AWS 前產品負責人 Greg?Coquillo 在其《The 8?Layer Architecture of Agentic AI》中提出了智能體的八層架構，從底層基礎設施到頂層運營治理，完整勾勒出智能體的系統藍圖。本文將結合實踐對這八層做詳細解讀。

提煉的核心觀點是：

前四層（基礎設施-工具） 解決“智能體能不能跑得起來”

中間兩層（認知-記憶） 體現“智能體是否真正智能”

頂兩層（應用-治理） 保障“智能體能否創造價值并可持續運營”

在企業實踐中，智能體 ≠ 單純大模型應用，而是一個 AI + 軟件工程 + 系統治理 的綜合產物。

圖來源：Greg Coquillo（linkedin）Rakesh Gohe

核心內容：

云算力：GPU / TPU / CPU

API 接口：REST、GraphQL、WebSocket

數據中心與存儲：對象存儲（S3）、分布式數據庫

容器與編排：Docker、Kubernetes、Airflow/Prefect

網絡與監控：CDN、負載均衡、Prometheus/Grafana

作用：

提供智能體運行的計算與存儲資源

確保高可用、高彈性與可擴展性

通過基礎設施即代碼（IaC）與監控系統，保障系統穩定性

總結：這是智能體系統的地基，所有上層能力依賴于穩定的算力與網絡環境。

核心內容：

多智能體協作系統（Multi-Agent Systems）

通信與消息協議（Communication Protocols）

短期與長期記憶模塊（Short/Long-Term Memory）

身份與狀態管理（Agent Identity & State）

嵌入存儲（Embedding Stores：如Pinecone、Weaviate）

作用：

支撐分布式智能體之間的通信、狀態共享與協作

通過嵌入向量與記憶模塊，讓智能體擁有上下文理解能力

建立智能體網絡，實現跨環境、跨任務的多體協同

總結：這一層讓智能體之間形成“網絡大腦”，支持多智能體任務并行與協作。

核心內容：

Agent-to-Agent Protocol (A2A)

Model Context Protocol (MCP)

Agent Capability Protocol (ACP)、Agent Negotiation Protocol (ANP)

Tool Abstraction Protocol (TAP)、Function Call Protocol (FCP)

作用：

定義智能體、工具、外部系統之間的統一通信規則

支持智能體的跨系統調用、任務協商與資源共享

為 Agent-to-Agent（A2A）和 Agent-to-Tool（A2T）交互提供標準化基礎

總結：協議層是智能體生態互聯互通的語言標準，保證了多系統協作的可擴展性。

核心內容：

工具調用：搜索、RAG（檢索增強生成）、瀏覽模塊

插件與外部工具集成：LangChain 工具集、環境接口

代碼執行沙箱與計算模塊：Python REPL、函數執行環境

知識庫與插件管理：內置或第三方擴展

作用：

為智能體提供“手腳”，實現真實任務執行能力

支持信息獲取、數據處理、代碼生成與業務操作

通過插件化與可擴展工具生態，提升智能體的適應性

總結：智能體真正能完成任務，很大程度取決于工具層的豐富性與調用靈活性。

核心內容：

任務規劃（Planning）與目標管理（Goal Management）

決策邏輯（Decision Making）與推理引擎（Reasoning）

自適應與錯誤處理（Reactivity & Error Handling）

多步任務處理（Multi-step Task Handling）

道德與安全守護（Guardrails & Ethical Engine）

作用：

形成智能體的“思考能力”和任務決策核心

通過規劃與多步推理，實現從指令到動作的端到端執行

支持復雜場景下的動態適應與錯誤自恢復

總結：這是智能體真正體現智能的部分，相當于“核心大腦”。

核心內容：

工作記憶（Working Memory）與長期記憶（Long-Term Memory）

用戶身份與偏好引擎（Identity & Preference Engine）

對話歷史與目標追蹤（Conversation History & Goal Tracking）

行為建模與情緒上下文（Behavior & Emotional Context Storage）

作用：

支撐智能體的上下文理解、個性化服務與長期學習

通過歷史記錄與偏好建模，使智能體更貼近用戶習慣

提高人機協作體驗和任務連續性

總結：這是智能體從“工具”向“伙伴”演化的關鍵層。

核心內容：

個人助手（Personal Assistant）

電商與推薦智能體（E?Commerce & Recommendation Agents）

內容創作與娛樂智能體（Creation & Storytelling Agents）

文檔生成與協作智能體（Collaborative Writing / Research Agents）

任務調度與自動化機器人（Scheduling / Automation Bots）

作用：

智能體在具體業務或個人場景中的直接體現

既可以面向 C 端提供體驗，也可以在 B 端承擔生產力工具角色

上層應用高度依賴底層的工具、記憶、推理與治理支持

總結：這一層是用戶最直觀感知智能體價值的部分，也是商業化的落腳點。

核心內容：

部署與發布管道（Deployment Pipeline）

無代碼/低代碼平臺（No-Code / Low-Code Builders）

數據隱私與合規策略（Data Privacy & Policy Engines）

資源與成本管理（Quota, Budget, Optimization）

日志、審計與可觀測性工具（Logging, Auditing, Observability）

信任與注冊框架（Agent Registries & Trust Framework）

作用：

確保智能體系統長期穩定、安全、可持續運行

解決企業級智能體最核心的“可管可控”問題

支撐商業化運營和多智能體生態建設

總結：這是智能體規?；涞氐谋貍浔Ｕ?，也是企業級產品與研究原型的最大區別。