大家好，我是玄姐。

AI Agent 領(lǐng)域有個很有意思的現(xiàn)象：上層開發(fā)工具幾乎每月都有新產(chǎn)品、新框架冒出來，從 LangChain 到 OpenAI AgentKit，迭代速度快得讓人眼花繚亂；但支撐應(yīng)用落地的底層架構(gòu)，卻始終保持著穩(wěn)定，這種 “工具向上迭代，架構(gòu)向下扎根” 的反差，恰恰是理解 AI 原生應(yīng)用生態(tài)的關(guān)鍵。

今天我們就從 “工具鏈演進(jìn)” 和 “底層架構(gòu)穩(wěn)態(tài)” 兩個維度，拆解 AI Agent 的技術(shù)版圖，看看為什么說 “上層快變、下層穩(wěn)態(tài)” 才是 AI 應(yīng)用落地的核心邏輯。

一、先看清：AI Agent 工具鏈的 4 個演進(jìn)階段

大模型給了 Agent “智能內(nèi)核”，但要讓它從 “能思考” 變成 “能做事”，離不開工具鏈的支撐。這兩年工具鏈的演進(jìn)，本質(zhì)上是圍繞 “提升輸出可靠性” 展開的，大致可分為四個階段：

1. 第一階段（2022 末 - 2023）：基礎(chǔ)開發(fā)框架，打破 LLM “孤島困境”

ChatGPT 的出現(xiàn)讓大家看到了大模型的潛力，但早期 LLM 是 “孤島智能“， 沒法連接上下文、沒法調(diào)用工具，普通開發(fā)者很難落地。于是，LangChain、LlamaIndex 等首批框架應(yīng)運(yùn)而生，核心作用是 “模塊化抽象”：把模型通信、Prompt 管理、Embedding 轉(zhuǎn)換、上下文連接等基礎(chǔ)能力拆成組件，讓開發(fā)者不用從零造輪子，快速搭出 Chatbot、簡單 RAG 應(yīng)用。后來 Spring AI、AgentScope 等框架進(jìn)一步升級：不僅支持單智能體，還能做工作流、多智能體開發(fā)，甚至集成了評估、可觀測、AI 網(wǎng)關(guān)等能力。比如：Spring AI 專門針對 Java 開發(fā)者，打通了云原生基礎(chǔ)設(shè)施，計(jì)劃在 2025 年 11 月推出 Java 版 AgentScope，對齊 Python 生態(tài)能力。這些框架看似 “不性感”，卻是撬動開發(fā)者生態(tài)的關(guān)鍵，沒有它們，大部分團(tuán)隊(duì)連 AI 應(yīng)用的門都摸不到。

2. 第二階段（2023-2024）：協(xié)作 + 工具，讓 Agent “連接物理世界”

大模型再聰明，也沒法直接操作物理世界（比如：查數(shù)據(jù)庫、調(diào)用 API）；而且第一階段的框架對非程序員不友好，領(lǐng)域?qū)＜遥ū热纾哼\(yùn)維、財(cái)務(wù)）沒法參與開發(fā)。于是，兩個關(guān)鍵變化推動工具鏈進(jìn)入第二階段：

• 低代碼工具普及

Dify、n8n 等工具推出，用可視化 Workflow、if/else 分支定義任務(wù)流程，甚至能靠自然語言生成簡單前端，讓領(lǐng)域?qū)＜液统绦騿T協(xié)作更順暢；

• 工具調(diào)用協(xié)議成熟

OpenAI 推出 Function Calling，Anthropic 發(fā)布 MCP 協(xié)議（跨模型工具互通），尤其是 MCP，直接打破了不同模型的工具壁壘，以前模型 A 的工具不能給模型 B 用，現(xiàn)在靠 MCP 能統(tǒng)一調(diào)用，大幅激活了生態(tài)。

但問題也來了：工具多了、協(xié)作方便了，可 Agent 的輸出還是不穩(wěn)定，有時候調(diào)用工具對，有時候錯，結(jié)論沒法保證一致性。這就把工具鏈推向了更深的 “上下文工程” 階段。

3. 第三階段（2024）：強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL），給上下文 “動態(tài)策略”

2024 年 Andrej Karpathy 提出 “上下文工程”，業(yè)界才意識到：要提升輸出穩(wěn)定性，關(guān)鍵不是靜態(tài)的模板，而是動態(tài)的策略，比如該選哪些上下文、怎么組織、什么時候調(diào)整。而實(shí)現(xiàn)動態(tài)策略的核心，就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）。RL 在 Agent 工具鏈中的作用，體現(xiàn)在三個關(guān)鍵場景：

