Hvad er en AI-agentarkitekt, og hvordan designer de disse arkitekturer?

Når vi taler om AI-agentarkitekter Vi taler ikke bare om en person, der ved, hvordan man bruger en LLM eller kædeprompts. Vi taler om de professionelle, der designer, planlægger og former komplekse systemer, hvor flere intelligente agenter opfatter, tænker, husker, samarbejder med hinanden og handler autonomt i virkelige digitale miljøer og forretningssystemer.

I denne sammenhæng bevæger en AI-agentarkitekt sig mellem flere lag: Klassiske agentframeworks, store sprogmodeller, orkestratorer, hukommelse, RAG'er, værktøjskald, API-integration, sikkerhed, observerbarhed og virksomhedsimplementeringDet er en hybrid rolle, midt imellem softwarearkitektur og AI-teknik, der designer, hvordan disse agenter skal opføre sig, koordinere og udvikle sig inden for en organisation.

Hvad er en AI-agent, og hvad er en agentarkitektur?

Kort sagt, en AI agent Det er et program, der baseret på en eller flere modeller (normalt LLM eller fundamentale modeller) er i stand til at modtage mål, ræsonnere i flere trin, bruge værktøjer og udføre autonome eller semi-autonome handlinger. Det er ikke begrænset til at svare på tekst. nedbryder problemer, planlægger en rækkefølge af handlinger og udfører dem om API'er, databaser, applikationer, websteder eller grafiske grænseflader.

Disse opgaver spænder fra virtuelle assistenter, der planlægger aftaler De kan opdatere et CRM-system eller håndtere agenter, der udforsker komplekse webgrænseflader, navigerer i virksomhedsapplikationer, udtrækker og krydsrefererer data eller udfører komplette forretningsworkflows. For at gøre dette kombinerer de sprog, ræsonnement, hukommelse og handlingsevner.

La AI-agentarkitektur Det er det strukturelle design, der definerer, hvordan den pågældende agent (eller sættet af agenter) opfatter miljøet, træffer beslutninger og handler. I modsætning til traditionel rigid-flow software er disse arkitekturer modulær, dynamisk og tilstandsbevidstDette giver mulighed for at håndtere usikkerhed, tilpasse sig forandringer og orkestrere komplekse beslutninger.

Når vi taler om "agentisk arkitektur" eller "agentbaseret AI-arkitektur", refererer vi til rammeværk, der tillader flere intelligente agenter at samarbejde at fuldføre mål, der kræver planlægning, ræsonnement, værktøjsbrug, hukommelse og koordinering mellem flere agenter. Det er ikke bare at "ringe til en LLM mange gange", heller ikke en simpel række af prompts, eller bare endnu en chatbot. Det er et komplet system med planlægger, orkestrator, hukommelseslag, værktøjsforbindelser, sikkerhedsregler og styring.

I en moden agentarkitektur er der normalt et planlægnings- og orkestreringslag, der omsætter overordnede mål til konkrete opgaver; et lag af specialiserede agenter (research, skrivning, validering, udførelse osv.); et hukommelseslag med vektordatabaser og RAG-lignende gendannelsesmekanismer; og et værktøjs- og udførelseslag, der integrerer med virksomhedens API'er, cloudtjenester eller interne applikationer.

Klassiske agentrammer: reaktive, deliberative og kognitive

AI-agentarkitekter starter ikke fra bunden: de bygger på årtiers arbejde i klassiske agentrammer af symbolsk og kognitiv AI. Disse rammer definerer, hvordan en agent skal opføre sig: hvordan den opfatter, hvordan den beslutter, hvilken hukommelse den bruger, og hvordan den handler.

den reaktive arkitekturer Disse er de enkleste: agenten forbinder direkte en situation med en handling, næsten refleksivt. Den reagerer på umiddelbare stimuli fra omgivelserne uden at bruge langtidshukommelse eller eksplicit fremtidsplanlægning. Dette gør dem meget hurtige, men prisen er, at De kan ikke lære af tidligere erfaringer eller planlægge komplekse sekvenser.

