【大模型】2026，AI 大模型最全应用架构图一览，值得收藏。

1、引言

小屌丝：鱼哥，你这又是干啥嘞？
小鱼：哦，这是在看看国际局势
小屌丝：如果如我所想，
小鱼：你想的是啥，跟我想的不一样。
小屌丝：… 我怀疑你不正经…
小鱼：我还没说你，你竟然先怀疑我？
小屌丝：我有证据.
小鱼：行啊， 你怀疑，你举证
小屌丝：你看

小鱼：你这… 我看的不是
小屌丝：那你说，你看的是啥？
小鱼：这个啊

小屌丝：哇噻~ 鱼哥， 你给俺介绍介绍呗
小鱼：有啥可介绍的， 天天这点东西，
小屌丝：不一样，不一样， 现在你一定会给俺讲一些不一样的内容。
小鱼：我不抽烟，也不喝酒
小屌丝：小艺，导航到老地方，洗澡

2、AI大模型应用架构全景图

关于AI大模型，小鱼写过：

• 《【大模型】一文掌握大模型应用开发全流程指南》
• 《【大模型】一文掌握多模态视觉大模型，建议收藏》
• 《VLM技术：2025年多模态全面解析，这一篇就够了》
• …

这里就不一一例举了， 如果想看更多的内容，可以进入到大模型专栏，搜索你想看的技术文章。

咱闲言少叙，进入到今天的专题，了解不一样的AI大模型应用架构。

2.1 核心层次

现在大部分企业都在基于AI大模型做事情，所以，针对大模型的核心层次，你不得不知道4个核心层，基础架构层、数据与知识层、智能体与编排层和应用层，详细如下：

• 基础架构层：

  • 作为整个系统的技术底座，负责提供算力支持、模型管理和基础服务。
  • 这一层主要包括高性能GPU集群、模型服务框架（如vLLM、TGI）、云原生基础设施（Kubernetes、Docker）以及监控评估系统。

• 数据与知识层：

  • 承担企业知识的提取、存储和检索功能。该层通过多源数据接入网关处理文本、音频、视频、图片等异构数据，经由ASR（自动语音识别）、OCR（光学字符识别）和NLP处理管道转化为结构化信息。
  • 知识存储则采用向量数据库（如Milvus、Chroma）与图数据库（如Neo4j）混合架构，兼顾语义搜索和关系推理能力。

• 智能体与编排层(模型层)：

  • 是AI应用的"大脑"，负责任务分解、工具调用和流程控制。
  • 该层基于LangChain、ModelStudio-ADK等框架，通过ReAct（推理+行动）模式让模型具备使用外部工具的能力。
  • 智能体根据复杂度可分为L1-L5多个等级，从简单的响应型到完全自治型，满足不同场景的自动化需求。

• 应用层：

  • 直接面向最终用户和业务系统，通过API、聊天界面或集成到现有应用的方式提供服务。
  • 这一层需要针对不同行业场景设计专用解决方案，如制造业的质检系统、金融领域的风控引擎和内容创作的视频生成工具。

2.2 核心技术

2.2.1 基础开发框架

• 下层：深度学习基础框架

  • PyTorch 2.3+：作为主流框架，支持动态计算图与分布式训练优化，新增的torch.compile 3.0显著提升推理效率
  • TensorFlow 2.15+：强化了对JAX的兼容性，提供更高效的模型部署工具链
  • JAX 0.4.15+：专为高性能计算优化，支持自动并行化与设备无关计算

• 上层：AI Agent开发框架

  • LangGraph 1.2+：基于LangChain的图式工作流编排，支持复杂任务的动态流程管理
  • AutoGen 2.0+：提供多智能体对话与协作能力，支持基于规则的智能体交互
  • CrewAI 1.5+：专注于团队协作式智能体，适用于企业级工作流自动化
    

2.2.2 模型训练与微调技术

• 参数高效微调(PEFT)的革命性进展

  • LoRA 3.0+：支持多层参数适配，微调效率提升40%
  • QLoRA 2.5+：量化与LoRA结合，显存占用降低50%，支持70B+模型在消费级GPU上微调
  • Adapter Tuning 2.0：基于神经网络结构的适配器设计，微调效果提升15%

