11|智能原生系统体系底层运行逻辑
灵犀

你好,我是灵犀。
在之前的“方法篇”中,我们介绍了智能原生架构的设计方法。而这些设计方法在实际落地后,就构成了一个完整的“智能原生”系统体系。
作为“实现篇”的第一课。今天我们将先从整体视角出发,帮助你直观地了解这个系统体系的全貌。接下来的“实现篇”中,我们会讲解这个体系是如何构建出来的。
关于“智能体”概念的疑问
今天,我们将继续深入探讨“智能体”这一话题。目前,智能体已成为大模型领域的热点,各种新概念层出不穷,比如 MCP、A2A、智能体平台、多智能体协作框架、上下文工程等。
但你是否曾思考过这些问题:
只有通过 Coze、Dify 这类平台或 LangGraph 这类框架开发出来的系统,才算是智能体吗?
只有在决策部分应用了大模型的推理能力或思维链(Chain of Thought)技术,才算是智能体吗?
只有在行动部分使用了 MCP 或 FunctionCall 等通信协议,才算是智能体吗?
只有在感知部分采用了自然语言或多模态交互方式,才算是智能体吗?
只有使用了 A2A 协作协议,或是采用了顺序、主从和混合等协作模式,才算是智能体吗?
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1. 智能体是在微服务基础上进行的理念升级和能力拓展,具备感知环境、自主决策和执行任务的能力,能更智能和灵活地应对不确定性和动态变化的业务需求。 2. 智能体的核心设计理念是通过构建一个“感知—决策—执行”的闭环处理机制,以实现一定程度上的自主运行能力,其中决策能力是其核心。 3. 面向智能体的设计理念是帮助在系统体系中更加合理地设计出形态各异、功能多样的“智能体”,并能在多个层级的系统中发挥作用。 4. 未来的企业系统体系必然是多种设计模式共存、协同工作的混合体系,而非由某一种模式“一统天下”。 5. 智能原生系统体系的底层运行逻辑的核心目标是重构人机之间的关系,让数据尽可能实现自动流转,在合适的时间传递给合适的人或机器,增加机器决策的占比,让信息自动流转的效率更高。 6. 面向智能体的设计理念在未来的企业IT系统生态中能够实现优化与提升,不必过分拘泥于具体技术,而是理解其背后的设计思想,并在不同的业务场景中灵活组合与应用。
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