I den modsatte yderlighed er deliberative arkitekturerHer opretholder agenten en intern model af verden, ræsonnerer med den og planlægger, før den handler. Den analyserer dens kontekst. Den forudsiger mulige udfald, sammenligner strategier og vælger den, der bedst opfylder dens mål.I praksis ligner dette en klassisk symbolsk planlægger eller en LLM-drevet agent, der genererer og evaluerer planer, før der gribes ind.

Et skridt videre finder vi kognitive arkitekturerDisse systemer forsøger at efterligne processer, der er iboende i menneskelig tænkning: perception, arbejdshukommelse, langtidshukommelse, ræsonnement, læring og beslutningstagning. Hver af disse funktioner er implementeret som sammenkoblede moduler, der giver agenterne mulighed for at... at operere i komplekse og usikre miljøer og forbedre deres præstationer over tid.

Inde i denne paraply er den berømte model BDI (Tro-Ønske-Intention), yderst relevant for agentarkitekter. I denne sammenhæng:

• OverbevisningerDisse er agentens interne repræsentation af verden: miljøets tilstand, sensoriske data og den aktuelle kontekst. For eksempel: "Døren er lukket."
• ØnskerDisse udsagn indfanger de mål eller formål, som agenten ønsker at opnå, uden endnu at specificere handlingerne. For eksempel: "Jeg vil gerne ind i rummet."
• IntentionerDette er de planer eller handlingsforløb, som agenten forpligter sig til for at opnå disse ønsker, under hensyntagen til deres overbevisninger. For eksempel: "Jeg vil åbne døren, så jeg kan komme ind."

Denne BDI-tilgang modellerer helt naturligt en agents rationelle beslutningstagningOg mange moderne LLM-agentdesigns inkorporerer disse ideer, selvom de ikke altid navngiver dem eksplicit.

Grundlæggende komponenter i en AI-agentarkitektur

En moderne AI-agentarkitektur er afhængig af en række veldefinerede byggesten der arbejder sammen for at levere en ensartet, robust og skalerbar oplevelse. At forstå dem er nøglen for enhver arkitekt eller udvikler, der ønsker at designe seriøse løsninger, især på platforme som Microsoft, AWS eller Azure.

I næsten alle systemer finder vi en klientgrænseflade (Chat i Teams, webapplikation, mobil osv.), en chat/app/lagringsinfrastruktur der håndterer beskeder og kontekst, en orkestrator hvem der bestemmer, hvad der skal ske med hver anmodning, en eller flere sprogmodeller og en sæt af værktøjer og API'er som agenten kan påberåbe sig.

El kunde Det er simpelthen kontaktpunktet med brugeren, men bagved ligger et infrastrukturlag, der administrerer samtalens tilstand, lagrer vedvarende kontekst, håndhæver sikkerhedspolitikker og ruter beskeder. Derudover er orkestrator Den afgør, om anmodningen kræver et simpelt konversationssvar, kørsel af en deterministisk arbejdsgang, kald af en API eller aktivering af andre agenter.

El sprogmodel Den er ansvarlig for at fortolke inputtet, forstå intentionen, generere ræsonnement i naturligt sprog og foreslå svar eller handlingsplaner. Ved siden af ​​dette er der normalt en katalog af tilgængelige færdigheder, plugins eller handlinger (ofte baseret på OpenAPI-specifikationer), der fungerer som en oversigt over agentens muligheder.

La opkald til værktøjer Det er den mekanisme, der gør det muligt for modellen at vælge og aktivere eksterne funktioner, fra virksomheds-API'er til mikrotjenester. Omkring dette implementeres følgende: semantiske indekser og vektordatabaser til RAG, som letter søgninger efter betydning i dokumentation, virksomhedsdata eller historisk viden, og komponenter som f.eks. MCP-servere og proprietære protokoller (f.eks. Direct Line), der letter integration med specifikke økosystemer.