• 分布式训练优化

  • ZeRO-4+：内存优化技术，支持1000+ GPU的高效分布式训练
  • FSDP 3.0：参数分片策略，训练吞吐量提升35%
  • 梯度检查点优化：内存占用降低60%，训练速度提升25%

2.2.3 模型训练与微调技术

• 高性能推理框架

  • vLLM 0.3.0+：引入PagedAttention 3.0，吞吐量提升50%，支持100+并发请求
  • TensorRT-LLM 2.1+：支持混合精度推理，推理延迟降低40%
  • FlashAttention-3：内存效率提升50%，支持超长上下文处理

• 推理优化技术

  • 模型量化：INT8/INT4量化，模型体积缩小60%，推理速度提升2.5倍
  • 算子融合：关键计算路径融合，减少GPU指令调度开销
  • 动态批处理：根据请求特征自动调整批处理大小，资源利用率提升30%

2.2.4. AI编程辅助工具

• GitHub Copilot X：支持代码理解、调试、文档生成，开发效率提升35%
• 通义灵码 3.0+：深度集成国产开发环境，支持中文场景下的智能编码
• CodeLlama 3.0+：开源模型，支持多语言代码生成，本地部署成本降低70%
• …

2.3 应用架构设计模式

2.3.1 RAG架构设计

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 2025年已从基础检索增强演进为多层知识增强架构：

• 多源知识库：支持结构化数据库、非结构化文档、API接口等多源知识接入
• 向量化检索优化：使用DPR+FAISS 3.0，检索准确率提升25%
• 上下文感知增强：基于用户历史交互动态调整检索策略
• 实时知识更新：支持知识库的增量更新与版本管理

2.3.2 Agentic RAG架构

Agentic RAG 2025年已实现从"被动检索"到"主动决策"的跨越：

• 智能体决策层：基于ReAct架构，实现问题分解、工具调用、结果验证的完整闭环
• 多轮对话管理：支持上下文感知的对话历史管理，对话连贯性提升40%
• 动态知识检索：根据任务需求自动调整检索策略，减少无效检索
• 结果验证机制：对生成内容进行事实性验证，降低幻觉率
  

2.3.3 MCP模型上下文协议：统一上下文管理

MCP (Model Context Protocol) 2025年已成为大模型应用的统一上下文管理标准：

• 上下文结构化：将用户输入、历史对话、系统状态等统一为结构化数据
• 动态上下文压缩：基于重要性评估，自动压缩长上下文，保持关键信息
• 多模态上下文支持：同时处理文本、图像、音频等多种模态的上下文
• 上下文版本管理：支持上下文的版本控制与回溯
  

2.3.4 Function Calling架构：能力扩展的关键

Function Calling 2025年已从简单的API调用演进为能力扩展的核心机制：

• 函数注册与发现：支持动态注册和发现可调用函数
• 参数自动验证：对输入参数进行自动验证，防止错误调用
• 执行结果处理：对API返回结果进行结构化处理，便于后续使用
• 错误处理与重试：提供完善的错误处理机制，确保调用可靠性

2.3.5 A2A Agents架构：智能体间的协同

A2A (Agent-to-Agent) 架构2025年已实现智能体间的高效协同：

• 智能体注册中心：统一管理可调用智能体及其能力
• 任务分发与调度：基于任务需求自动分配合适的智能体
• 状态同步机制：确保智能体间状态的一致性
• 协作模式配置：支持多种协作模式（如流水线、并行、混合）

2.3.6 AG-UI前端交互架构：用户界面的智能化

AG-UI (Agent-Guided UI) 2025年已实现从"静态界面"到"智能交互"的转变：

• 意图识别：基于用户输入自动识别意图，提供相应交互
• 动态界面生成：根据任务需求动态生成交互界面
• 上下文感知提示：基于当前上下文提供智能提示
• 多模态交互支持：支持文本、语音、图像等多种交互方式

2.3.7 Fine-tuning微调架构：定制化模型的核心

Fine-tuning架构2025年已实现从"简单微调"到"全流程管理"的升级：

• 数据准备与标注：支持自动化数据标注与质量评估
• 微调策略配置：提供多种微调策略（如LoRA、Adapter）的配置界面
• 训练监控与分析：实时监控训练过程，提供性能分析
• 模型版本管理：支持模型版本的存储、对比与回滚

