了解如何利用复合AI系统架构化模块化且安全的智能体工作流，以实现可扩展的企业自动化。
生成式AI、大语言模型和多智能体编排的融合催生了一个变革性的概念：复合AI系统。这些架构超越了单个模型或助手，代表了智能代理的生态系统，它们通过协作来大规模交付业务成果。随着企业追求超自动化、持续优化和个性化参与，设计智能体工作流已成为关键的差异化因素。
本文探讨复合AI系统的设计，重点聚焦模块化AI代理、安全编排、实时数据集成和企业治理。旨在为解决方案架构师、工程领导者和数字化转型高管提供一个实用的蓝图，用于在各个领域（包括客户服务、IT运营、营销和现场自动化）构建和扩展智能代理生态系统。
复合AI的兴起
传统的AI应用通常是孤立的，一个机器人专用于服务，另一个专注于分析，还有一个用于营销。然而，真实世界的工作流是相互关联的，需要共享上下文、移交意图并进行自适应协作。复合AI系统通过以下方式解决这一问题：
- 启用自主但协作的代理（例如，规划器、检索器、执行器）
- 促进多模态交互（文本、语音、事件）
- 支持企业级的可解释性、隐私和控制指南
这反映了复杂系统在人类组织中的运作方式：每个单元（代理）都有其角色，但它们共同创造了一个价值链。
企业级智能体工作流的设计原则
设计有效的复合AI系统需要深思熟虑的方法，以确保模块化、可扩展性并与企业目标保持一致。以下是指导智能体工作流开发的关键原则：
1. 模块化代理设计
每个AI代理都应遵循单一职责原则，设计为具有特定、明确界定的职责。这种模块化使维护、测试和可扩展性变得更加容易。例如：
- 规划器代理：将总体目标分解为可管理的子任务。
- 检索器代理：从不同来源检索和收集相关数据。
- 执行器代理：根据规划器的指令执行操作。
- 评估器代理：评估结果并提供反馈以持续改进。
通过明确定义职责，代理可以独立运作，同时在系统内协同工作。
2. 事件驱动和以意图为中心的架构
从静态的、同步的工作流转向动态的、事件驱动的架构，可增强响应能力和适应性。实施以意图为中心的设计使系统能够有效解释用户或系统意图并据此行动。关键组件包括：
- 意图路由器：对意图进行分类并将其引导至相应的代理。
- 事件代理：通过事件消息促进代理之间的通信。
- 记忆模块：随时间推移保存上下文，使代理能够基于历史数据做出明智决策。
这种架构实现了可扩展性和弹性，这对企业环境至关重要。
3. 企业数据集成与检索增强生成
集成结构化和非结构化数据源可确保AI代理在全面的上下文中运行。利用检索增强生成技术使代理能够访问外部知识库，从而提高其决策能力。策略包括：
- 数据连接器：创建与企业数据库和API的安全连接。
- 向量数据库：增强语义搜索和相关信息的检索。
- 知识图谱：提供数据实体之间关系的结构化表示。
这种集成确保了代理信息灵通、具有上下文意识，并能提供准确的结果。
4. 安全与治理框架
确保智能体系统的安全性和合规性至关重要。实施强大的治理框架有助于维持信任和问责制。关键实践包括：
- 访问控制：建立并强制执行数据和代理交互的权限。
- 审计追踪：记录代理活动以实现透明度和合规性。
- 合规性检查：根据GDPR和HIPAA等监管标准定期评估系统。
结构良好的治理模型可以防范风险，并确保AI的合乎道德的部署。
5. 可观测性与持续监控
实施可观测性实践能够实时监控和诊断代理行为及系统性能。关键组件包括：
- 日志记录：记录代理行动和决策的全面日志。
- 指标收集：收集性能指标，如响应时间和错误率。
- 警报系统：及时向利益相关者通知异常或系统故障。
持续监控允许进行主动维护和持续改进。
6. 人在回路机制
纳入人工监督可确保AI代理在可接受的范围内运行，并适应细微的场景。HITL方法包括：
- 审批工作流：确保关键决策或行动得到人工验证。
- 反馈循环：使用户能够就代理性能提供输入，指导其未来行为。
- 干预协议：允许人员在必要时修改或调整代理行动。
平衡自动化与人工判断可增强系统可靠性并建立用户信任。
7. 可扩展性与性能优化
设计能够有效扩展以处理不断增长工作负载的系统至关重要。实现这一目标的策略包括：
- 负载均衡：在代理和资源之间均匀分配工作负载。
- 异步处理：使代理能够独立运行，最大限度地减少瓶颈。
- 资源管理：有效监控和分配计算资源以维持性能。
针对可扩展性进行优化可确保系统在需求增加时保持响应能力和有效性。
通过遵循这些设计原则，企业可以创建稳健、高效、可靠的智能体工作流，这些工作流既符合组织目标，又能适应不断变化的挑战。
实际应用案例：现场服务代理网格
场景：一家公用事业组织可以利用三个专门的AI代理来增强现场响应操作：
- 规划器代理：评估收到的用户投诉并制定解决计划。
- 检索器代理：获取资产位置、历史工单数据和合规性检查清单。
- 执行器代理：安排技术人员并向移动服务团队发送警报。
影响：提高任务分配效率、缩短解决周期并提高技术人员生产率。
结论
复合AI系统正在通过促进智能、适应性强且可扩展的工作流来改变企业架构。设计模块化、可编排的智能体系统有助于组织：
- 加速AI驱动的转型
- 增强运营弹性和灵活性
- 为客户和员工体验提供更好的结果
未来在于从孤立的AI任务转向复合的代理生态系统，这是一种将创新与强大治理及领域相关性相结合的战略。
【注】本文译自：Architecting Compound AI Systems for Scalable Workflows
