AWS 前产品负责人 Greg Coquillo 在其《The 8‑Layer Architecture of Agentic AI》中提出了智能体的八层架构，从底层基础设施到顶层运营治理，完整勾勒出智能体的系统蓝图。
提炼的核心观点是：
前四层（基础设施-工具） 解决“智能体能不能跑得起来”
中间两层（认知-记忆） 体现“智能体是否真正智能”
顶两层（应用-治理） 保障“智能体能否创造价值并可持续运营”
在企业实践中，智能体 ≠ 单纯大模型应用，而是一个 AI + 软件工程 + 系统治理 的综合产物。
第 1 层：基础设施层（Infrastructure Layer）
核心内容：云算力：GPU / TPU / CPUAPI 接口：REST、GraphQL、WebSocket数据中心与存储：对象存储（S3）、分布式数据库容器与编排：Docker、Kubernetes、Airflow/Prefect网络与监控：CDN、负载均衡、Prometheus/Grafana
作用：提供智能体运行的计算与存储资源确保高可用、高弹性与可扩展性通过基础设施即代码（IaC）与监控系统，保障系统稳定性总结：这是智能体系统的地基，所有上层能力依赖于稳定的算力与网络环境。
第 2 层：智能体网络层（Agent Internet Layer）
核心内容：多智能体协作系统（Multi-Agent Systems）通信与消息协议（Communication Protocols）短期与长期记忆模块（Short/Long-Term Memory）身份与状态管理（Agent Identity & State）嵌入存储（Embedding Stores：如Pinecone、Weaviate）
作用：支撑分布式智能体之间的通信、状态共享与协作通过嵌入向量与记忆模块，让智能体拥有上下文理解能力建立智能体网络，实现跨环境、跨任务的多体协同总结：这一层让智能体之间形成“网络大脑”，支持多智能体任务并行与协作。
第 3 层：协议层（Protocol Layer）
核心内容：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：定义智能体、工具、外部系统之间的统一通信规则支持智能体的跨系统调用、任务协商与资源共享为 Agent-to-Agent（A2A）和 Agent-to-Tool（A2T）交互提供标准化基础总结：协议层是智能体生态互联互通的语言标准，保证了多系统协作的可扩展性。
第 4 层：工具与扩展层（Tooling & Enrichment Layer）
核心内容：工具调用：搜索、RAG（检索增强生成）、浏览模块插件与外部工具集成：LangChain 工具集、环境接口代码执行沙箱与计算模块：Python REPL、函数执行环境知识库与插件管理：内置或第三方扩展
作用：为智能体提供“手脚”，实现真实任务执行能力支持信息获取、数据处理、代码生成与业务操作通过插件化与可扩展工具生态，提升智能体的适应性总结：智能体真正能完成任务，很大程度取决于工具层的丰富性与调用灵活性。
第 5 层：认知与推理层（Cognition & Reasoning Layer）
核心内容：任务规划（Planning）与目标管理（Goal Management）决策逻辑（Decision Making）与推理引擎（Reasoning）自适应与错误处理（Reactivity & Error Handling）多步任务处理（Multi-step Task Handling）道德与安全守护（Guardrails & Ethical Engine）
作用：形成智能体的“思考能力”和任务决策核心通过规划与多步推理，实现从指令到动作的端到端执行支持复杂场景下的动态适应与错误自恢复总结：这是智能体真正体现智能的部分，相当于“核心大脑”。
第 6 层：记忆与个性化层（Memory & Personalization Layer）
核心内容：工作记忆（Working Memory）与长期记忆（Long-Term Memory）用户身份与偏好引擎（Identity & Preference Engine）对话历史与目标追踪（Conversation History & Goal Tracking）行为建模与情绪上下文（Behavior & Emotional Context Storage）