2.3.8 ANP架构设计：应用导航协议

ANP (Application Navigation Protocol) 2025年已成为应用导航的核心标准：

• 应用结构定义：定义应用的模块、功能与交互关系
• 导航策略配置：基于用户行为自动调整导航策略
• 上下文感知导航：根据当前上下文提供智能导航建议
• 多端一致性：确保不同终端上的导航体验一致

2.3.9 Context Engineering上下文工程架构

Context Engineering 2025年已成为提升模型效果的关键技术：

• 上下文模板管理：提供可复用的上下文模板
• 动态上下文优化：根据任务需求自动优化上下文结构
• 敏感信息过滤：自动过滤敏感信息，保护数据安全
• 上下文效果评估：对不同上下文设置的效果进行评估

2.3.10 LLM OS大模型操作系统架构

LLM OS 2025年已从"概念"演进为"实际操作系统"：

• 任务调度引擎：智能调度大模型任务，优化资源利用
• 应用商店：提供丰富的AI应用，支持一键安装
• 系统级API：提供统一的API接口，方便应用集成
• 安全沙箱：为每个应用提供独立的运行环境，确保安全

2.3.11 ChatBI（Text2SQL）企业级架构

ChatBI 2025年已实现从"简单查询"到"智能决策支持"的跨越：

• 自然语言解析：将自然语言问题转化为结构化查询
• 多源数据集成：支持多种数据源的无缝接入
• 智能分析建议：基于数据提供分析建议
• 可视化展示：自动生成图表，直观呈现分析结果

2.4 模型层：大模型开发与优化的核心流程

• 自然语言处理（NLP）引擎：
  • 技术栈： 最新语言模型（如GPT-5、 Gemini）+ 专属NLP工具链。
  • 核心模块：
    • 关键词提取： 用GPT-5 +关键词抽取API（如Zephyr）精准识别主题词。
    • 语料提取： 结合Web爬虫（Puppeteer）+ 大模型去重清洗构建高质量语料库。
    • 文本分割/语义解析/主题分析： 用大模型的文本理解能力自动完成文档分段、意图识别与主题聚类。
• 数据集构建：
  • 技术栈： 生成式AI + 传统标注工具（如Label Studio）。
  • 数据类型：
    • 词性标注数据集： 用**Transformer分词模型（如Youtokentome v3）**自动生成标注。
    • 知识图谱数据集： 通过大模型自动生成RDF三元组（如“<周杰伦> <职业> <歌手>”）。
• 数据标注：
  • 技术栈： 自动化标注为主，人工校验为辅。
  • 标注类型：
    • 实体/属性/关系/事件标注： 用GPT-5 + Few-shot Learning生成候选标注，人工仅需校验异常项，效率提升10倍以上。
• 模型开发：
  • 技术栈： 分布式训练框架（PyTorch 2.5 + Fairscale）+ MLOps平台（Kubeflow 2.0、SageMaker Studio）。
  • 开发流程：
    • 模型训练： 支持万亿参数模型分布式训练，采用4-bit量化与ZeRO-3优化降低显存占用。
    • 模型验证： 用自动化ML工具（AutoGluon） 自动调参，结合SHAP/LIME可解释AI技术分析模型决策逻辑。
    • 模型部署： 容器化（Docker 25）+ Serverless（Knative）部署，支持弹性伸缩与灰度发布，推理延迟降至毫秒级。

3、总结

看到这里，关于AI 大模型的全景英语架构图就讲到这里了。
我们从数据到知识、从模型到应用的全链路智能化：

• 数据层： 多模态统一表示 + 自动化预处理。
• 知识层： 动态知识图谱 + 大模型驱动的知识抽取与融合。
• 模型层： 分布式高效训练 + 自动化MLOps + 弹性部署。
• 管理层： 向量+图数据库混合存储 + 可解释知识计算。
• 应用层： 全场景智能交互 + 多模态深度理解。

随着AI的持续布局， 作为IT人员，不得不掌握的技能：AI大模型。

我是小鱼：

• 优快云 博客专家；
• AIGC MVP技术专家；
• 阿里云 专家博主；
• 51CTO博客专家；
• 企业认证金牌面试官；
• 多个名企认证&特邀讲师等；
• 名企签约职场面试培训、职场规划师；
• 多个国内主流技术社区的认证专家博主；
• 多款主流产品(阿里云等)评测一等奖获得者；

关注小鱼，学习【机器视觉与目标检测】 和【人工智能与大模型】最新最全的领域知识。