AI Agent 技术栈与应用场景图

2025年12月24日

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AI Agent与Agentic AI 原理与应用 - 在线工具

本文从原理到实践系统梳理了 AI Agent 与 Agentic AI 的定义、核心模块与应用场景,涵盖感知、认知、决策、记忆与学习等关键能力,以及如何通过协议与接口实现多智能体协作。

核心技术栈与模块分解

AI 智能体通常由感知层(数据获取)、认知层(内在表示与推理)、决策层(策略制定)、记忆模块与学习模块组成。文章详细介绍了每一层的职责、常见实现方式与在工程化过程中的挑战,如状态跟踪、长期记忆与在线学习。

多智能体与交互协议

在多智能体系统中,Agent 之间需要规范的交互协议以实现任务分配、资源竞争与协作。文中列举了 MCP、A2A、AG-UI 等主流协议,并讨论了消息格式、同步机制与一致性问题,指出标准化交互有助于平台互操作性与扩展性。

Agent 之间的标准化交互协议是实现可扩展、多平台协作的关键。

“小墨”

平台实践与案例分析

文章对 COZE、Manus、Deep Research Agents 等平台做了实践分析,比较它们在扩展性、可解释性与落地能力方面的优劣,并提出工程化建议,例如模块化设计、灰度部署与可观测性埋点。

未来挑战与发展方向

展望未来,AI Agent 的发展将聚焦开放性、可扩展性与伦理合规,解决跨平台协作、可解释性与安全边界等问题。作者认为,通过社区协作与标准化建设,Agent 技术有望在企业级与科研场景中实现更广泛的落地。

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