模块化人工智能中的代理协调：设计不断发展的系统

Rifx.Online
Programming , Machine Learning , Autonomous Systems
14 Jan, 2025

虽然头条新闻聚焦于越来越大的语言模型和计算突破，但一种更为安静的演变正在塑造我们构建 AI 系统的方式。

这一转变并非关于规模——而是关于交响乐。

传统的单体 AI 架构，尽管无疑强大，但正面临实际限制。这些 AI 系统旨在在单一模型中处理多样化任务，但在面对真实企业环境的复杂性时，往往会出现问题。随着组织在多个领域和工作流程中部署 AI，单体系统的挑战变得显而易见：僵化的架构抵制修改、资源密集型操作给基础设施带来压力，以及单点故障使系统暴露于脆弱性之中。

引入 模块化 AI—— 由 代理编排层 赋能。

这种方法将复杂的 AI 系统拆解为专门的代理，每个代理针对特定任务进行了优化，并在集中框架下协调它们的协作。

代理编排层 作为 AI 系统的 指挥者，动态管理任务委派，促进代理间的通信，并确保系统的整体一致性。

对于 AI 从业者和技术领导者而言，这一架构转变提供了一条明确的路径，以设计不仅执行任务而且随着组织需求进化的系统。

本文讨论模块化 AI 系统的实际实施，重点关注 代理编排层 的作用。通过探索设计模式和技术框架，我们旨在为组织提供可操作的见解，以应对这一范式转变。

理解代理编排层

随着人工智能系统的不断发展，以及组织将代理人工智能整合到其生态系统中，有效管理代理交互、保持与整体系统目标的一致性以及动态适应变化输入的工作流程变得至关重要。

这就是代理编排层的作用。

单体人工智能系统通常不那么灵活且更资源密集，这意味着将这些系统适应新任务或变化通常需要再培训和潜在的再工程。这种培训和部署增加了对我们计算资源的需求，这可能成为实施的障碍。

编排层使人工智能系统能够在其生态系统中发展，代理专注于不同的角色，同时无缝协作以实现共同目标。

编排层的核心功能

核心功能是实现模块化AI系统之间的协作、沟通和集成，确保它们作为一个整体而不是单独代理的集合来运作。通过实现任务分解、动态优先级调整和多代理协作等高级能力，编排层释放了模块化AI在复杂互联环境中高效运作的潜力。

这些关键功能将孤立的元素转变为一个统一的系统整体。

任务分解：此能力涉及将目标分解为更小、可管理的任务，并将其委派给最合适的代理。*例如，在医疗保健中，诊断系统可能会在分析患者症状、解读实验室结果和推荐治疗路径的代理之间分配任务。*通过这种方式分解任务，系统可以确保每个组件针对其特定角色进行优化，从而提高效率和结果。

动态优先级调整：编排层根据实时输入调整任务执行优先级。*例如，在医院运营中，它可以在紧急情况下重新分配资源，例如在危重护理场景中指派额外的代理，同时降低非紧急活动的优先级。*这种适应性确保资源在动态环境中得到最佳利用，减少延误并改善响应时间。

跨代理协作：通过实现代理之间的无缝沟通与协作，编排层确保一个代理的输出能够为其他代理的工作提供信息和增强。*例如，在药物发现中，从事分子分析、通路识别和临床试验规划的代理可以合作加速新疗法的开发。*这种互联性将模块化系统转变为强大的问题解决网络。

在介绍了编排层的核心功能后，我们现在转向其设计组件，这些组件对于构建强大而灵活的系统至关重要。

编排层的设计组件

编排层的有效性在于其设计，包含了增强系统性能和适应性的关键组件。Andrew Ng 已经确定了定义在此层内运行的智能系统的 四种主要设计模式。

反思：智能体通过自我评估和反馈机制迭代地完善其输出。例如，放射学中使用的 AI 系统可能会将其预测与人类确定的结果进行比较，从而随着时间的推移提高准确性。 反思确保了持续学习和与不断发展的标准保持一致，这在医疗等对精确度要求极高的领域尤其重要。

工具使用：集成外部工具和 API 使智能体能够扩展其能力。例如，在预测分析中，智能体可以结合来自可穿戴设备的实时患者数据，以提供更准确和及时的洞察。 这种适应性确保了系统在新工具和技术出现时依然保持相关性。

规划：在多步骤工作流程中，排序和协调行动至关重要。例如，医院物流中的智能体可能会协作安排手术、分配手术室，并确保必要设备的可用性。 规划确保所有系统组件无缝协作，以实现复杂的目标。

多智能体协作：此组件确保具有不同专业化的智能体有效地协同工作。例如，在个性化医疗中，分析基因组、病史和治疗结果的智能体可以共同推荐量身定制的治疗干预。 协作放大了个别智能体的优势，创造出一个大于其部分总和的系统。