Opfattelses-, ræsonnements-, beslutnings- og feedback-loops

I hjertet af enhver seriøs agent ligger cyklussen. opfattelse → ræsonnement → beslutning → handling → feedbackAt designe den cyklus godt er et af AI-agentarkitektens hovedansvar.

La perceptionslaget Det fungerer som agentens sensoriske system: det modtager information fra brugere, sensorer, API'er, dokumenter eller digitale grænseflader. Dette involverer teknikker som tekstforbehandling, entitetsudtrækning, analyse af lange dokumenter, grænsefladevisualisering og integration af ustruktureret data. Målet er filtrere støj og identificere relevante mønstre for det aktuelle problem.

Denne opfattelse er grundlaget for ræsonnementmodulDette modul kan kombinere symbolske regler, klassisk maskinlæring, probabilistiske metoder og i stigende grad tankekæder og planlægningsværktøjer genereret af LLM. Det opdaterer agentens vidensbase, genererer hypoteser og... vurderer forskellige mulige handlingsforløb.

La beslutningsprocessen Denne argumentation omsættes derefter til konkrete handlinger, hvor niveauer af tillid, risici, omkostninger og forretningsmæssige begrænsninger måles. I virkelige miljøer skal denne komponent være i stand til at håndtere usikkerhed, anvende flere mål (f.eks. omkostninger vs. kvalitet vs. tid) og tilpasse sig ændringer i miljøet i realtid.

Endelig udførelse af handlinger Den omsætter beslutninger til API-kald, databaseskrivninger, interne systemopdateringer eller interaktioner med brugergrænseflader. For at sikre, at agenten er robust, inkluderer disse udførelsesmoduler fejlhåndtering, genforsøg og, når det er nødvendigt, rollback-mekanismer til at fortryde mislykkede handlinger.

masse feedback loops De lukker den cyklus: de overvåger umiddelbare og langsigtede resultater, giver feedback til lagene af opfattelse og ræsonnement og tillader systemet at justere sig over tid. Uden disse veldesignede løkker forbliver agenter "døve" for konsekvenserne af deres egne handlinger og De kan ikke lære eller forbedre sig.

Modularitet, tilstandsstyring og aktiv RAG

En af nøglerne til enhver moderne agentarkitektur er modularitetHver komponent (opfattelse, ræsonnement, beslutning, udførelse, hukommelse, sikkerhed) skal kunne udvikles, implementeres og udvikle sig relativt uafhængigt og kommunikere via klare grænseflader.

Denne modularitet forenkler fejlfinding, giver forskellige teams mulighed for at arbejde parallelt og gør det muligt at udskifte dele over tid: for eksempel, udskifte en LLM med en andeneller ændre vektorbasis uden at omskrive hele systemet. Platforme som Semantic Kernel, LangChain eller lavkodeværktøjer som Latenode eller forretningspiloter De udnytter netop denne idé om "forbindbare blokke".

La statsforvaltning Dette er den anden søjle. En agent har brug for korttidshukommelse (hvad der sker i denne session) og langtidshukommelse (brugerhistorik, læring, tidligere beslutninger). Effektiv håndtering af denne tilstand involverer at designe, hvordan konteksten gemmes, hvordan den hentes effektivt, og hvordan den synkroniseres på tværs af flere instanser eller agenter.

Her Recovery Enhanced Generation (RAG) spiller en ledende rolle. I moderne agentarkitekturer er hentning ikke længere en simpel engangssøgning, men en kontinuerlig dialog mellem agenter og hukommelse: agenter konsulterer vektordatabaser, opdaterer indlejringer, lagrer nye fakta og De bruger den hukommelse til at planlægge, validere og korrigere autonomt.

