AI Agent 設計模式：事件驅動

AI 代理即將通過自主解決問題、自適應工作流程和可擴展性徹底改變企業的運營模式。然而，真正的挑戰並非構建更好的模型，而是如何讓代理在複雜的系統中高效運行。

代理需要訪問數據、工具，並能夠跨系統共享信息，其輸出還需可供多種服務（包括其他代理）使用。這並非單純的 AI 問題，而是基礎設施和數據互操作性問題。我們需要的不僅僅是簡單的命令鏈，而是一個由數據流驅動的事件驅動架構（EDA）。

正如 HubSpot 首席技術官 Dharmesh Shah 所說：“代理就是新的應用。” 要釋放這一潛力，必須從一開始就採用正確的設計模式。

**Agentic AI 的崛起  **

儘管人工智能已經取得了巨大進步，但當前的固定工作流程甚至大模型（LLM）正面臨極限。據報道，谷歌的 Gemini 和 OpenAI 的 Orion 模型在大規模數據集上訓練後仍未達到預期效果。Salesforce 首席執行官 Marc Benioff 也指出，我們已經達到了 LLM 的上限，未來屬於能夠自主思考、適應和行動的系統，而不是像 GPT-4 這樣的模型。

代理帶來了一種全新的工作模式：動態、上下文驅動的工作流程。與固定工作流程不同，代理系統會根據當前情況動態確定下一步行動，使其成爲解決當今企業複雜問題的理想選擇。代理徹底顛覆了傳統的控制邏輯，使用 LLM 驅動決策，而不是依賴僵化的程序。它們可以推理、使用工具和訪問內存——所有這些都是動態的。這種靈活性允許實時演變的工作流程，使代理比基於固定邏輯構建的任何代理都強大得多。

Agentic AI 的擴展挑戰

代理的擴展能力（無論是單個代理還是協作系統）取決於其輕鬆訪問和共享數據的能力。代理需要從多個來源（包括其他代理、工具和外部系統）收集信息以做出決策。然而，將代理連接到所需的工具和數據本質上是一個分佈式系統問題，類似於設計微服務時面臨的挑戰。代理的輸出不應僅僅循環回 AI 應用，而應流入其他關鍵系統，如數據倉庫、CRM 和客戶成功平臺。

**解決方案：事件驅動架構  **

事件驅動架構（EDA）是實現松耦合的關鍵，它允許代理共享信息、實時行動並與更廣泛的生態系統無縫集成，而無需擔心緊密耦合。EDA 通過異步通信解決了微服務之間的依賴問題，使系統更具彈性和適應性。

早期的軟件系統大多是單體式的，所有功能都集成在一個代碼庫中。雖然構建簡單，但隨着規模擴大，單體式系統變得難以維護。微服務的出現改變了這一局面，通過將應用程序拆分成更小的、可獨立部署的組件，團隊可以靈活擴展和更新系統。然而，微服務之間的通信成爲新的挑戰。EDA 通過異步事件通信解決了這一問題，使系統能夠高效處理現代工作流程的複雜性。

Friendster 等早期社交網絡的興衰凸顯了可擴展架構的重要性。Friendster 因無法應對用戶增長而失敗，而 Facebook 因投資可擴展的基礎設施而蓬勃發展。如今，AI 代理也面臨着類似的挑戰。構建代理只是第一步，真正的考驗在於架構是否能夠處理分佈式數據、工具集成和多代理協作的複雜性。

事件驅動的代理是未來

AI 的未來不僅在於構建更智能的代理，還在於創建能夠隨着技術進步而發展和擴展的系統。EDA 是這一未來的基礎，它使代理能夠在動態環境中蓬勃發展，同時保持彈性和可擴展性。代理類似於微服務，但更進一步：它們依靠共享的、上下文豐富的信息進行推理、決策和協作。

這對管理依賴關係和確保實時數據流提出了獨特的要求。例如，客服人員可以從 CRM 中提取客戶數據、分析實時分析數據並使用外部工具，同時與其他客服人員共享更新。這些互動需要一個系統，讓客服人員可以獨立工作，但仍能流暢地交換關鍵信息。EDA 通過充當數據的 “中樞神經系統” 來解決這一挑戰。它允許代理異步廣播事件，確保信息動態流動而不會產生嚴格的依賴關係。這種解耦使代理可以自主運行，同時無縫集成到更廣泛的工作流程和系統中。

通過解耦工作流並實現異步通信，EDA 允許堆棧的不同部分（代理、數據源、工具和應用程序層）獨立運行。以當今的 AI 堆棧爲例，MLOps 團隊管理 RAG 等管道，數據科學家選擇模型，應用開發人員構建界面和後端。緊密耦合的設計迫使所有這些團隊陷入不必要的相互依賴，從而減慢交付速度，並使其更難適應新工具和技術的出現。 相比之下，事件驅動系統可確保工作流保持鬆散耦合，從而允許每個團隊獨立創新。 應用層無需瞭解 AI 的內部結構，它們只需在需要時使用結果即可。

這種解耦不僅提高了靈活性，還確保了 AI 洞察不會孤立。代理的輸出可以無縫集成到 CRM、CDP 和分析工具中，從而創建一個統一、適應性強的生態系統。

EDA 是向代理系統轉變的核心。除了解耦工作流，實現實時通信，還能確保代理能夠大規模高效運行。例如，Apache Kafka 等平臺通過水平可擴展性、低延遲和松耦合設計，爲代理提供了強大的支持。

人工智能領域正在快速發展，架構也必須隨之演變。Forum Ventures 的一項調查顯示，48% 的高級 IT 領導者準備將 AI 代理整合到運營中，33% 的人表示他們已經做好了充分準備。EDA 是構建靈活、有彈性且可擴展的代理系統的關鍵。採用 EDA 的企業不僅能生存下來，還能在新一輪 AI 創新中獲得競爭優勢。而那些未能跟上步伐的企業，可能會被市場淘汰，成爲自身無法擴展的犧牲品。

（本文作者：Sean Falconer，AI Entrepreneur）

本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/tEP3NOlTFwsEnT_5sn14dA