• RAG 檢索排序

優(yōu)化文檔重排策略，讓相關(guān)度高的文檔排在前面，減少無關(guān)噪音；

• 多輪對話記憶

決定該記住哪些對話、忘掉哪些，避免長期交互中 “失憶” 或 “信息過載”；

• 工具調(diào)用

學(xué)習(xí) “什么時候調(diào)用工具”“用哪個工具”“傳什么參數(shù)”，提升調(diào)用正確率。

RL 的門檻很高，既要算法能力，又要領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，還得解決通用性問題。但也有不少亮眼實(shí)踐：

• Jina.AI（已被 Elastic 收購）的搜索底座模型，靠 Embeddings（多模態(tài)向量化）、Reranker（精排模型）、Reader（生成式小模型數(shù)據(jù)提取），把搜索精度提了一個檔次；
• 阿里云 API 網(wǎng)關(guān)用 RL 做 “工具優(yōu)選”：請求模型前，先對工具列表重排序、改寫查詢詞，在 500 個工具的測試場景下，響應(yīng)速度提升 7 倍，Token 成本降低 4-6 倍，工具選擇準(zhǔn)確性最高提 6%。

不過 RL 大多是企業(yè)的 “核心競爭力”，不會像框架那樣開源普及，普通開發(fā)者很難直接受益，這就為第四階段埋下了伏筆。

4. 第四階段（2025 至今）：模型中心化，把復(fù)雜度 “收歸模型側(cè)”

既然 RL、上下文工程對開發(fā)者太復(fù)雜，那不如讓模型廠商親自下場，把這些工作 “包圓”。2025 年 10 月，OpenAI 和 Anthropic 的動作，標(biāo)志著工具鏈進(jìn)入 “模型中心化” 時代：

• OpenAI AgentKit + Apps SDK提供官方工具鏈，直接在模型端托管記憶（Memory）、工具注冊（Tool Registry）、外部應(yīng)用調(diào)用邏輯，開發(fā)者不用管復(fù)雜的上下文策略，直接用就行；
• Claude Skills更激進(jìn)，允許模型自己創(chuàng)建、加載、管理 “技能”（比如：寫 Python 腳本對接 API），用戶只需要輸入需求，模型在內(nèi)部自己搭能力調(diào)用鏈，甚至不用 MCP 協(xié)議就能跨工具互通。

簡單說，以前開發(fā)者要自己做 “上下文工程”，現(xiàn)在框架和模型廠商把這部分活接走了，開發(fā)者的門檻更低了，但對模型廠商的依賴也更高了。

二、再看透：為什么 Agent 底層架構(gòu) “穩(wěn)如泰山”？

工具鏈迭代得再快，最終都要落到底層架構(gòu)上。而 AI Agent 的應(yīng)用架構(gòu)，卻始終保持著穩(wěn)定，核心原因是：它承載的是 “基礎(chǔ)設(shè)施能力”，這些能力不會因?yàn)楣ぞ邔拥淖兓?，反而要保證 “工具怎么變，應(yīng)用都能穩(wěn)跑”。

AI 原生應(yīng)用架構(gòu)包含 11 個關(guān)鍵要素，其中AI 網(wǎng)關(guān)、運(yùn)行時、可觀測、安全這四個，是底層穩(wěn)態(tài)的核心支撐：

1. AI 網(wǎng)關(guān)：所有 Agent 的 “管控中樞”

不管你用 OpenAI AgentKit 還是 Claude Skills，最終調(diào)用模型、工具時，都需要一個 “中間層”，這就是 AI 網(wǎng)關(guān)的作用：

• 聚合與調(diào)度

統(tǒng)一管理不同模型（比如：GPT-5、通義千問）、不同工具（比如：數(shù)據(jù)庫查詢、API 調(diào)用），根據(jù)業(yè)務(wù)需求智能路由（比如：低成本場景用垂類模型，高精度場景用通用大模型）；

• 流量治理

做負(fù)載均衡、限流（比如：防止某用戶濫用 Token）、身份鑒權(quán)，避免模型或工具被沖垮；

• 調(diào)用鏈追蹤

記錄每一次模型調(diào)用、工具請求的日志，方便后續(xù)排查問題。工具層再變，AI 網(wǎng)關(guān)的這些核心能力都不會變，你總不能每次換個工具，就重新搭一套限流、鑒權(quán)邏輯吧？

2. 運(yùn)行時：Agent 的 “算力與環(huán)境管家”

Agent 要跑起來，需要算力、需要穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境，這就是運(yùn)行時的職責(zé)：

