1. 引言 (Introduction)

2. 背景與挑戰(zhàn) (Background & Challenges)

2.1 AI智能體系統(tǒng)隔離

2.2 單一LLM的局限性

2.3 檢索增強(qiáng)生成（RAG）精度不足

2.4 缺乏事件追蹤與可觀測性

2.5 高部署與協(xié)作成本

3. 總體目標(biāo)與愿景 (Vision & Goals)

3.1 核心：aevatar框架

• Orleans使用“grains”（輕量級、隔離的微對象）來表示參與者或“智能體”。
• 一組silos（Orleans中的運(yùn)行時(shí)主機(jī)）協(xié)調(diào)這些grains，使其可以分布在多臺服務(wù)器上并進(jìn)行擴(kuò)展。
• 在此架構(gòu)中，每個(gè)grain實(shí)際上是一個(gè)智能體（通常稱為“GAgent”）。

• 圖中展示了多層智能體分組。例如，一個(gè)“發(fā)布GAgent”協(xié)調(diào)多個(gè)“組成員GAgent”實(shí)例。
• 事件處理器管理異步觸發(fā)器或狀態(tài)變化，使智能體能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)來自其他智能體的數(shù)據(jù)或更新。

• Semantic Kernel提供高級AI編排和提示鏈功能。

3.2 頂層：aevatar應(yīng)用

• 市場：一個(gè)集中化的平臺，用戶可以發(fā)現(xiàn)、開發(fā)、管理和部署各種AI智能體。
• 智能體：執(zhí)行特定任務(wù)或功能的獨(dú)立AI智能體。這些智能體可以獨(dú)立開發(fā)和部署。
• Webhook：aevatar可以無縫編排大量外部輸入，將現(xiàn)實(shí)世界的觸發(fā)器轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化事件，供G-agent處理，從而實(shí)現(xiàn)與各種外部系統(tǒng)的持續(xù)、實(shí)時(shí)交互。

• Twitter智能體：監(jiān)控推文、發(fā)布更新或與Twitter互動(dòng)。
• Telegram智能體：與Telegram進(jìn)行聊天交互。
• 編程智能體：幫助生成或?qū)彶榇a。
• 營銷智能體：執(zhí)行營銷任務(wù)，如活動(dòng)管理。
• 運(yùn)營智能體：處理運(yùn)營任務(wù)。
• aelf智能體等。

3.3 環(huán)境（Web 2 / Web 3）

3.4 LLM集成

• OpenAI / ChatGPT
• Anthropic
• Meta
• Azure OpenAI
• Deepseek
• 以及其他更多…

3.5 數(shù)據(jù)與消息層

• Kafka：實(shí)時(shí)消息傳遞和事件流。
• MongoDB：基于文檔的通用數(shù)據(jù)存儲。
• Elasticsearch：大規(guī)模全文搜索和分析。
• Redis：用于緩存和高速訪問的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲。
• Qdrant：專用向量存儲。

3.6 部署與DevSecOps

• Kubernetes + Docker：跨集群的容器化和編排。
• GitHub Actions, GitOps, Argo：CI/CD管道和“GitOps”風(fēng)格的部署，用于自動(dòng)化、版本化發(fā)布。
• “DevSecOps”循環(huán)突出了以安全為中心的持續(xù)集成/持續(xù)部署實(shí)踐。

3.7 多云與安全

• GCP、AWS、Azure：支持的云服務(wù)提供商。
• 額外的安全和可觀測性工具，如Grafana（監(jiān)控儀表板）、Vault（密鑰管理）、Elasticsearch/Fluentd/Kibana（EFK日志和分析堆棧）等。

3.8 整體架構(gòu)

• 每個(gè)aevatar應(yīng)用（如Twitter智能體或編程智能體）都是一個(gè)Orleans“grain”（或一組grains），封裝了專門的邏輯。
• 多智能體或“分組”方法協(xié)調(diào)大量grains，使它們能夠通過Kafka、Redis或直接Orleans消息傳遞相互傳遞事件/消息。
• Semantic Kernel幫助編排更高級的AI推理、提示鏈和記憶/知識。
• 整個(gè)設(shè)置打包用于云部署（Kubernetes + Docker），并與日志、安全和監(jiān)控解決方案（Grafana、Vault、EFK）集成。
• 這種組合提供了一個(gè)可擴(kuò)展、容錯(cuò)且高度可擴(kuò)展的平臺，用于在多個(gè)領(lǐng)域（Web 2和Web 3）、多個(gè)云上運(yùn)行AI智能體，同時(shí)具備強(qiáng)大的安全性和可觀測性。

