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。

ps：如果你对多智能体代理的工作模式和技术不是很了解，建议你可以看看我之前整理的一个技术文档《Agentic AI 多智能体代理模式技术详解》

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。

ps：由于文章篇幅有限，之前我也整理过关于RAG检索增强生成的技术文档，建议粉丝朋友自行领取查阅：《检索增强生成（RAG）》

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：

2. 模型与人类策略差异；

4. 缺乏领域数据；

6. 训练数据陈旧；

8. 预训练成本高；

10. 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：

2. 识别需求；

4. 选择函数；

6. 准备参数；

8. 执行调用；

10. 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。

如果您对AI大模型架构设计与落地实践感兴趣，欢迎关注我的后续分享。

 如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取