Dette aktive forhold til hukommelsen gør det muligt for mindre eller specialiserede modeller (SLM'er) at fungere som store LLM'er ved at stole på proprietære og altid opdaterede virksomhedsdata, hvilket undgår nogle af problemerne med hallucinationer eller forældelse af modeller, der er trænet med faste data.

Lagdelte, skifer- og hybridarkitekturer

Fra et softwaredesignperspektiv anvender agentarkitekturer typisk kendte arkitektoniske mønstreEn af de mest anvendte er lagdelt arkitektur: funktionaliteten er fordelt på tværs af horisontale lag med klart definerede ansvarsområder.

I denne tilgang beskæftiger ét lag sig med detektion/opfattelse (datainput og forbehandling), en anden af kognitivt lag (ræsonnement, planlægning, videnshåndtering) og en anden af ​​de udførelseslag (handlinger på eksterne systemer). Hver enkelt kommunikerer med de andre via API'er eller veldefinerede kontrakter.

Den store fordel ved dette design er dets klarhed og skalerbarhed: lag kan opdateres isoleret, en specifik komponent kan udskiftes, eller tredjepartskomponenter kan integreres uden at omskrive alt. Ulempen er, at stive grænser mellem lag nogle gange introducerer yderligere latenstid og færre muligheder for krydsoptimering.

I komplekse problemer forekommer følgende også: tavlearkitekturerI disse systemer deler flere specialiserede moduler et fælles vidensområde ("tavlen"), hvor de skriver og læser delvise løsninger. En koordinerende komponent overvåger denne tavle og beslutter, hvilket modul der skal gribe ind næste gang. Dette mønster er meget nyttigt, når input er uforudsigelige og kræver... Byg løsninger trinvis og i samarbejde.

Endelig hybridarkitekturer De kombinerer lag til grundlæggende opgaver med delte whiteboards til avanceret ræsonnement og opnår en balance mellem forudsigelighed og fleksibilitet. Det er for eksempel almindeligt at bruge en lagdelt arkitektur til orkestrering og udførelse, men at lade flere ekspertagenter samarbejde på en delt whiteboard til komplekse beslutningsproblemer.

Enkeltagentsystemer vs. fleragentsystemer

En anden kritisk designakse for en AI-agentarkitekt er at vælge mellem enkeltagentsystemer o multiagentsystemerDer er ikke noget universelt svar: det afhænger af forretningskonteksten, problemets kompleksitet og kravene til pålidelighed.

I et system af eneforhandlerAl "intelligens" er koncentreret i en enkelt enhed, der opfatter, ræsonnerer og handler. Dette letter design, fejlfinding og observerbarhed og fungerer normalt rigtig godt i miljøer med veldefinerede problemer og klare regler (for eksempel visse finansielle processer, veldefinerede medicinske diagnoser eller specifik industriel automatisering).

masse multiagentsystemerI stedet distribuerer de efterretninger mellem flere autonome agenter, der hver især specialiserer sig i en rolle: én undersøger, en anden udarbejder kladder, en anden validerer, en anden interagerer med API'er, en anden administrerer sikkerhed osv. Disse agenter samarbejder, forhandler og koordinerer handlinger for at nå de overordnede mål, hvilket giver mulighed for... paralleliser arbejde, øg fejltolerancen og afspejl bedre komplekse forretningsprocesser.

Prisen, der skal betales, er koordinering: kommunikation mellem agenter, konfliktløsning, handlingssynkronisering og håndtering af delte tilstande. Hvis dette aspekt ikke er veldesignet, kan kompleksiteten af ​​et system med flere agenter opveje dets fordele.

I mange forretningsscenarier er en rimelig strategi at starte med en kraftfuld central agent Og efterhånden som behovene vokser, opdel ansvaret i specialiserede agenter, hvor en orkestrator fordeler opgaver i henhold til deres speciale og arbejdsbyrde.

