1. 引言

1.1 背景与目标

随着大语言模型（LLM）能力的增强，单一的对话机器人已无法满足企业复杂的业务需求。本架构旨在构建一个高内聚、低耦合、可扩展的企业级智能体（Agent）平台。该平台支持多模态交互、长期记忆、技能动态编排及多 Agent 协作，为企业提供从底层模型能力到上层应用的全栈解决方案。

1.2 设计原则

• 分层解耦：基础设施、工具、核心服务与应用层清晰分离，便于独立演进。
• 按需加载：技能和记忆模块通过懒加载机制激活，优化资源利用。
• 记忆分层：通过短期与长期（场景/事实/偏好）记忆架构，实现对用户的深度个性化。
• 协议标准化：引入 MCP 协议统一模型与工具的交互标准。

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2. 架构图

3. 架构分层详解

3.1 基础设施层

作为系统的“硬件”和“原材料”基础，提供算力与存储能力。

• 模型组件：

语言模型 (LLM)：系统的大脑，支持多云多模型切换（如 Claude 3.5, GPT-4o, DeepSeek）。

Embedding & Rerank：负责将文本转化为向量表示，并优化检索结果的相关性。

OCR 模型：赋予 Agent 视觉能力，支持图片与 PDF 文档中的文字提取。

• 数据存储：

向量数据库：存储非结构化知识的向量化数据，支撑 RAG（检索增强生成）。

图数据库：存储实体及其复杂关系，支持 Agent 进行知识推理与连接。

关系数据库：存储结构化业务数据及长期记忆中的事实。

缓存数据库：用于短期记忆的高频读写，以及会话状态的快速存取。

3.2 工具

作为系统的“手”，封装了对外部世界的操作能力，通过 MCP 协议标准化。

• MCP Gateway：作为 Model Context Protocol 的网关，将内部各种技能封装为标准接口，使模型能够像调用函数一样调用工具。
• 知识库引擎：基于 RAG 技术，自动抓取、切片、向量化企业文档，并根据用户问题检索相关片段。
• Research 工具：集成搜索引擎、数据分析库（如 Pandas）、代码解释器等，扩展 Agent 的信息获取与处理能力。
• Context Engine：负责从海量对话与文档中提取关键上下文，进行压缩与去噪，防止上下文窗口溢出，并过滤敏感信息。

3.3 核心服务层

作为系统的“操作系统”，负责任务编排、记忆管理与决策逻辑，是 Agent 平台的核心。

• Agent Core (推理引擎)：

基于提示词工程与 Chain-of-Thought 引导 LLM 进行推理。

负责任务拆解、子任务分配及最终结果汇总。

• Skills Manager (技能管理器)：

注册与发现：动态注册新工具，通过描述向 Agent 暴露可用技能。

按需加载：根据 Agent 的意图动态加载必要的技能库，降低内存占用。

• Memory System (记忆系统)：

短期记忆：基于 Redis，存储当前的对话历史、变量状态，具有快速读写特性，随会话结束而清空。

长期记忆：持久化存储，支持跨会话调用。

场景记忆：记录特定任务中的步骤与中间结果，支持断点续传。

事实记忆：将对话中确认的知识点转化为结构化数据存入 SQL/Graph DB。

偏好记忆：记录用户的习惯、风格与特定配置，提供个性化服务。

• Workflow Engine (工作流引擎)：

基于 State Graph（状态图）管理 Agent 的生命周期。

定义状态转换条件（例如：模型输出 -> 判断是否调用工具 -> 调用工具 -> 更新状态 -> 返回模型）。

支持多 Agent 并行协作（如一个 Agent 搜索，另一个 Agent 写作）。

3.4 应用层

面向最终用户或开发者，提供具体的业务能力。

• 特定领域 Agent：基于核心服务层配置出专用智能体（如代码生成 Agent、数据分析 Agent、财务报表 Agent）。
• 特性：具备可插拔性，不同 Agent 可共享基础设施与工具，但拥有独立的 Prompt、技能集与记忆空间。

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4. 工作流设计

4.1 智能体响应流程

• 输入处理：用户请求到达应用层，传递至 Workflow Engine。
• 状态初始化：Workflow Engine 初始化对话状态，从 Memory System 加载长期记忆与偏好。
• 感知与检索：Context Engine 从对话历史中提取必要上下文，并触发 RAG 检索相关文档。
• 模型推理：

Agent Core 构造 Prompt（包含用户指令、历史、检索到的文档）。

技能管理器根据 Prompt 动态加载必要的工具（如 Web Search Tool）。

调用 LLM 进行推理，判断是否需要执行工具。

• 工具执行：

若需执行工具，通过 MCP Gateway 调用工具层服务。

工具层可能访问基础设施层（如查询 VectorDB 或调用 API）。

• 结果更新与循环：

工具执行结果被写入 Memory System（短期记忆）。

Workflow Engine 判断是否继续迭代或结束流程。

若未结束，将新结果再次送入 Agent Core。

• 输出与记忆写入：

生成最终回复返回用户。

系统异步将本次交互中的重要事实与偏好写入长期记忆。

4.2 记忆

当 Agent 与用户交互时，后台的异步线程会：

1. 提取对话中的实体与关系。
2. 识别用户意图（如陈述事实、表达偏好）。
3. 分类存储：
4. Fact -> 写入 GraphDB / SQLDB。
5. Preference -> 写入 User Profile。
6. Scene -> 存储当前任务的执行树。

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5. 技术选型建议

组件	推荐技术栈	说明
编排框架	LangGraph	非常适合构建有状态、循环的 Workflow Engine。
模型协议	Anthropic MCP SDK	实现模型与工具间的标准化交互。
向量数据库	Milvus / PGVector	高性能向量检索。
记忆存储	Redis (短) + Neo4j (事实/关系) + PostgreSQL (结构化)	经典的记忆架构组合。
消息队列	Kafka / RabbitMQ	用于异步更新长期记忆及多 Agent 通信。

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6. 总结

通过清晰的分层设计，成功地将大模型的通用能力转化为解决特定业务问题的智能体能力。

• 基础设施层保证了算力与资源的弹性。
• 工具层通过 MCP 协议实现了能力的无限扩展。
• 核心服务层通过 Memory 和 Workflow 赋予了 Agent “思考”与“回忆”的能力。
• 应用层则快速响应业务需求，实现规模化落地。