了解如何利用復合AI系統架構化模塊化且安全的智能體工作流，以實現可擴展的企業自動化。

生成式AI、大語言模型和多智能體編排的融合催生了一個變革性的概念：復合AI系統。這些架構超越了單個模型或助手，代表了智能代理的生態系統，它們通過協作來大規模交付業務成果。隨著企業追求超自動化、持續優化和個性化參與，設計智能體工作流已成為關鍵的差異化因素。

本文探討復合AI系統的設計，重點聚焦模塊化AI代理、安全編排、實時數據集成和企業治理。旨在為解決方案架構師、工程領導者和數字化轉型高管提供一個實用的藍圖，用于在各個領域（包括客戶服務、IT運營、營銷和現場自動化）構建和擴展智能代理生態系統。

復合AI的興起

傳統的AI應用通常是孤立的，一個機器人專用于服務，另一個專注于分析，還有一個用于營銷。然而，真實世界的工作流是相互關聯的，需要共享上下文、移交意圖并進行自適應協作。復合AI系統通過以下方式解決這一問題：

• 啟用自主但協作的代理（例如，規劃器、檢索器、執行器）
• 促進多模態交互（文本、語音、事件）
• 支持企業級的可解釋性、隱私和控制指南

這反映了復雜系統在人類組織中的運作方式：每個單元（代理）都有其角色，但它們共同創造了一個價值鏈。

企業級智能體工作流的設計原則

設計有效的復合AI系統需要深思熟慮的方法，以確保模塊化、可擴展性并與企業目標保持一致。以下是指導智能體工作流開發的關鍵原則：

1. 模塊化代理設計

每個AI代理都應遵循單一職責原則，設計為具有特定、明確界定的職責。這種模塊化使維護、測試和可擴展性變得更加容易。例如：

• 規劃器代理：將總體目標分解為可管理的子任務。
• 檢索器代理：從不同來源檢索和收集相關數據。
• 執行器代理：根據規劃器的指令執行操作。
• 評估器代理：評估結果并提供反饋以持續改進。

通過明確定義職責，代理可以獨立運作，同時在系統內協同工作。

2. 事件驅動和以意圖為中心的架構

從靜態的、同步的工作流轉向動態的、事件驅動的架構，可增強響應能力和適應性。實施以意圖為中心的設計使系統能夠有效解釋用戶或系統意圖并據此行動。關鍵組件包括：

• 意圖路由器：對意圖進行分類并將其引導至相應的代理。
• 事件代理：通過事件消息促進代理之間的通信。
• 記憶模塊：隨時間推移保存上下文，使代理能夠基于歷史數據做出明智決策。

這種架構實現了可擴展性和彈性，這對企業環境至關重要。

3. 企業數據集成與檢索增強生成

集成結構化和非結構化數據源可確保AI代理在全面的上下文中運行。利用檢索增強生成技術使代理能夠訪問外部知識庫，從而提高其決策能力。策略包括：

• 數據連接器：創建與企業數據庫和API的安全連接。
• 向量數據庫：增強語義搜索和相關信息的檢索。
• 知識圖譜：提供數據實體之間關系的結構化表示。

這種集成確保了代理信息靈通、具有上下文意識，并能提供準確的結果。

4. 安全與治理框架

確保智能體系統的安全性和合規性至關重要。實施強大的治理框架有助于維持信任和問責制。關鍵實踐包括：

• 訪問控制：建立并強制執行數據和代理交互的權限。
• 審計追蹤：記錄代理活動以實現透明度和合規性。
• 合規性檢查：根據GDPR和HIPAA等監管標準定期評估系統。

結構良好的治理模型可以防范風險，并確保AI的合乎道德的部署。

5. 可觀測性與持續監控

實施可觀測性實踐能夠實時監控和診斷代理行為及系統性能。關鍵組件包括：

• 日志記錄：記錄代理行動和決策的全面日志。
• 指標收集：收集性能指標，如響應時間和錯誤率。
• 警報系統：及時向利益相關者通知異?；蛳到y故障。

持續監控允許進行主動維護和持續改進。

6. 人在回路機制

納入人工監督可確保AI代理在可接受的范圍內運行，并適應細微的場景。HITL方法包括：

• 審批工作流：確保關鍵決策或行動得到人工驗證。
• 反饋循環：使用戶能夠就代理性能提供輸入，指導其未來行為。
• 干預協議：允許人員在必要時修改或調整代理行動。

平衡自動化與人工判斷可增強系統可靠性并建立用戶信任。

7. 可擴展性與性能優化

設計能夠有效擴展以處理不斷增長工作負載的系統至關重要。實現這一目標的策略包括：

• 負載均衡：在代理和資源之間均勻分配工作負載。
• 異步處理：使代理能夠獨立運行，最大限度地減少瓶頸。
• 資源管理：有效監控和分配計算資源以維持性能。

針對可擴展性進行優化可確保系統在需求增加時保持響應能力和有效性。

通過遵循這些設計原則，企業可以創建穩健、高效、可靠的智能體工作流，這些工作流既符合組織目標，又能適應不斷變化的挑戰。

實際應用案例：現場服務代理網格

場景：一家公用事業組織可以利用三個專門的AI代理來增強現場響應操作：

• 規劃器代理：評估收到的用戶投訴并制定解決計劃。
• 檢索器代理：獲取資產位置、歷史工單數據和合規性檢查清單。
• 執行器代理：安排技術人員并向移動服務團隊發送警報。

影響：提高任務分配效率、縮短解決周期并提高技術人員生產率。

結論

復合AI系統正在通過促進智能、適應性強且可擴展的工作流來改變企業架構。設計模塊化、可編排的智能體系統有助于組織：

• 加速AI驅動的轉型
• 增強運營彈性和靈活性
• 為客戶和員工體驗提供更好的結果

未來在于從孤立的AI任務轉向復合的代理生態系統，這是一種將創新與強大治理及領域相關性相結合的戰略。

【注】本文譯自：Architecting Compound AI Systems for Scalable Workflows