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AI AgentLLM架构演进的大逻辑和小脉络

news 2025/7/23 16:27:18

这篇文章，我想从AI架构演进的大逻辑和小脉络上，梳理和总结下AI Agent&LLM架构演进逻辑的脉络。

首先如果从大面来看，AI架构的演进主要是两个大的阶段，一个是Agent自主编排，一个是LLM自主编排。

而从小脉络来看，这个演进过程则更为具体和细化。我们可以将它梳理为一条从简单到复杂、从可控到智能的技术迭代路径。

大逻辑：AI架构演进的两个大的阶段

当前阶段：Agent自主编排

核心：Agent作为中控，调用各种工具和模型
特点：稳定、可控、可预测
现状：这是目前最成熟、最可靠的方案

技术层面： 固定的代码逻辑/Workflow + 工具集（LLM、API等）

简单来说，Agent自主编排就是给AI系统设置一个“项目经理”（即Agent）。这个Agent负责接收任务，并调用其“专家团队”（如LLM、搜索引擎、计算器等工具）来协同完成。

在此模式下，Agent是遵循固定代码逻辑或Workflow的总控。LLM只是一个被调用的强大“函数”，负责内容处理，但不决定整体流程。这确保了系统的稳定与可控，因为决策逻辑掌握在开发者手中，而非LLM的“黑箱”。

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未来阶段：LLM自主编排

核心：LLM直接控制整个系统，自主决定调用什么、怎么调用
特点：更智能、更灵活，但也更不可控
挑战：可靠性、成本、可解释性

技术层面：（清晰的）Context + （足够完善的）MCP体系

在这种模式下，LLM从一个被调用的“工具人”升级为系统的“大脑”或“总指挥”。它直接接收高级任务，然后自主进行任务分解、规划，并决定调用哪些工具（如API、代码解释器）来执行。

整个工作流是动态生成和调整的，而非预先设定。这赋予了系统前所未有的灵活性和智能，能够处理更复杂、更开放的任务。然而，这也意味着我们将系统的控制权交给了LLM的“黑箱”，其行为可能难以预测和调试，且每次决策都需要调用大模型，成本高昂。

为什么当前停留在Agent编排？

最大的原因，是LLM的可靠性、成本和可解释性问题。

稳定性考虑：

Agent有明确的决策边界
出错时容易定位和修复
成本和延迟可控

LLM编排的挑战：

LLM的"创造性"可能导致不可预测的行为
成本高（每次决策都要调用LLM）
调试困难

转折点会在哪里？

当LLM的可靠性和成本效率达到临界点时，就会从Agent编排转向LLM编排。

启示：未来会是LLM自主编排，但当下仍然是Agent自主编排

对于企业而言，这意味着一个清晰的路线图。当下，核心任务是构建和完善基于Agent的自主编排系统。这套系统以稳定、可控为首要目标，通过强大的工具集和固定的工作流来解决明确的业务问题，实现AI的可靠落地。未来，随着LLM在可靠性和成本上的突破，这些基于Agent构建的工具和服务，将能够被更智能的LLM大脑无缝接管和编排。因此，现在的投入不仅是解决眼前问题，也是在为未来的LLM自主编排时代构建坚实的基础设施。

小脉络：AI Agent&LLM架构演进详细脉络梳理

和汽车自动驾驶的演进逻辑类似，AI大模型和AI智能体的发展，也是一步步演进的，一步步解决问题的。

第一步：基于LLM的简单问答与内容生成

核心能力： 概率预测与模式学习
解决问题： 基础信息获取、文本创作、简单指令执行。

演进逻辑： 大型语言模型（如GPT、Claude等）通过在海量文本数据上进行训练，学习了语言的统计规律。其本质是一个强大的概率引擎，擅长根据输入的上文（Prompt）预测下一个最可能出现的词元（Token）。这使得它们能够生成连贯、相关甚至富有创造性的文本，回答事实性问题（基于训练数据），进行翻译、摘要等。

如何解决： 用户通过自然语言提示（Prompt）与LLM交互，LLM直接基于其内部知识库（训练数据）生成响应。

局限性：

知识滞后： 知识停留在训练数据截止日期。
事实幻觉： 可能“一本正经地胡说八道”，编造不实信息。
缺乏私有知识： 无法访问用户或企业的特定内部数据。
复杂任务无力： 难以执行需要多步骤规划、实时信息或外部工具的任务。

