一图看懂Agentic AI的8层架构

Agentic AI是一种能够自主决策、设定目标和执行行动的系统，与传统生成式AI不同，它具有意图性、规划和自我反思能力。这种8层架构为构建能够以最少人为干预运行、同时保持可靠性、安全性和合规性的AI系统提供了基础。简单介绍该架构，自下而上：

1、基础设施层：提供计算资源（GPU、CPU）、网络连接、存储系统以及云边计算集成，是所有智能体AI系统的基础。

2、智能体互联网层：实现AI系统之间的互联互通，支持智能体的发现、注册、标准化通信协议、分布式协调以及信任和声誉系统。

3、协议层：标准化智能体之间的通信和与外部系统的交互，包括通信协议、服务发现与集成、安全与认证以及合同与协商系统。

4、工具和富化层：使智能体能够调用外部工具和服务，扩展其功能，包括函数调用、API集成、代码生成与执行、外部工具集成以及知识库访问。

5、认知与推理层：智能体AI的“思考引擎”，负责复杂决策、问题解决和战略规划，包括高级推理引擎、规划与战略形成、决策框架以及学习与适应机制。

6、记忆与个性化层**：使智能体能够保持持久记忆、从经验中学习并适应用户或上下文，包括工作记忆、长期记忆存储、个性化引擎和目标与偏好管理系统。

7、应用层：包含针对特定领域、行业或用例设计的专业AI智能体，如个人助理、业务智能体、创意智能体和分析智能体。

8、运营与治理层：提供监控、治理和控制机制，确保智能体AI系统安全、合乎道德地运行，并遵守法规要求，包括监控与可观测性系统、合规与监管框架、安全与风险管理以及治理与策略执行。

虽然8层架构为Agentic AI系统提供了一个全面的框架，但在实际实施中仍然存在一些挑战。Agentic AI架构应由解决代理核心因素的组件组成：意向性（规划）、深思熟虑、自我反应性和自我反思性，需要在所有层面上仔细集成。

Agentic AI正在多个行业得到应用，例如IBM的AskIAM和Dynatrace平台已集成Agentic AI，以增强身份和访问管理、预测系统问题、提升安全性和自动化运营。随着组织认识到自主智能在改变业务运营方面的潜力，向更复杂的代理系统演变仍在继续。