今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。

一、AI 智能体（AI Agent）

AI智能体是一种具备自主意识的软件实体，能够感知环境、进行推理与决策，并执行相应动作。其核心架构包括以下组件：

• Prompt（提示词）：用于引导大语言模型（LLM）的行为，定义可用的工具集，输出为JSON格式，指示下一步操作（如工具调用或函数调用）。

• Switch 语句：根据LLM返回的JSON内容解析并决定后续操作。

• 累积上下文：记录已执行的操作及其结果，为后续决策提供依据。

• For 循环：驱动整个流程循环执行，直至LLM返回终止信号（如标记为“Terminal”的响应）。

这种结构使AI智能体兼具高效性、灵活性和适应性。

二、Agentic AI

Agentic AI 代表多智能体协作的系统架构。与单体智能体不同，它由多个智能体组成，具备动态任务分解、持久记忆和高级任务编排能力，可应对更复杂的工作流程。

其结构类似交响乐团，各智能体分工协作、共享信息、动态调整策略，适用于医疗诊断、科研协作、机器人协同等复杂场景。

三、工作流（WorkFlow）

WorkFlow 通过将大任务拆解为多个小任务，并按顺序执行，以提升处理效率和准确性。尤其在高可靠性要求的场景中，可避免AI智能体因自主规划而产生的错误或“幻觉”。

例如在订单处理中，WorkFlow可自动检查库存、触发补货、通知客户，形成端到端的自动化流程。

四、RAG（检索增强生成）

RAG系统通过检索外部知识库增强生成模型的输出，尤其适用于企业知识管理场景。其架构分为两阶段：

• 预处理：将文本数据分块、编码为向量，并存储至向量数据库。

• 检索与生成：将用户查询与向量库匹配，检索相关上下文，与问题一并提交给LLM生成答案。

该方法显著提升了模型输出的准确性和事实一致性。

五、微调（Fine-tuning）

尽管预训练模型能力强大，但仍需微调以适应具体场景。微调的主要原因包括：

1. 模型与人类策略差异；

2. 缺乏领域数据；

3. 训练数据陈旧；

4. 预训练成本高；

5. 数据安全需求。

微调分为全参数微调与高效参数微调（PEFT），通常包括数据工程、模型加载、迭代训练等步骤。

六、函数调用（Function Calling）

由OpenAI推动的Function Calling技术使LLM能通过自然语言调用外部API，以获取实时数据（如天气、股价等）。其流程包括

1. 识别需求；

2. 选择函数；

3. 准备参数；

4. 执行调用；

5. 整合响应。

尽管开发友好，该技术仍存在跨模型不一致、平台依赖、扩展性有限等问题。

七、MCP（模型上下文协议）

由Anthropic提出的MCP协议，旨在标准化LLM与外部工具的集成方式。其采用客户端-服务器架构，包括：

• MCP主机（如IDE或AI工具）；

• MCP客户端（管理连接）；

• MCP服务器（提供标准化功能）；

• 数据源（本地或远程）。

该协议提升了大模型的安全性、灵活性和生态兼容性。

八、A2A（智能体间通信协议）

A2A是一种开放协议，用于解决多智能体系统中的状态转移、远程协作与资源共享问题。其核心机制包括：

• 能力发现：通过“Agent Card”公开智能体能力；

• 任务管理：支持长短任务同步；

• 协作通信：智能体间传递上下文与结果；

• 用户体验协商：统一数据返回格式。

A2A基于HTTP、SSE、JSON-RPC等标准构建，强调安全性与企业级集成。

九、AG-UI（智能体用户交互协议）

AG-UI专注于前端与AI智能体之间的通信标准化，避免为不同框架重复开发交互逻辑。其采用事件驱动机制，支持16种标准事件，兼容SSE、WebSocket等传输方式。

该协议实现双向通信，前端可发送事件与上下文，智能体可流式返回响应，极大提升了开发效率与体验一致性。

最后总结

以上九大技术构成了AI智能体架构的核心体系，覆盖了智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键维度。随着技术演进，这些组件将继续推动AI应用向更智能、更协同、更易用的方向发展。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

 三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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