别再卷GPT-4了！硅谷大佬揭秘企业级AI Agent的六件套，小白也能秒变架构师！

Palantir AIP提出企业级AI Agent的"六件套"架构：模型、上下文、工具、指令、记忆、自动规划。其核心是将Ontology（本体）作为护城河，实现结构化业务理解而非简单的文档检索。Palantir强调AI应作为人类能力的增强而非替代，在关键决策中保持"人在回路"。企业级Agent需具备模型路由与安全治理能力，能执行闭环任务并写入核心系统，而非仅做咨询顾问。

Python编程杰哥

983人浏览 · 2026-01-08 14:35:30

Python编程杰哥 · 2026-01-08 14:35:30 发布

在硅谷和华尔街都在热炒AI Agent的今天，几乎每个软件公司都在PPT里加上了 Agent 的概念。然而，当我们将目光转向实战——特别是战场、反恐、复杂供应链断裂这些不允许失败的场景时，我们会发现 Palantir 给出的答案与众不同。

作为长期跟踪 Palantir 的观察者，我注意到 Alex Karp（CEO）和 Shyam Sankar（CTO）近期频繁强调一个观点：“聊天机器人不是企业 AI 的未来，能够自主完成闭环任务的智能体才是。”

虽然市面上关于 Agent 的架构讨论（如 LangChain 的定义）通常包含模型、工具、规划、记忆等要素，但 Palantir 将其工业化、产品化的方式具有极高的参考价值。

今天，我们从模型、指令、工具、上下文、记忆、自动规划这智能体六件套入手，深度剖析 Palantir AIP（Artificial Intelligence Platform）是如何将这些概念落地为企业级操作系统的。对于想要对标 Palantir 的产品高管或寻找 Alpha 的投资者，仅供参考。

一、模型：不做模型的奴隶，做模型的主人

在开源框架中，开发者往往纠结于“是用 GPT-5 还是 Claude 4”。但在Palantir AIP 的架构中，模型被商品化了。

Palantir 的核心逻辑：AIP Gateway。

Palantir 不训练基础大模型，而是提供了一个名为 AIP Gateway 的基础设施。这体现了其极强的 ToB 智慧：

模型不可知论：企业可以在同一个工作流中，用 GPT-5 处理推理，用 Llama-3 处理摘要，用专门的微调模型处理代码。

治理前置：在模型层面上，Palantir 并不只是调用 API。它在模型与企业数据之间竖起了一道墙。模型虽然负责思考，但绝不允许模型在未经授权的情况下偷看数据。

不要把产品的核心竞争力押注在某个特定模型的能力上。企业级 Agent 的核心竞争力在于模型路由（Model Routing）与安全治理。

二、上下文 (Context)：Ontology是唯一的护城河

这是 Palantir 与所有 RAG（检索增强生成）创业公司最大的区别，也是其万亿市值的基石。

市面上的 RAG 大多是非结构化的：把 PDF 切片，存入向量数据库。当 Agent 提问时，捞出一段文本。这叫文档检索，不叫业务理解。

Palantir 的上下文核心是 Ontology（本体）。

不仅仅是文本：在 Palantir 中，上下文不是一堆文本块，而是数字孪生（Digital Twin）。例如，“一个工厂”在 AIP 里不仅仅是文档里的描述，它是一个对象，连接着实时的产量数据、ERP 里的库存状态、CRM 里的客户订单。

结构化 + 非结构化：当 Agent 运作时，它获取的上下文是：“这个工厂（对象）目前的警报等级是 High（实时数据），且根据维修手册（非结构化数据），需要执行 B 类检查。”

投资/技术视角：如果一个 AI Agent 系统没有建立这种语义层或本体层，它永远只能做咨询顾问，而不能做运营经理。Ontology 让 LLM 懂业务逻辑，而不仅仅是懂语言。

三、工具：从读到写的惊险一跃

绝大多数 Agent 只能读（分析报表、总结会议）。但在 Palantir 的字典里，不能写回系统的 AI 是没有商业价值的。

Palantir AIP 的工具层对应的是 Actions 和 Webhooks。

副作用管理：在企业软件中，让 AI 自动修改 ERP 数据是极度危险的。Palantir 的 Action 机制允许 LLM 调用工具（例如：调整库存、通过采购申请），但必须经过严格定义的 API 接口。