作用：支撑智能体的上下文理解、个性化服务与长期学习通过历史记录与偏好建模，使智能体更贴近用户习惯提高人机协作体验和任务连续性总结：这是智能体从“工具”向“伙伴”演化的关键层。
第 7 层：应用层（Application Layer）
核心内容：个人助手（Personal Assistant）电商与推荐智能体（E‑Commerce & Recommendation Agents）内容创作与娱乐智能体（Creation & Storytelling Agents）文档生成与协作智能体（Collaborative Writing / Research Agents）任务调度与自动化机器人（Scheduling / Automation Bots）
作用：智能体在具体业务或个人场景中的直接体现既可以面向 C 端提供体验，也可以在 B 端承担生产力工具角色上层应用高度依赖底层的工具、记忆、推理与治理支持总结：这一层是用户最直观感知智能体价值的部分，也是商业化的落脚点。
第 8 层：运营与治理层（Ops & Governance Layer）
核心内容：部署与发布管道（Deployment Pipeline）无代码/低代码平台（No-Code / Low-Code Builders）数据隐私与合规策略（Data Privacy & Policy Engines）资源与成本管理（Quota, Budget, Optimization）日志、审计与可观测性工具（Logging, Auditing, Observability）信任与注册框架（Agent Registries & Trust Framework）
作用：确保智能体系统长期稳定、安全、可持续运行解决企业级智能体最核心的“可管可控”问题支撑商业化运营和多智能体生态建设总结：这是智能体规模化落地的必备保障，也是企业级产品与研究原型的最大区别。
二、智能体工作流的六种设计模式
结合近期关于智能体的研究和设计实践，梳理了智能体工作流的六大核心设计模式，希望作为后续设计智能体的思维方法：
一、链式工作流（Chain Workflow）：线性拆解，步步为营设计逻辑将复杂任务拆解为「输入→处理→输出」的线性步骤链，前序步骤的输出直接作为后序输入，形成单向流程闭环。实现方式步骤设计：明确任务节点（如意图识别→数据检索→内容生成→格式校验）数据流转：通过API或中间件实现步骤间参数传递控制流：严格按顺序执行，无分支或循环（特殊场景可增加条件判断节点）典型案例：企业报告自动生成系统某金融分析平台需为用户生成行业周报：意图识别：解析用户查询（如“生成2024Q2互联网行业竞争报告”）数据检索：从数据库调取行业数据、竞品动态、财务指标内容生成：基于模板填充数据，生成初稿（含市场规模、趋势分析）格式校验：检查图表编号、数据准确性、语言流畅度适用场景任务流程明确且无分支（如单据审批、内容生成）需逐步精炼输出（前序步骤为后序提供高质量输入）
核心价值：降低复杂度，便于调试与监控，适合标准化程度高的任务。
二、路由式工作流（Routing Workflow）：动态分流，精准处理设计逻辑通过「决策节点」对输入信息进行分类，将任务分配至专属处理路径，实现“不同问题不同解”。实现方式决策规则：基于规则引擎（如金额阈值、关键词匹配）或模型能力（LLM语义分类、意图识别）路径分支：定义多条独立处理链路（如客服场景的“退款处理”“技术支持”“通用回复”）结果收敛：各分支最终汇聚至统一出口典型案例：智能客服工单分类系统某电商平台客服机器人需处理300+类用户咨询：意图判断：用户输入“申请退款”“发票开具”“尺码咨询”等不同诉求路由决策：退款类→触发退款流程引擎（自动审核订单状态）技术类→转接人工客服知识库（预设解决方案库）常规类→直接调用标准化回复模板流程结束：各路径处理完毕后统一反馈用户适用场景任务入口多样但可分类（如多轮对话分流、文档类型识别）需按优先级/复杂度分配资源（如紧急工单优先处理）
核心价值：避免“一刀切”处理，提升任务匹配效率，减少无效流程。
三、评估优化式（Evaluator-Optimizer）：闭环迭代，持续精进设计逻辑构建“生成→评估→优化”的反馈闭环，通过评估器动态校验生成结果，驱动生成器迭代改进。实现方式生成器：负责内容创作（如代码生成、文案撰写）评估器：制定评分标准（如语法正确性、逻辑完整性、业务合规性）优化循环：评估不通过则返回生成器重试，直至达标或触发人工介入典型案例：代码辅助生成平台某开发者工具链中的智能编码助手工作流程：初稿生成：根据用户需求（如“实现用户登录接口”）生成Python代码静态评估：代码检查工具扫描语法错误、安全漏洞、命名规范人工审核：若评估未通过，提示开发者修正方向（如“缺少异常处理”）迭代优化：结合人工反馈，生成器调整代码逻辑，重新提交评估适用场景对输出质量要求极高的任务（如代码、法律文书、医疗报告）需平衡自动化与人工干预（避免“黑盒输出”风险）
