Agentic AI系统框架图解：从基础到实践，程序员必备知识（建议收藏）

Agentic AI系统框架图

我们可以把 Agentic AI 理解成一个层层递进的架构，本文将由内向外逐层拆解 Agentic AI 系统框架：

1）LLM（基础层）

最底层是 大型语言模型（LLM），比如 GPT、DeepSeek 等。它们是整个体系的核心引擎。

这一层的关键点包括：

• • 分词与推理参数：模型是如何把文本切分成 token 并进行处理的。
• • 提示工程（Prompt Engineering）：通过优化输入，让模型给出更好的输出。
• • LLM API：通过接口让开发者以编程方式调用模型。

可以把它理解为 驱动整个系统的发动机。

2）AI Agent（代理层）

在 LLM 之上构建的是 AI Agent，它让模型具备更强的自主行动能力。

Agent 的核心职责包括：

• • 工具与函数调用：把 LLM 接入外部工具或 API。
• • 推理能力：比如使用 ReAct（推理 + 行动） 或 Chain-of-Thought 来思考和决策。
• • 任务规划与分解：把复杂任务拆解成可执行的小步骤。
• • 记忆管理：记录和调用历史对话、上下文甚至长期信息。

有了这一层，LLM 不再只是“对话机器”，而是能够真正完成实际工作。

3）Agentic Systems（多代理系统层）

当多个 Agent 协作时，就形成了 多代理(multi-agent)系统。

它的特点包括：

• • 代理之间的通信：Agent 能够互相交流（必要时可借助 ACP、A2A 等协议）。
• • 路由与调度：决定哪个 Agent 执行任务，以及执行的先后顺序。
• • 状态同步：保证多个 Agent 协同工作时信息一致。
• • 多代理 RAG：支持跨 Agent 的检索增强生成。
• • 角色分工：不同 Agent 各有专长，互相配合。
• • 编排框架：如 CrewAI 等工具，帮助搭建和管理复杂工作流。

这一层关注的是 协作与协调，让 Agent 能够像一个团队一样高效合作。

4）Agentic Infrastructure（基础设施层）

最上层是 基础设施，它保证整个系统在实际应用中稳定、安全、可扩展。

主要包括：

• • 可观测性与日志：监控系统表现，记录运行数据（如 DeepEval）。
• • 错误处理与重试：增强容错能力，避免任务中断。
• • 安全与权限控制：防止代理越权或误用。
• • 速率限制与成本管理：合理控制资源消耗和开支。
• • 工作流自动化：把 Agent 系统接入企业流程。
• • 人类在线（Human-in-the-Loop）：在关键环节引入人工监督和干预。

这一层确保 Agentic AI 在 企业级或生产环境中能够安全、可靠地运行。

总结

Agentic AI 就像一个分层的架构体系：

• • LLM 是基础引擎；
• • Agent 赋予自主能力；
• • 多代理系统带来协作效率；
• • 基础设施保证安全与可扩展性。

每一层都在前一层的基础上，增加了 可靠性、协调性与治理能力。

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