3.9 解決上述挑戰(zhàn)

1. 多智能體協(xié)作

2. 統(tǒng)一的跨模型協(xié)作

3. 多智能體RAG架構(gòu)

1. 靈活擴(kuò)展：基于不同業(yè)務(wù)線或知識領(lǐng)域快速部署新智能體。
2. 降噪：利用領(lǐng)域特定知識庫減少無關(guān)信息干擾。
3. 增強(qiáng)可信度：多個(gè)智能體之間的交叉驗(yàn)證。
4. 可持續(xù)性：獨(dú)立維護(hù)每個(gè)智能體的知識庫，便于分而治之。

4. 可視化與易用性

5. 安全性與可擴(kuò)展性

4. 架構(gòu)

1. aevatar框架

• 模塊化：框架設(shè)計(jì)為模塊化，允許開發(fā)者根據(jù)需要添加或移除組件。
• 可擴(kuò)展性：新功能可以通過插件添加，而無需修改核心框架。
• 關(guān)注點(diǎn)分離：每個(gè)組件都有特定的職責(zé)，提升可維護(hù)性和可讀性。

2. 核心組件概述

• 負(fù)責(zé)管理分布式參與者（Grain）的生命周期和通信，為每個(gè)智能體提供有狀態(tài)且可重放的執(zhí)行環(huán)境，確保系統(tǒng)的高并發(fā)性和可擴(kuò)展性。

• 每個(gè)子模塊（如Telegram、Twitter、MicroAI、SocialAgent等）都是一個(gè)獨(dú)立的GAgent，針對不同平臺或場景實(shí)現(xiàn)特定的智能體邏輯，支持跨平臺擴(kuò)展。

• 提供日志存儲、事件重放和快照管理的核心功能。支持多種后端存儲選項(xiàng)（如MongoDB和Redis），并確保系統(tǒng)的可追溯性和審計(jì)能力。
• 所有關(guān)鍵的智能體事件（如接收的消息、狀態(tài)更新、模型推理輸出）都可以持久化，提供重放和審計(jì)能力。

• 對外提供REST/gRPC接口，并通過讀寫分離架構(gòu)支持高效的內(nèi)部數(shù)據(jù)查詢和索引。結(jié)合Elasticsearch等解決方案，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速檢索。
• 讀寫分離：系統(tǒng)可以獨(dú)立處理智能體狀態(tài)變更的寫請求（事件）和外部查詢接口。
• 結(jié)合Elasticsearch/MongoDB實(shí)現(xiàn)快速檢索和多維度查詢。

• 圖形化管理工具，允許用戶通過低代碼/無代碼方式配置多智能體協(xié)作流程、監(jiān)控事件流并編輯業(yè)務(wù)邏輯。這顯著降低了開發(fā)門檻，尤其對非技術(shù)用戶友好。

3. GAgent多智能體協(xié)作模型

• 采用GAgentBase<TState, TEvent>作為抽象基類，智能體可以繼承并實(shí)現(xiàn)自己的業(yè)務(wù)處理方法。

• GAgent：管理組內(nèi)多個(gè)智能體的訂閱、消息路由和事件協(xié)調(diào)，支持組內(nèi)廣播、點(diǎn)對點(diǎn)或基于樹的事件傳輸。

4. 多大型語言模型（LLM）編排

• 多管齊下：aevatar.ai通過AIService和AutoGen機(jī)制集成對多個(gè)LLM（如GPT-4、Claude、Llama2等）的訪問。
• 調(diào)度策略：根據(jù)任務(wù)類型、資源成本、復(fù)雜性等維度動(dòng)態(tài)決定調(diào)用哪些模型。
• 模型適配層：在框架層面支持連接更多第三方或私有模型，為企業(yè)提供定制化的多語言模型管理。

5. 云原生部署與安全合規(guī)

• Orleans Silo和智能體服務(wù)可以容器化，支持自動(dòng)擴(kuò)展（HPA）、服務(wù)發(fā)現(xiàn)和彈性負(fù)載均衡。

• 提供容器鏡像安全掃描、CI/CD集成和基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（IaC）部署，確保應(yīng)用安全性和可追溯性。

• 通過AuthServer和OAuth/OpenID系統(tǒng)進(jìn)行身份驗(yàn)證，支持多租戶和基于角色的訪問控制（RBAC）。

5. 技術(shù)細(xì)節(jié)

