越来越多企业已经落地 AI 智能体应用，我们会不约而同的发现，智能体应用在企业落地 90% 的工作都是软件工程（智能体工程），只有 10% 是真正的 AI 大模型。

智能体在企业落地中的每一个组件都是模块化的，而且逐步达成到了行业标准：比如：LangChain、Spring AI Alibaba 开发编排框架，MCP 通信交互协议等等，这些构成了智能体的生态系统。

智能体应用落地的生态系统包含14层，从下到上分别为：CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL（提取、加载、转换）层、基础模型层、模型路由层、AI 智能体协议层、AI 智能体编排层、AI 智能体认证层、AI 智能体可观测层、工具层、认证层、记忆层、前端层等。

如上图所示，这14层只有基础模型层（10%）是 AI 工作，其他13层（90%）都是软件工程工作，下文我们对详细剖析之。

1 智能体生态系统架构设计剖析

0、智能体生态系统总体架构设计

智能体生态系统总体架构设计包含14层，从下到上分别为：CPU/GPU 提供商层、基础设施/基础层、数据库、ETL（提取、加载、转换）层、基础模型层、模型路由层、智能体协议层、智能体编排层、智能体认证层、智能体可观测层、工具层、认证层、记忆层、前端层等。

1、第一层：CPU/GPU 提供商层

这些公司为智能体提供强大的计算能力，用于训练、推理和低延迟的执行。

包括硬件厂商英伟达 GPU、谷歌 TPU、华为昇腾系列，以及公有云厂商 Azure、Google Cloud Platform（GCP）、阿里云、腾讯云、华为云等。

2、第二层：基础设施/基础层

像容器和编排工具这样的基础设施，确保智能体能够可扩展、可靠且分布式地部署。

包括 Docker、Kubernetes、Kserve、Knative、Auto Scale VMs。

3、第三层：数据层

智能体需要快速访问的数据系统，用于存储记忆、检索上下文以及在结构化和向量化数据中进行实时决策。

包括 Milvus、Chroma、Pinecone、Neo4j、MongoDB、Elasticsearch、PGVector、MySQL 等。

4、第四层：ETL（提取、加载、转换）层

这些平台从各种来源收集原始数据，并将其转换成智能体可以使用的格式。

包括 Datavolo、Noodle.ai、Verodata 等。

5、第五层：基础模型层

包括大型和小型语言模型（LLMs 和 SLMs），它们构成了智能体的认知核心，支持推理、对话和行动。

包括 GPT、DeepSeek、Qwen、Claude、Grok、Llama 等大模型，以及 Yolox、PaddleOCR 等小模型。

6、第六层：模型路由层

根据成本、延迟和输出质量，将任务分配给最适合的模型，从而提高效率。

包括 Martian、OpenRouter、Higress、Not Diamond 等。

7、第7层：智能体协议层

定义智能体之间的交互和通信方式。像 MCP、A2A、A2UI、AG-UI、ANP、ACP 这样的协议，有助于结构化的多 AI 智能体协作和上下文管理。

8、第8层：智能体编排层

使智能体能够执行工作流、与其他智能体交互，并在工具和环境中进行协调。

包括 AgentScope Java、Spring AI Alibaba、LangGraph、Autogen、LlamaIndex、Swarm、Eino 等。

9、第九层：智能体认证层

处理智能体在可信生态系统内的安全身份、访问控制和基于角色的权限。

包括 AWS AgentCore Identity、Azure Entry Agent ID 等。

10、第十层：智能体可观测层

通过遥测、日志、反馈循环和分析来跟踪智能体的行为，以便持续改进和调试 AI 智能体。

包括 LangSmith、Langfuse、Arize、OpenTelemetry、Helicone、Opik 等。

11、第十一层：智能体工具层

智能体使用的 API、搜索和外部工具，用于获取实时数据、自动化决策或跨领域集成。

包括 Google Search、DuckDuckGo、Sorper、Exa 等。

12、第十二层：认证层

通过安全的身份验证和用户访问控制层来保护智能体的操作。

包括 Auth0、Okta、OpenFGA、ANON 等。

13、第十三层：记忆层

存储之前的交互和上下文知识，帮助智能体随着时间的推移进行个性化和适应。

包括 Zep、Mem0、Letta、Cgnee 等。

14、第十四层：前端层

用户与智能体无缝交互的 UI 组件，比如： Web 应用和聊天界面。

包括 Streamlit、Flask、gradio、NEXT 等。

总之，以上就是智能体应用在企业落地的生态系统，可以根据企业总的业务场景灵活选择每层中的工具和技术，但是并不是所有列出的技术都需要用来构建一个有效的 AI 智能体应用中。

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