力。

數(shù)據(jù)層（Data）是智能體的底座，其記錄系統(tǒng)涵蓋向量數(shù)據(jù)庫(kù)、智能體記憶等，通過(guò)TheAgentic Memory（自組織記憶）與本地存儲(chǔ)方案，保障上下文連續(xù)性與數(shù)據(jù)安全。

戰(zhàn)略層則對(duì)齊企業(yè)業(yè)務(wù)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)在生物科技、營(yíng)銷等場(chǎng)景的落地，確保AI棧與業(yè)務(wù)需求綁定。

該架構(gòu)更像是一個(gè)技術(shù)棧，雖然沒(méi)有架構(gòu)化設(shè)計(jì)，卻也把技術(shù)棧做了更好的分層處理，看上去一目了然。

它的核心價(jià)值在于平衡性能、成本與合規(guī)：ThinkRight引擎降本提效，管控+數(shù)據(jù)層保障安全，全層覆蓋支撐多領(lǐng)域落地。是低成本企業(yè)級(jí)AI Agent落地理念的具象實(shí)現(xiàn)，能夠助力廣大組織的商業(yè)模式更簡(jiǎn)單地落地。

7、麥肯錫：Agentic AI Mesh架構(gòu)

McKinsey旗下的QuantumBlack團(tuán)隊(duì)發(fā)布的Agentic AI Mesh Architecture，是一種面向企業(yè)規(guī)?；涞谹gentic AI的系統(tǒng)級(jí)架構(gòu)范式，其核心目標(biāo)并非構(gòu)建單一強(qiáng)大的智能體或統(tǒng)一的Agent架構(gòu)，而是在企業(yè)真實(shí)、復(fù)雜、異構(gòu)的IT環(huán)境中，建立一種能夠承載多源Agent并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一治理、可控運(yùn)行與持續(xù)演進(jìn)的智能體網(wǎng)絡(luò)（Mesh）。

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該架構(gòu)借鑒微服務(wù)Mesh的思想，將Agent從孤立應(yīng)用中解耦出來(lái)，使其成為可被發(fā)現(xiàn)、可被管理、可被復(fù)用的企業(yè)級(jí)能力單元。

從結(jié)構(gòu)上看，Agentic AI Mesh Architecture可劃分為三個(gè)相互解耦但協(xié)同運(yùn)行的核心域。

首先是Agentic Systems域，該域匯聚企業(yè)內(nèi)部所有智能體形態(tài)，包括自研業(yè)務(wù)Agent、基于LangGraph、Agentspace等平臺(tái)構(gòu)建的Agent，以及集成Agent能力的商業(yè)軟件（COTS）。架構(gòu)并不要求統(tǒng)一Agent的實(shí)現(xiàn)方式，而是承認(rèn)其天然的異構(gòu)性，并將重點(diǎn)放在如何將這些Agent納入同一運(yùn)行與治理體系之中。

其次是Interfaces域，也是整個(gè)Mesh的中樞層。該層通過(guò)API Gateway、消息隊(duì)列和受控的直接調(diào)用機(jī)制，在Agent與企業(yè)系統(tǒng)之間建立統(tǒng)一、可審計(jì)的交互邊界，實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證、權(quán)限控制、調(diào)用限流、成本管理與異常隔離，從而避免Agent直接侵入核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

最后是Procedural Systems域，即企業(yè)既有的業(yè)務(wù)執(zhí)行與事實(shí)系統(tǒng)，包括ERP、CRM、微服務(wù)體系、系統(tǒng)級(jí)記錄系統(tǒng)以及各類遺留系統(tǒng)。Agent在該架構(gòu)中的角色被明確限定為“智能決策與協(xié)同層”，而非替代這些系統(tǒng)的執(zhí)行主體。

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在上述結(jié)構(gòu)之上，Agentic AI Mesh進(jìn)一步引入橫向能力層，對(duì)整個(gè)Agent網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行制度化支撐，包括Agent與工作流發(fā)現(xiàn)、AI資產(chǎn)注冊(cè)、全鏈路可觀測(cè)性、評(píng)估與反饋機(jī)制，以及合規(guī)、風(fēng)險(xiǎn)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(chǔ)設(shè)施存在，使Agentic AI能夠從實(shí)驗(yàn)性技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭砷L(zhǎng)期運(yùn)行的企業(yè)級(jí)能力。