1. 用戶 → aevatar GAgent：捕獲用戶的消息或命令。
2. GAgent → aevatar框架：將結(jié)構(gòu)化事件傳遞給框架（多智能體協(xié)作和AI交互）。
3. aevatar框架 → 核心邏輯（RAG和LLM）：RAG和LLM解析請求。
4. 核心邏輯（RAG和LLM）→ 外部服務(wù)或知識/記憶庫：檢索數(shù)據(jù)或調(diào)用專門操作。
5. aevatar框架 → 輸出代理：格式化并準(zhǔn)備最終輸出。
6. 輸出 → GAgent → 用戶：用戶收到響應(yīng)。

• 智能體創(chuàng)建與初始化：客戶端請求GAgentFactory創(chuàng)建智能體，智能體使用StateLogEventStorage初始化狀態(tài)，并通過StreamProvider設(shè)置訂閱。
• 事件發(fā)布與處理：客戶端（或其他系統(tǒng)）向智能體發(fā)布事件，智能體將事件追加到事件存儲中，更新其內(nèi)存狀態(tài)，并在必要時(shí)發(fā)布到外部流。
• 狀態(tài)恢復(fù)：在需要時(shí)，智能體從存儲中檢索快照，并應(yīng)用所有后續(xù)事件，最終獲得最新狀態(tài)。

• 多智能體協(xié)作：系統(tǒng)可以將復(fù)雜任務(wù)拆分為更小的專門子任務(wù)，每個(gè)任務(wù)由適當(dāng)?shù)闹悄荏w處理。
• 動(dòng)態(tài)流程：智能體按需激活和調(diào)用（虛擬參與者模型），允許在任務(wù)可拆分的場景中實(shí)現(xiàn)并發(fā)或并行調(diào)用。
• 與外部服務(wù)集成：知識模塊可以無縫整合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、領(lǐng)域文檔或高級處理能力。
• 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：智能體可以查詢向量數(shù)據(jù)庫或記憶存儲，利用最新的上下文數(shù)據(jù)增強(qiáng)LLM或其他邏輯。
• 可擴(kuò)展性與擴(kuò)展性：每個(gè)組件都可以水平擴(kuò)展，新的智能體或工具可以在不改變主要架構(gòu)的情況下引入。

5.1 Orleans參與者模型與可擴(kuò)展性

• 分布式參與者：每個(gè)智能體作為一個(gè)Grain，存儲自己的狀態(tài)和事件歷史。Orleans處理調(diào)度和消息傳遞，消除了手動(dòng)管理并發(fā)鎖和網(wǎng)絡(luò)通信的需求。
• 水平擴(kuò)展：當(dāng)系統(tǒng)需要處理更多對話或更高并發(fā)時(shí)，添加Silo節(jié)點(diǎn)可以擴(kuò)展智能體實(shí)例并自動(dòng)平衡負(fù)載。

5.2 GAgentBase設(shè)計(jì)與事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)

• GAgentBase<TState, TStateLogEvent>：
  • 繼承JournaledGrain<TState, StateLogEventBase<TStateLogEvent>>，天然具備事件溯源能力。
  • 通過PublishToAsync/SubscribeToAsync等方法，允許智能體自由組合和交互，形成多對多或多級事件流拓?fù)洹?/li>
• EventWrapper：
  • 為所有事件添加ID、時(shí)間戳和上下文等元數(shù)據(jù)，便于審計(jì)和調(diào)試，避免傳統(tǒng)“黑箱AI”問題。

5.3 低代碼/無代碼編排與可視化

• 拖放流程設(shè)計(jì)：用戶可以在儀表板上拖放智能體節(jié)點(diǎn)、配置事件路由并設(shè)置模型策略，而無需編寫復(fù)雜的后端代碼。
• 實(shí)時(shí)監(jiān)控與日志重放：集成事件溯源日志，允許通過aevatar儀表板查看任何時(shí)刻的事件序列或智能體狀態(tài)，幫助業(yè)務(wù)優(yōu)化和維護(hù)故障排查。

5.4 可觀測性與監(jiān)控

• 分布式追蹤：集成OpenTelemetry、Jaeger或Zipkin，可視化跟蹤跨智能體/Grain的調(diào)用鏈。
• 指標(biāo)與警報(bào)：收集系統(tǒng)指標(biāo)（如QPS、延遲、錯(cuò)誤率等），并基于Prometheus/Grafana實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)警報(bào)。
• Orleans儀表板：可選的內(nèi)置Orleans儀表板，顯示運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)（如Grain激活數(shù)量、消息處理速率等）。

6. 關(guān)鍵特性

6.1 多模型并行處理/動(dòng)態(tài)切換

• 根據(jù)業(yè)務(wù)需求自動(dòng)（或手動(dòng)）在不同LLM之間切換。
• 能夠分配多個(gè)模型同時(shí)處理子任務(wù)并合并結(jié)果。