Orkestratorer: dynamisk, deterministisk og hybrid flow

El orkestrator Den er "lederen" af agentarkitekturen. Den er ansvarlig for at dirigere anmodninger, beslutte, om der skal bruges et generativt AI-flow eller et rigidt forretningsflow, og koordinere udførelsen af ​​opgaver og værktøjer.

Vi kan skelne mellem tre hovedstile inden for orkestrering. ustrukturerede dynamiske strømme De bruger sprogmodeller til at beslutte i realtid, hvilke værktøjer eller underflows der skal aktiveres. De er ideelle, når der er stor variation i input og output, såsom resuméer, oversættelser eller åbne forespørgsler, hvor variation er acceptabel.

masse deterministiske strømme De er baseret på kode eller rigide regler (hvis-så-ellers, Power Automate-flows, BPMN osv.). De er perfekte til processer, der kræver maksimal nøjagtighed og overholdelse af lovgivningen (f.eks. revisionslogfiler, onboarding af kunder, regulerede trin).

Mellem disse to yderpunkter ligger hybride strømmeDisse kombinerer intentionsvurdering og generativ beslutningstagning med kritiske deterministiske sektioner. De er mere komplekse at udvikle, men giver dig mulighed for at udnytte AI's fleksibilitet, hvor den tilføjer værdi, og vedligeholde panserklædt kontrol hvor det er essentielt.

SDK'er som f.eks. Semantisk kerne eller LangChain De tillader implementeringen af ​​denne type orkestrering, hvor LLM-drevne agenter, deklarative flows, OpenAPI-forbundne værktøjer og rene logiske komponenter blandes, dog på bekostning af at øge den samlede løsnings kompleksitet.

Store handlingsmodeller (LAM), SLM og vision

Ud over LLM'er, familien af Store aktionsmodeller (LAM)Modeller, der er specifikt designet til at oversætte sprog til strukturerede og eksekverbare handlinger. Mens traditionelle LLM'er udmærker sig ved at generere og forstå tekst, fokuserer LAM'er på funktionskald, kommandoopbygning og pålidelig opgaveudførelse.

Funktionskald er blevet en kernekomponent i agentarkitekturen: modellen svarer ikke kun i tekst, men genererer også strukturerede parametre til eksterne funktioner (databaseforespørgsler, oprettelse af billetter, bookinger, systemopdateringer osv.). Dette gør det muligt for agenten at at integrere problemfrit med digitale økosystemer uden at være afhængig af skrøbelig tekstparsing.

Samtidig orkestreringen af små sproglige modeller (SLM) Specialiserede SLM'er, som kombineres med hinanden til specifikke opgaver i stedet for altid at være afhængige af en enkelt, gigantisk LLM. Disse SLM'er kan køre lokalt, er billigere og nemmere at implementere og forbedres af RAG'er for at opnå et vidensniveau, der kan sammenlignes med større modeller.

I digitale miljøer, den Sprogmodeller med vision De giver agenter mulighed for at se og forstå grænseflader, skærme og websteder, som i projekter som Ferret-UI eller WebVoyager. Dette åbner døren for agenter, der De udforsker anvendelserne på egen hånd.De identificerer knapper, formularer eller menuer og agerer ikke kun på officielle API'er, men også på brugergrænseflader, hvor der ikke er nogen direkte integration.

Alt dette stemmer overens med en klar tendens: AI-agenter holder op med at være simple tekstgeneratorer og bliver fuldgyldige skuespillere inden for virksomhedens digitale økosystem.

AI-agentarkitektur i virksomhedsmiljøer

Når vi bringer disse ideer ind i erhvervslivet, faktorer som f.eks. skalerbarhed, pålidelighed, sikkerhed, integration og styringEn prototype i et laboratorium er én ting, men et produktionssystem, der automatiserer kritiske processer, er noget helt andet.