總體而言，Agentic AI Mesh Architecture的價(jià)值在于為Agentic AI提供了一種可擴(kuò)展、可治理、可演進(jìn)的企業(yè)運(yùn)行范式，使智能體真正融入組織的業(yè)務(wù)體系與技術(shù)制度之中。

8、Kore：Agentic Architecture架構(gòu)

Kore.ai提出的Agentic Architecture，是支撐企業(yè)向Agentic企業(yè)轉(zhuǎn)型的核心架構(gòu)藍(lán)圖，其以分層協(xié)同+可控自主為核心邏輯，將AI從靜態(tài)任務(wù)執(zhí)行者轉(zhuǎn)化為目標(biāo)導(dǎo)向的自主協(xié)作體，而這一架構(gòu)的具象化落地載體，正是其Agent Platform。

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該架構(gòu)錨定自主與合規(guī)平衡、目標(biāo)對(duì)齊業(yè)務(wù)、環(huán)境感知、協(xié)同無(wú)沖突、持續(xù)學(xué)習(xí)等五大原則，以Agent OS（智能體操作系統(tǒng)）為中樞，連接四大核心區(qū)域：

左側(cè)的Enterprise System層對(duì)接企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島，為智能體提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)能力支撐；

中間的Agent OS是控制核心，其編排層通過(guò)規(guī)劃器拆解用戶任務(wù)、編排器調(diào)度智能體市場(chǎng)（右側(cè)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(jī)協(xié)同的三類交互模式，狀態(tài)與記憶層存儲(chǔ)上下文信息保障推理連貫性，安全與個(gè)性化層則通過(guò)合規(guī)護(hù)欄管控風(fēng)險(xiǎn)、生成適配方案；頂部的User層是任務(wù)的發(fā)起與接收端。

其任務(wù)協(xié)作形成閉環(huán)路徑：用戶提交任務(wù)后，先經(jīng)安全護(hù)欄驗(yàn)證合規(guī)性，再由編排層拆解調(diào)度智能體，集成層連通企業(yè)系統(tǒng)提供資源，狀態(tài)與記憶層支撐連貫執(zhí)行，最終生成個(gè)性化解決方案反饋用戶。

這一架構(gòu)精準(zhǔn)破解了傳統(tǒng)企業(yè)系統(tǒng)僵化、跨系統(tǒng)協(xié)同低效等痛點(diǎn)：既讓AI智能體自主完成復(fù)雜任務(wù)，又通過(guò)安全與協(xié)同模塊控制風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)依托持續(xù)學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)智能體自我優(yōu)化，最終支撐企業(yè)構(gòu)建人類+AI智能體的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，在保障合規(guī)的前提下，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率與業(yè)務(wù)創(chuàng)新的雙重提升。

9、Agentic Al&Agent可訪問(wèn)性分層架構(gòu)

由Ubique Digital交付主管Kamal Atreja設(shè)計(jì)的Agentic Al&Agent Accessibility Layered Architecture，核心包含Agent框架、編排平臺(tái)、安全護(hù)欄、工具與API集成、多智能體協(xié)作、記憶與向量數(shù)據(jù)庫(kù)六大關(guān)鍵組件，強(qiáng)調(diào)分層架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)智能體可擴(kuò)展、可信部署的核心，而治理與安全護(hù)欄則是保障智能體符合倫理、合規(guī)運(yùn)行的關(guān)鍵，這套棧并非單純技術(shù)羅列，而是支撐智能體自主思考、協(xié)作與執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的完整藍(lán)圖。

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該架構(gòu)核心是通過(guò)分層管控+協(xié)同鏈路實(shí)現(xiàn)智能體的企業(yè)級(jí)規(guī)?；⒖尚呕渴穑繕?biāo)是可控的智能體民主。架構(gòu)共分六層：

• 入口層覆蓋搜索、應(yīng)用、終端用戶等渠道，落地民主化訪問(wèn)與復(fù)用的價(jià)值，降低智能體使用門(mén)檻；

• 智能體管理與訪問(wèn)層承擔(dān)注冊(cè)、權(quán)限管控功能，實(shí)現(xiàn)智能體資產(chǎn)的跨部門(mén)復(fù)用與審計(jì)；