6.2 高級任務(wù)編排與協(xié)作

• GAgent提供基于事件的協(xié)作機(jī)制，允許多個(gè)智能體并行處理復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。

6.3 RAG集成

• 連接向量數(shù)據(jù)庫/文檔搜索引擎，使智能體能夠從大規(guī)模知識庫中檢索并生成答案。

6.4 跨平臺擴(kuò)展

• 通過插件與Telegram、X、Slack等平臺集成，快速構(gòu)建多渠道聊天/通信場景。

6.5 開發(fā)者與非開發(fā)者友好

• 面向開發(fā)者：提供可編程的插件框架。
• 面向非技術(shù)人員：通過儀表板的低代碼/無代碼管理，快速上手。

7. 用例

7.1 多智能體協(xié)作/自動(dòng)化

• 跨部門智能體:
  • Finance Agent（財(cái)務(wù)智能體）自動(dòng)處理報(bào)銷工作流程
  • HR Agent（人力資源智能體）負(fù)責(zé)簡歷/履歷篩選
  • IT Agent（IT智能體）管理工單
  • 各智能體可相互通知事件或匯總審批結(jié)果
• 低代碼管理:
  • 用戶可在 aevatar Dashboard 中配置流程并設(shè)置觸發(fā)條件
  • 智能體在接到指令后，會(huì)根據(jù)事件流程自動(dòng)執(zhí)行
  
   

7.2 多語言客服/社交媒體智能體

• Telegram/X 適配:
  • 可部署多個(gè)智能體進(jìn)行交互
  • 支持多種通信渠道與多語言服務(wù)

7.3 區(qū)塊鏈/金融/制造業(yè)中的行業(yè)應(yīng)用

• 智能合約分析:
  • 智能體從區(qū)塊鏈中獲取智能合約文本
  • 執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)檢測和語言解析
  • 發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，向運(yùn)營智能體推送警示
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策:
  • 在制造行業(yè)，智能體可實(shí)時(shí)分析 IoT 傳感器數(shù)據(jù)
  • 并結(jié)合 LLM（大型語言模型）提供故障診斷或生產(chǎn)建議

8. 當(dāng)前的 AI 框架格局

8.1 對比表：aevatar intelligence x ElizaOS x G.A.M.E

8.2 技術(shù)與商業(yè)價(jià)值

• 允許在同一個(gè)業(yè)務(wù)流程中調(diào)用多個(gè)大型語言模型
• 優(yōu)化成本與性能

• aevatar Marketplace 提供低/無代碼編輯器
• 大幅縮短智能體開發(fā)與運(yùn)營周期

• 基于 Actor + Event Sourcing
• 系統(tǒng)可輕松處理數(shù)萬級并發(fā)操作
• 所有交互歷史可回放并進(jìn)行審計(jì)

• 結(jié)合云原生 & DevSecOps & GitOps
• 在 Kubernetes 中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化部署
• 確保安全與合規(guī)要求

9. 路線圖

9.1 短期規(guī)劃

9.2 長期規(guī)劃

• 原生支持向量數(shù)據(jù)庫
• 優(yōu)化海量文檔分塊檢索與 AI 答案生成

• 推出多行業(yè)插件生態(tài)系統(tǒng)
• 提供可即插即用的智能體模塊，覆蓋如：
  • 金融風(fēng)控
  • 供應(yīng)鏈管理
  • 醫(yī)療健康

• 進(jìn)一步深化服務(wù)網(wǎng)格集成
• 加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密、流量管控與訪問策略

• 支持對智能體進(jìn)行實(shí)時(shí)人類反饋訓(xùn)練
• 持續(xù)優(yōu)化對話質(zhì)量、邏輯推理及行為決策

• 探索與第三方 AI 系統(tǒng)及邊緣計(jì)算設(shè)備的互聯(lián)
• 將多智能體協(xié)作從云原生拓展至物聯(lián)網(wǎng)或其他 AI 智能體平臺

10. 總結(jié)

• 全面的多智能體協(xié)作：突破單一模型和封閉生態(tài)的限制，讓不同 AI 智能體之間實(shí)現(xiàn)信息共享與高效通信。
• 可視化與低代碼：大幅降低開發(fā)和維護(hù)門檻，幫助不同層級的用戶快速落地 AI 智能體解決方案。
• 高并發(fā)與可追溯性：分布式 Actor 與事件溯源，確保在大規(guī)模場景中的穩(wěn)定性與可審計(jì)性。
• 安全與可擴(kuò)展性：云原生 DevSecOps 方案，既滿足行業(yè)定制化需求，又確保合規(guī)。