• 資源分配

管理 GPU、CPU 資源，比如：給推理任務(wù)分配足夠的 GPU，給簡單的工具調(diào)用分配 CPU，避免資源浪費(fèi)；

• 任務(wù)調(diào)度

處理并發(fā)請求，比如：同時有 1000 個用戶調(diào)用 Agent，運(yùn)行時要合理安排執(zhí)行順序，避免擁堵；

• 安全隔離

用容器化等技術(shù)，把不同租戶、不同應(yīng)用的 Agent 隔離開，防止一個 Agent 出問題影響其他；

• 超時與重試

處理工具調(diào)用超時、模型響應(yīng)慢的情況，自動重試或降級，保證用戶體驗(yàn)。不管工具層是低代碼還是模型中心化，Agent 最終都要靠運(yùn)行時獲取算力、管理狀態(tài)，這些能力一旦搭好，除非硬件架構(gòu)升級，否則幾乎不用動。

3. 可觀測：復(fù)雜系統(tǒng)的 “透視鏡”

Agent 是個復(fù)雜系統(tǒng)：要調(diào)用模型、工具，要處理記憶、RAG，任何一個環(huán)節(jié)出問題，整個應(yīng)用都會崩。可觀測就是給這個系統(tǒng)裝 “監(jiān)控”：

• 全鏈路追蹤

從用戶請求到模型響應(yīng)，每一步的日志、耗時、錯誤率都要采集，比如 “用戶請求→AI 網(wǎng)關(guān)路由→工具調(diào)用→模型推理→返回結(jié)果”，哪個環(huán)節(jié)慢了、錯了，一眼就能看到；

• 指標(biāo)監(jiān)控

實(shí)時看吞吐量（每秒多少請求）、資源使用率（GPU 用了多少）、錯誤率（工具調(diào)用失敗占比），一旦超標(biāo)就告警；

• 日志分析

匯總所有日志，支持按用戶、按場景檢索，方便定位 “為什么這次 Agent 輸出錯了”。可觀測的邏輯很簡單：復(fù)雜系統(tǒng)必須 “看得見、摸得著”，否則根本沒法運(yùn)維。這層的共識度很高，架構(gòu)也很穩(wěn)定，不會因?yàn)楣ぞ咦兞?，就不用監(jiān)控日志了。

4. 安全：所有企業(yè)應(yīng)用的 “底線”

AI Agent 處理的往往是企業(yè)數(shù)據(jù)（比如：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶信息），安全絕對不能含糊。這層的邏輯和云計(jì)算一脈相承，不會隨工具鏈迭代而變化：

• 身份鑒權(quán)

確認(rèn) “誰在調(diào)用 Agent”，比如用 OAuth2.0、JWT 驗(yàn)證身份；

• 訪問控制

決定 “能做什么”，比如運(yùn)維 Agent 能查服務(wù)器日志，普通用戶 Agent 不能；

• 數(shù)據(jù)脫敏

傳輸、存儲數(shù)據(jù)時，把敏感信息（比如：手機(jī)號、身份證）加密或替換，避免泄露；

• 越權(quán)防護(hù)

防止 Agent越權(quán)操作，比如：不能讓處理訂單的 Agent 去調(diào)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫。對企業(yè)來說，安全的確定性比工具的靈活性更重要，你寧愿用一個 “不那么新但安全” 的架構(gòu)，也不會為了嘗鮮工具而把數(shù)據(jù)風(fēng)險拋在腦后。

三、總結(jié)：AI Agent 架構(gòu)的 “快與慢” 邏輯

AI Agent 領(lǐng)域的 “快” 與 “慢”，其實(shí)是生態(tài)分工的結(jié)果：

• 工具層快

為了降低開發(fā)門檻、提升輸出可靠性，必須快速迭代，今天的新技術(shù)，可能明天就被更好的替代，這是創(chuàng)新的動力；

• 架構(gòu)層慢

為了保證應(yīng)用能穩(wěn)定、安全、經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行，必須保持穩(wěn)態(tài)，底層越穩(wěn)，上層才能越放膽創(chuàng)新，不會陷入 “每次換工具都要重構(gòu)系統(tǒng)” 的混亂。

這種 “上層快變、下層穩(wěn)態(tài)” 的結(jié)構(gòu)，其實(shí)和互聯(lián)網(wǎng)時代的 “業(yè)務(wù)層快迭代，基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)支撐” 邏輯一脈相承。對開發(fā)者來說，不用糾結(jié)于 “追最新的工具”，而是要理解底層架構(gòu)的核心能力，因?yàn)楣ぞ邥^時，但網(wǎng)關(guān)、運(yùn)行時、可觀測這些 “基本功”，會一直是 AI 應(yīng)用落地的關(guān)鍵。

真正的 AI 原生應(yīng)用，不是靠單一工具或模型堆出來的，而是 “上層工具創(chuàng)新” 與 “下層架構(gòu)支撐” 的結(jié)合。只有把底層架構(gòu)扎穩(wěn)了，才能接住工具鏈帶來的創(chuàng)新紅利。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