Organisationer har brug for arkitekturer, der kan skaleres horisontalt (flere agentinstanser bag load balancers), modstå spidsbelastning, opretholde stabil ydeevne og undgå enkeltstående fejl. Dette involverer design af statsløse komponenter hvor det er muligtmed centraliseret tilstandsstyring og optimere hukommelsesintensive processer for at undgå at infrastrukturen kollapser.

La virksomheds cybersikkerhed Det er vigtigt at have redundans, genforsøg, kontrollerede nedbrydningsmekanismer og topologier, hvor fejl i én agent eller tjeneste ikke bringer resten ned. Sikkerhed går langt ud over at godkende modellens API: det er nødvendigt at beskytte data, der bevæger sig mellem lag af opfattelse, ræsonnement og udførelse, med kryptering, rollebaseret adgangskontrol, netværkssegmentering og detaljerede revisionslogfiler.

En anden central udfordring er integration med eksisterende systemerERP'er, CRM'er, ældre databaser, meddelelseskøer, identitetstjenester som Active Directory eller LDAP, SSO osv. AI-agenter skal fungere som blot endnu en komponent i dette økosystem, der respekterer tilladelser, godkendelsesworkflows og compliance-politikker.

AI-agentarkitekten skal også planlægge observerbarhedMålinger omfatter svartider, ressourceforbrug, fejlrater, distribueret sporing på tværs af tjenester og AI-specifikke "kvalitative" målinger såsom intentionel hitrate, korrekt værktøjsbrug, svarkvalitet og adfærdsmæssige afvigelser. Uden god telemetri bliver det et sats at vedligeholde disse systemer i produktion.

AI-agentarkitektens rolle i virksomheder

I denne sammenhæng er AI-agentarkitekt Hun fungerer som en nøglefigur, der forbinder forretning, softwareudvikling og AI. Hendes mission er ikke kun at vælge modeller, men design den komplette arkitektur der giver agenter mulighed for at operere med kontrolleret autonomi inden for organisationen.

Deres ansvarsområder omfatter at definere, hvilke problemer der giver mening at adressere med agenter, vælge mellem arkitekturer med én eller flere agenter, vælge lagdelte, slate- eller hybridmønstre og specificere, hvordan hukommelse, RAG, orkestrering og arbejdsgange skal implementeres.

Den bør også fastsætte retningslinjer for Ansvarlig AI (RAI): hvilke grænser der pålægges agenter, hvordan deres beslutninger revideres, på hvilke tidspunkter mennesker indgår i kredsløbet, hvordan risikoen for bias, privatliv eller hallucinationer håndteres, og hvordan sikres det, at systemet overholder sektorreglerne.

I komplekse projekter samarbejder agentarkitekten med datateams, forretningsteams og sikkerhedschefer for at bygge løsninger, der automatiserer langvarige processer, research pipelines, kundesupportworkflows eller data engineering-opgaver, og altid vedligeholder sporbarhed, kontrol og evolutionær kapacitet.

I sidste ende er AI-agentarkitektens rolle at muliggøre en ny generation af systemer, hvor agenter ikke kun kommunikerer, men også De forstår, beslutter, handler og lærer. inden for sikre og styrede rammer. Når disse arkitekturer er designet med solide mønstre, velgennemtænkt hukommelse, aktiv RAG, korrekt orkestrering og robust integration med virksomhedssystemer, kan organisationer bevæge sig fra isolerede eksperimenter til virkelig intelligent og skalerbar automatisering.

Relateret artikel:

AI-agenter vs. AI-assistenter vs. generativ AI: reelle forskelle og anvendelser

Isaac

Passioneret forfatter om bytes-verdenen og teknologien generelt. Jeg elsker at dele min viden gennem skrivning, og det er det, jeg vil gøre i denne blog, vise dig alle de mest interessante ting om gadgets, software, hardware, teknologiske trends og mere. Mit mål er at hjælpe dig med at navigere i den digitale verden på en enkel og underholdende måde.