AI应用（智能体Agent）架构设计详解

今天和大家一起来了解企业AI应用架构。参考下面的架构图：

首先明确概念，AI应用是泛指概念，传统意义的智能体也可叫AI应用。

多数场景下，企业开发AI应用常面临：接入或扩展企业已有业务系统并加入AI功能；接入三方系统或AI应用；从0构建AI应用并接入已有业务数据。此次展示的AI应用架构涵盖上述场景，下面详细说明。

架构详解：

1、应用网关，主要负责处理用户发过来的请求，流量进入API应用网关之后，网关除了会进行一些传统的鉴权、安全、限流等处理之外，更重要的是要将用户请求，路由到对应的Agent业务。

编写AI Agent方式多样，主流是纯编码、低代码或二者混合。业务逻辑简单，用Dify等低代码平台创建Agent；想精准控制，追求灵活性与可控性，就用编码（如LangChain框架）。多数场景下，企业采用低代码平台+编码的混合方式，依不同业务和Agent类型选合适构建方式。

2、无论用哪种方式实现，AI Agent接收到请求后，发送给MCP网关，目的是先要获取可用的MCP Server信息和MCP Tool的信息。

3、可选操作，MCP网关可能维护大量MCP信息，可借助LLM缩小MCP范围、减少Token消耗，故可向LLM网关发请求与LLM交互。

4、MCP网关将确定好范围的MCP Server及MCP Tool的信息列表返回给AI Agent。

5、AI Agent将用户的请求信息和从MCP网关处拿到的所有MCP信息通过LLM网关发送给大模型。

6、大模型推理后，根据用户请求信息，返回解决问题的MCP Server和MCP Tool信息。

7、AI Agent拿到了确定的MCP Server和MCP Tool信息后，通过MCP网关对该MCP Tool做请求，返回需要的数据。

实际使用整体的流程上，会重复2～7间的步骤，多次循环。全景图如下：

后续还有流程未讲，如第7步多次循环调用获取各业务数据后，最后再经LLM网关调用大模型，大模型统一处理信息后返回给终端。

通过MCP调用服务获取数据时，若为微服务架构，需将MCP Server注册到注册中心，否则无法发现各业务微服务。

可能有的小伙伴不知MCP是什么，简单补充：MCP（Model Context Protocol）是开源协议，能让大模型以标准化方式连接外部数据源和工具，此前主要靠API访问 。

MCP最终能否一统天下成国际标准尚不确定，但业界认可度高，不少厂商已接入。此外，还有新提出的A2A和AG-UI协议。AI发展过程较混乱，新概念、协议众多，有的转瞬即逝，有的或成标准，难下定论。为稳妥，提供最传统不依赖MCP通信的架构。

这个架构画的比较简单，AI Agent可以直接连接数据源获取数据，也可以通过API的方式获取数据（访问其他服务）。

最后总结，无论哪种架构（区别在于是否用MCP方式访问），都覆盖企业常用场景。AI应用获取数据时，可直接连数据源，或接入企业内部各系统（如图中现有业务微服务等方式）及第三方服务。

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