人机协同：在工具执行前，Palantir 强制设计了核准环节。Agent 可能会规划出三个工具调用步骤，但在发射导弹或汇款之前，必须有人类的点击确认。

产品剖析： Palantir 的工具层并不追求工具数量的多少，而是追求与遗留系统集成的深度。它能穿透 SAP、Salesforce、Oracle 的外壳，这是大部分轻量级 Agent 无法做到的。

四、指令：AIP Logic 的确定性艺术

提示工程在 C 端是玄学，在 B 端必须是科学。

Palantir 推出的 AIP Logic 是一个可视化的集成开发环境。它不是简单的 Prompt 框，而是一个将自然语言指令与代码逻辑混合的编排器。

结构化指令：它允许开发者定义：“先用 LLM 提取参数 A，如果不满足条件 X，则直接走 Python 脚本分支；如果满足，再进行下一步 LLM 推理。”

调试与回溯：它的指令系统带有极强的 Debug 功能，你可以看到每一步指令的输入输出，这对于企业除错至关重要。

企业级 Agent 的指令层，必须是概率性（LLM）与确定性（Code）的结合体。纯靠 Prompt 解决不了复杂的业务逻辑。

五、记忆：超越向量数据库的操作状态

通常我们理解的 Agent 记忆是记住用户的对话历史。但在 Palantir 的 AIP 中，记忆更多指的是运营状态。

因为有了 Ontology，Agent 的记忆是活的：

它不需要把所有历史记录都塞进 Context Window。

它只需要查询 Ontology 对象的状态变更。例如：Agent 不需要记住“我昨天建议了采购”，它只需要查询订单对象，发现状态已变为“待审批”。

这种基于对象状态的记忆，比基于对话日志的记忆更准确、更节省 Token，也更符合企业业务流转的本质。

六、自动规划：AIP Automate 的野心

这是 Palantir AIP 目前最前沿的部分：AIP Automate。

当 Agent 拥有了工具、理解了上下文，如何解决复杂问题？比如“应对台风对供应链的影响”。这不能靠单一指令，需要规划。

多智能体编排 (Multi-Agent Orchestration)： Palantir 允许创建不同的 Agent 角色（如：库存 Agent、物流 Agent、财务 Agent）。

动态图：自动规划不是乱想，而是生成一个有向无环图（DAG）。系统会展示：Agent 打算先查天气，再查库存，然后模拟三种运输路线，最后生成报告。

可解释性规划：最关键的是，这个规划过程对管理层是透明的。CEO 可以看到 AI 的决策树，而不是面对一个黑盒。

Palantir 的核心世界观是其成功的关键。

为什么 Palantir AIP 能够在商业上取得惊人的成功，美国商业收入同比增长迅猛？

因为他们没有被 AI 技术的酷炫迷惑，而是坚持了 Alex Karp 的核心哲学：

“AI 必须作为人类能力的增强（Augmentation），而不是替代（Replacement）。在关键决策链条中，人必须在回路中（Man in the loop）。”

用我们以前总说的一句话就是：人机共融或人机协同。

总结来看，Palantir AIP 的六件套：

模型提供了算力引擎；

Ontology（上下文+记忆）提供了业务理解与护城河；

工具（Actions）提供了执行力；

指令（Logic）与规划（Automate）提供了可控的智能编排。

给投资者的建议。关注 Palantir或AI科创公司标的，不要只看它接入了哪家大模型，要看它的 Ontology 渗透率。一旦企业将核心业务逻辑建模在 Palantir 的 Ontology 上，迁移成本将高得不可想象。

给产品高管的建议。如果你正在开发 B 端 Agent，请反思：你的上下文是否只是文档切片？你的工具是否敢于写入核心系统？你的智能体是否自动规划？如果答案是否定的，那么你做的可能只是一个 Chatbot，而不是 Palantir AIP 级别的企业智能体。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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