• 核心層包含智能體開(kāi)發(fā)、多智能體集群，通過(guò)A2A/MCP協(xié)議交互，匹配Agent框架、多智能體協(xié)作組件；

• 底層支撐層提供向量數(shù)據(jù)庫(kù)、核心系統(tǒng)等資源，包括記憶/向量數(shù)據(jù)庫(kù)、工具與API集成；

• 安全合規(guī)層（負(fù)責(zé)任AI層）覆蓋隱私、倫理等管控，該架構(gòu)中治理與安全護(hù)欄非常重要；

• 角色/運(yùn)營(yíng)層通過(guò)多角色+計(jì)費(fèi)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)。

該架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)五大目標(biāo)：模塊化設(shè)計(jì)加速開(kāi)發(fā)部署，注冊(cè)體系實(shí)現(xiàn)集中管控，合規(guī)層保障安全可信，A2A/MCP協(xié)議支撐高效協(xié)作。

總體而言，這是一套以智能體為核心、安全合規(guī)為底線、全鏈路協(xié)同為支撐的體系，滿足企業(yè)級(jí)可管理、可復(fù)用、可信任的需求。

10、一種面向生產(chǎn)環(huán)境的Agentic AI架構(gòu)

Agentic AI架構(gòu)并非圍繞單一模型構(gòu)建，而是一種面向生產(chǎn)環(huán)境的系統(tǒng)級(jí)智能架構(gòu)，其核心目標(biāo)是保證具備自主規(guī)劃、工具調(diào)用、反思修正與持續(xù)學(xué)習(xí)能力的智能體在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中長(zhǎng)期運(yùn)行。

長(zhǎng)期專注谷歌云實(shí)踐的Monoj Kanti Saha所提出的這個(gè)Agentic AI架構(gòu)，以Agent作為基本行動(dòng)單元，將傳統(tǒng)以模型為中心的AI系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐浴靶袆?dòng)主體+制度化治理為核心的智能系統(tǒng)范式。

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在該架構(gòu)中，AI Agent并不等同于大語(yǔ)言模型，而是由多項(xiàng)能力共同構(gòu)成的執(zhí)行主體，包括目標(biāo)規(guī)劃（Planning）、工具使用（Tool Use）、結(jié)果反思（Reflection）與狀態(tài)更新（Self-Learning）。為降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并提升整體可靠性，架構(gòu)明確采用多模型協(xié)作機(jī)制，不同模型分別承擔(dān)規(guī)劃、執(zhí)行、驗(yàn)證及領(lǐng)域推理等角色，避免單一模型在復(fù)雜任務(wù)中同時(shí)扮演多重職責(zé)。

為支撐多個(gè)Agent的協(xié)同運(yùn)行，系統(tǒng)引入Agent Orchestration編排層，用以管理任務(wù)分解、執(zhí)行流程、狀態(tài)傳遞與角色協(xié)作。該層不僅負(fù)責(zé)多智能體之間的協(xié)調(diào)，還承擔(dān)全局監(jiān)督、執(zhí)行路徑審計(jì)、失敗回退及人類介入（Human-in-the-Loop）等治理職能，使Agentic AI系統(tǒng)具備類似組織結(jié)構(gòu)的運(yùn)行邏輯，而非松散的智能體集合。

在數(shù)據(jù)與記憶層面，該架構(gòu)將長(zhǎng)期知識(shí)與運(yùn)行狀態(tài)視為Agent能力的重要組成部分，通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、向量檢索系統(tǒng)與知識(shí)圖譜等多種存儲(chǔ)機(jī)制，為Agent提供可持續(xù)的認(rèn)知基礎(chǔ)。這種記憶體系并非簡(jiǎn)單的上下文擴(kuò)展，而是支持跨任務(wù)、可審計(jì)、可更新的系統(tǒng)狀態(tài)管理。

此外，架構(gòu)通過(guò)輸入層與輸出層實(shí)現(xiàn)與真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境的持續(xù)交互，使Agent能夠感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流并將執(zhí)行結(jié)果回寫(xiě)至業(yè)務(wù)系統(tǒng)，形成閉環(huán)運(yùn)行。最底層的服務(wù)與治理層則將合規(guī)、安全、成本控制與倫理約束作為一級(jí)架構(gòu)要素，通過(guò)Guardrails、策略驗(yàn)證與迭代評(píng)估機(jī)制，確保Agentic AI在可控邊界內(nèi)運(yùn)行，具備生產(chǎn)級(jí)部署與運(yùn)營(yíng)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(guān)云架構(gòu)和Agentic AI分層架構(gòu)（見(jiàn)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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