第二步：应对初步复杂性 - 联网、RAG与Agent概念

核心能力： 信息获取扩展、知识增强
解决问题： 知识实时性不足、缺乏私有领域知识。

演进逻辑： 为了克服LLM的局限性，业界发展出两种主要增强手段：

联网搜索 (Web Search)： 赋予LLM访问互联网、获取最新信息的能力。
检索增强生成 (RAG, Retrieval-Augmented Generation)： 通过外部知识库（如企业文档、数据库）检索相关信息，将其作为上下文注入LLM的提示词中，让LLM能基于特定、私有的知识进行回答。

同时，为了管理这些外部调用和更复杂的交互逻辑，**Agent（智能体）**的开始出现，作为协调者。

如何解决：

联网： LLM在接收到需要实时信息的请求时，触发一个外部搜索工具，将搜索结果整合进回答。
RAG： 用户问题首先经过一个检索器（Retriever），在向量数据库或知识库中查找相关文档片段，然后将这些片段与原始问题一起提交给LLM。

第三步：显式AI Agent - 应对复杂任务的规划与执行

核心能力： 任务分解、工具调用、状态管理、自主循环
解决问题： 执行需要多步骤、跨工具协作的复杂任务。

演进逻辑： 对于需要“复杂到复杂”处理的任务（如“帮我规划一次旅行并预订机票酒店”、“分析这份财报并生成摘要图表”），仅仅依靠LLM的语言能力和简单的外部调用是不够的。需要一个更高级的控制层——AI Agent。这个Agent以LLM为核心“大脑”，但增加了感知、规划、行动、观察、反思的循环能力。

如何解决： Agent接收复杂目标后：

理解/规划： 使用LLM将目标分解为一系列可执行步骤。
行动： 选择并调用合适的工具（联网搜索、RAG、代码执行器、API调用等）来执行每个步骤。
观察： 获取工具执行的结果。
反思/汇总： 评估当前状态是否满足目标，是否需要调整计划或继续执行，最终汇总结果。这通常需要Agent维护一个内部状态或记忆。

第四步：深度思考模型 + MCP - LLM内化Agent能力

核心能力： 内在规划与推理、标准化工具接入
解决问题： 简化Agent架构、提升LLM主动性、标准化外部能力访问。

演进逻辑： 开发和维护上层Agent逻辑本身也变得复杂。另一个演进方向是增强LLM自身的能力，使其具备更强的“深度思考”、推理和规划能力（如Google的Gemini 1.5 Pro, DeepSeek V2的MoE模型等）。同时，为了让LLM能更方便、更主动地调用外部工具，标准化的工具调用协议（如Function Calling, Google的MCP - Model Connect Protocol）应运而生。

如何解决： “聪明的”LLM接收到复杂任务后，可以直接在其内部进行更高质量的规划，并根据MCP等协议规范地识别、选择和调用所需的外部工具/API/数据库资源，而不需要一个非常重的外部Agent层来协调。LLM从被动等待Agent调用，变得可以“主动出击”访问所需资源。

第五步：Agent互联互通 (A2A) - 打破信息孤岛

核心能力： Agent间协作、能力组合
解决问题： 避免大量孤立Agent应用、实现更复杂能力的涌现。

演进逻辑： 无论是显式的特定任务Agent（第三步），还是内化了Agent能力的通用模型（第四步），如果大量开发，每个都可能成为一个“能力孤岛”。例如，一个擅长旅行规划的Agent可能需要调用另一个擅长天气查询的Agent。为了实现更高级的协作和能力组合，需要让Agent之间能够互相发现、通信和协作。这就是**Agent-to-Agent (A2A)**协议或类似机制出现的背景。

如何解决： 通过定义标准的通信协议和发现机制，不同的Agent（或具备Agent能力的LLM）可以像微服务一样互相调用，共享信息、委托任务，共同完成单个Agent无法完成的、更大规模或跨领域的复杂任务。这可能需要一个更高层次的编排器或“元Agent”。

最后

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