从“能用”到“可控、可观测、可进化”，AI 应用真正的分水岭不在模型，而在架构。

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一、为什么需要重新理解 AI 架构？

过去两年，大量 AI 系统停留在：

• • Prompt + LLM
• • 简单 Tool 调用
• • Demo 能跑，生产不可控

问题不在模型，而在：

缺少一套清晰的系统分层与运行时（Runtime）设计

于是出现几个关键概念：

• • MCP（Model Context Protocol）
• • Agent
• • Skill
• • RAG / Memory
• • Harness（AI Runtime）

但大多数图的问题是：

❌ 把这些概念画成一条“调用链”
❌ 混淆“能力层”和“系统层”
❌ 忽略 Runtime（Harness）的核心地位

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二、正确的架构应该长什么样？

这张图，本质表达的是三件事：

1️⃣ 一条“能力执行主链”

Agent → LLM → Skill → MCP → External World

从“思考”到“行动”逐层下沉：

• • Agent：任务编排与执行控制
• • LLM：认知与推理
• • Skill：能力封装
• • MCP：连接协议
• • External：真实世界

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2️⃣ 一个“认知-行动-记忆”的闭环

External → MCP → Skill → Agent → Memory → LLM

这才是 AI 系统的本质：

不是一次调用，而是持续迭代的闭环系统

对应当前主流范式：

• • ReAct
• • Plan-Execute
• • Reflexion

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3️⃣ 一个“横切全局的 Runtime（Harness）”

这是最容易被低估、也是最关键的一层：

Harness = AI 系统的操作系统

它不在链路上，而是覆盖所有层

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三、逐层拆解：这套架构到底在干什么？

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🟣 L4：Agent（应用与编排层）

核心结构：

State → Planner → Executor → Verifier → Reflector

职责：

• • 任务拆解
• • 工具选择
• • 多轮执行
• • 结果校验
• • 反思优化

👉 本质：

Agent = LLM 的“具身执行体”

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🔵 L3：LLM（认知引擎）

能力：

• • 理解（NLU）
• • 推理（Reasoning）
• • 规划（Planning）
• • 生成（Generation）

但要注意：

❗ LLM 不负责执行
❗ LLM 不直接操作世界

👉 它只负责：

“决定怎么做”，而不是“去做”

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🟢 L2：Skill（能力 SDK）

Skill 是很多人理解最模糊的一层。

正确理解：

Skill = 可复用的业务能力封装

包括：

• • 数据分析 Skill
• • 报表生成 Skill
• • 订单处理 Skill
• • 文档处理 Skill

它不是简单 Tool，而是：

Tool + 语义 + 流程 + 组合能力

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🟠 L1：MCP（连接与协议层）

MCP 的本质：

AI 世界的“统一接口标准”

解决问题：

• • 工具调用不统一
• • 权限混乱
• • 数据格式不一致

核心能力：

• • Tool Schema
• • 能力发现
• • 权限控制
• • 数据规范
• • 连接管理

👉 类比：

• • API Gateway
• • 驱动层（Driver Layer）

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🟢 L0：External World（外部世界）

这里才是真正“发生事情”的地方：

• • 数据库
• • ERP / CRM
• • SaaS
• • API
• • 文件系统
• • 人工流程

👉 关键认知：

AI 不创造价值，它只是调度价值

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四、Memory：为什么必须单独一层？

很多架构把 Memory 混在 Agent 或 LLM 里，这是不对的。

应该拆成两类：

1️⃣ 短期记忆（Session Memory）

• • 当前任务上下文
• • 对话历史

👉 给 Agent 用（控制流程）

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2️⃣ 长期记忆（RAG）

• • 向量数据库
• • 知识库

👉 给 LLM 用（增强认知）

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核心区别：

类型	用途
Agent Memory	控制状态
LLM Memory	提供知识

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五、Harness：真正决定系统能不能上线的层

这是整张图最关键的部分。

没有 Harness，就没有生产级 AI 系统

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Harness 负责什么？

1️⃣ 调度（Scheduler）

• • 多任务执行
• • Agent 编排
• • 并发控制

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2️⃣ 执行控制（Execution Control）

• • 超时控制
• • 重试机制
• • 熔断策略

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3️⃣ 可观测性（Observability）

• • Tracing
• • Logging
• • Metrics

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4️⃣ 评测（Eval）

• • 离线评估
• • 在线反馈
• • A/B Test

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5️⃣ 安全治理（Governance）

• • 权限控制
• • 数据安全
• • 内容安全
• • 合规

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6️⃣ 资源管理（Resource）

• • Token 控制
• • 成本管理
• • 限流

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👉 本质一句话：

Harness = AI 系统的 Control Plane

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