如何规划 AI Agent 的整体架构

规划 AI Agent 的整体架构涉及设计相互连接的组件和数据流，使其能够实现定义的目标。这为功能性、可扩展性和可维护性奠定了基础。

成功的架构需要预先明确问题定义和可衡量的成功标准。核心规划涉及定义关键层：输入处理（传感器、API）、推理引擎（大语言模型编排、决策逻辑）、内存（短期和长期存储）、行动执行（工具集成、API 调用）以及反馈循环。组件之间的数据流必须针对低延迟和可靠性进行优化，遵循模块化、关注点分离和健壮错误处理的原则。可扩展性和安全性必须贯穿整个设计。优先选择必要的能力，而不是尝试过于复杂的单体 Agent。

实施从全面的需求收集开始。设计组件交互（如工具、内存访问方法），通过清晰的接口重点关注模块化。仔细选择支持工具和 API。以增量方式对核心流程进行原型设计，优先考虑关键功能。严格测试性能和故障模式。这种结构化方法确保开发出有效、可适应的 Agent，能够通过自动化和复杂任务处理提供切实的业务价值。