核心价值：通过人机协同迭代，逐步提升智能体输出精度，降低试错成本。
四、并行式工作流（Parallel Workflow）：分而治之，效率倍增设计逻辑将任务拆解为无依赖关系的子任务，通过并行计算同时处理，最终合并结果，大幅缩短耗时。实现方式数据分片：按特征（如用户ID、时间区间）或算力需求拆分任务并行执行：各子任务独立运行（可部署在不同计算节点）结果聚合：通过归约操作（如求和、排序、合并报表）整合输出典型案例：金融风险实时监测系统某投资平台需分析股票、外汇、商品市场的百万级数据流：数据分片：按资产类别拆分为“股票策略”“外汇波动”“大宗商品”三个子任务并行处理：子任务1：调用股票模型计算持仓风险值子任务2：通过外汇引擎监测汇率异常波动子任务3：基于商品数据进行供应链风险预警结果合并：汇总各维度风险分数，生成实时预警报告适用场景任务包含独立子模块（如多模态分析中的文本/图像/语音处理）对处理时效敏感（如实时监控、高频交易）
核心价值：突破串行瓶颈，计算资源利用率提升N倍，适合大规模数据处理。
五、规划式工作流（Planning Pattern）：动态构图，灵活应变设计逻辑像人类规划项目一样，通过“任务分解→资源匹配→动态调整”三步法，构建可适应变化的任务执行路径。实现方式任务分解（Task Decomposition）：将复杂目标拆解为原子级子任务（如“项目管理”→“需求收集→排期→开发→验收”）工具选择（Tool Orchestration）：根据子任务特性匹配最优工具（如API调用、数据库查询、模型推理）执行监控与修正：实时追踪进度，遇异常时重新规划路径（如节点失败时切换备用工具）典型案例：智能项目管理助手某团队使用智能体协调多角色协作完成SaaS产品迭代：需求拆解：将“用户权限模块升级”拆解为“需求文档解析→技术方案设计→前端开发→测试用例编写”资源调度：文本解析→调用NLP模型提取关键需求方案设计→关联公司技术中台API库开发任务→分配至对应工程师并跟踪进度动态调整：若开发延期，自动触发“加配测试资源”“简化非核心功能”等备选方案适用场景多步骤、多角色协作的复杂项目（如产品迭代、活动策划）环境动态变化需实时响应（如资源不足、需求变更）
核心价值：将“经验驱动”转化为“规则+模型驱动”，提升复杂任务的可控性。
六、协作式工作流（Collaborative Workflow）：分工协同，优势互补设计逻辑模拟人类团队分工，通过多个智能体扮演不同角色（协调者、执行者、验证者），形成“分工-协作-闭环”的社会化工作模式。实现方式角色定义：明确各智能体职责（如调度Agent、执行Agent、质检Agent）通信机制：通过标准化协议（如消息队列、共享知识库）实现信息交互流程编排：定义角色间触发动作（如执行者完成任务后通知验证者）典型案例：智能客服工单处理系统某银行客服中心部署多智能体协作网络：协调者Agent：接收用户投诉，解析问题类型（如“信用卡盗刷”“理财咨询”）执行者Agent：技术组Agent：调用风控系统查询交易记录文案组Agent：生成标准化回复话术验证者Agent：交叉核验执行结果（如回复是否符合监管要求、数据是否完整）用户交互：协调者整合多Agent输出，形成最终解决方案并回复客户适用场景需多维度专业能力支撑的任务（如法律咨询、医疗诊断）强调流程合规性与结果可靠性（如金融审核、保险理赔）
核心价值：突破单一智能体能力边界，通过分工降低单个节点复杂度，提升系统鲁棒性。
总结：让工作流设计成为智能体的“乐高积木”六种设计模式并非孤立存在，实际应用中常组合使用（如“协作式+规划式”构建复杂业务流程）。产品经理与智能体设计者需掌握其核心逻辑：链式 解决“如何按顺序做”路由式 解决“如何分类做”评估优化式 解决“如何做好并改进”并行式 解决“如何快速做”规划式 解决“如何灵活规划”协作式 解决“如何分工协同”
参考：
智能体正在洞穿100个金融场景：https://mp.weixin.qq.com/s/EK47oh1v9bLbgqRsebg-7g