在建立这些设计组件后，显而易见编排层对于实现模块化 AI 的全部潜力是至关重要的。

系统可观察性与控制

在人工智能系统中，可观察性与控制对于管理分布式、动态的智能架构的复杂性至关重要。这些功能确保模块化系统保持透明、可问责，并与组织目标保持一致，甚至能够适应不断变化的条件。

模块化人工智能系统中的可观察性

可观察性涉及通过跟踪、追踪和分析代理和工作流的行为，深入了解系统的内部运作。

它回答了一些关键问题，例如：代理的表现与其目标相比如何？任务在系统中的进展如何？工作流是否按预期进行，还是存在瓶颈？出现了哪些异常或低效？

在模块化人工智能系统中，多个代理动态交互，显然需要先进的可观察性工具。与单一统一系统中的监控不同，模块化人工智能涉及分布式工作流。这引入了错位、沟通故障和可能影响结果的意外行为的风险。

可观察性框架如 Grafana、Kibana 和 OpenTelemetry 在此发挥了关键作用，使开发人员能够：

集中仪表板：像 Grafana 和 Kibana 这样的工具汇聚来自分布式代理的指标，提供系统性能的统一实时视图，使技术团队能够及时识别趋势、发现异常并采取纠正措施。

追踪框架：OpenTelemetry 和类似工具促进工作流追踪，使开发人员能够诊断代理之间任务执行中的延迟、错误或低效。这些工具对于确保多代理系统的顺利运行至关重要。

异常检测：基于人工智能的可观察性框架主动标记工作流中的异常模式或行为，帮助组织在问题升级之前解决潜在问题。

模块化人工智能的控制机制

控制机制补充可观察性，通过强制系统规则，确保代理的行为与整体目标一致，并减轻与分布式决策相关的风险。

有效的控制策略包括反馈循环、一致性协议和覆盖机制。

反馈循环：持续改进机制允许代理根据用户或系统反馈来优化其输出。

一致性协议：这些协议确保代理的行为与系统的目标一致，最小化冗余或冲突。

覆盖机制：当代理偏离可接受规范时，人类操作员或编排层可以介入，确保安全操作。

可观察性和控制是提高模块化人工智能系统可靠性和有效性的战略推动者。

挑战与权衡

尽管模块化人工智能系统的采用具有变革性，但并非没有挑战。这些系统引入了复杂性，需要考虑权衡，并制定主动的风险管理策略。

实施中的挑战

复杂性增加：管理多个代理之间的交互为系统设计增加了复杂性。行动不一致、冗余输出或优先级冲突可能会削弱系统的效率和可靠性。

互操作性：确保不同代理、工具和遗留系统之间的无缝通信是一个持续的挑战。数据格式、通信协议和系统架构的差异可能会阻碍集成。

可扩展性：尽管模块化架构本质上是可扩展的，但设计不良的系统在扩展时可能会遇到瓶颈。确保在大规模下高效的通信和任务分配需要先进的基础设施和优化策略。

安全漏洞：分布式架构更容易受到数据泄露、未经授权访问和对抗性攻击等风险的影响。保护敏感数据和确保安全的代理交互至关重要。

伦理与问责：分布式决策使监督变得复杂，提出了关于透明度、偏见和问责制的担忧。在医疗和金融等行业，这些问题具有重要的影响。

实施中的权衡

每一个架构选择都涉及权衡。在模块化人工智能中，它们与您所期望的没有不同。

灵活性 vs. 复杂性：虽然模块化增强了适应性，但也增加了系统管理的复杂性。

成本 vs. 可扩展性：模块化基础设施的初始投资较高，但长期收益包括更低的维护成本和更大的可扩展性。

速度 vs. 精确度：模块化系统支持快速原型开发，但确保各个代理之间的精确度需要额外的努力。

通过承认权衡并实施稳健的风险管理策略，组织可以在最大化模块化系统潜力的同时，驾驭其复杂性。

为什么编排层很重要

Agentic 编排层是设计能够在动态环境中演变的 AI 系统的基础。

它代表了从静态、一刀切的解决方案转变为能够在复杂生态系统中扩展、整合和蓬勃发展的自适应系统。通过将演变嵌入设计中，组织可以构建不仅能应对当前挑战，还能预见并适应未来挑战的 AI 系统。

适应性：由编排层引导的模块化 AI 系统可以迅速响应新出现的机会或干扰，确保弹性和敏捷性。例如，在公共卫生危机期间，编排层可能重新分配资源，以优先考虑关键护理，同时维持日常运营，最小化系统范围内的干扰。

促进创新：编排层使组织能够持续进行实验，并在不改造现有系统的情况下集成新的代理和工作流程。这种无缝的适应能力使企业能够在快速变化和竞争激烈的行业中保持领先，培养创新和响应能力的文化。

优化结果：跨代理协作和动态任务优先级提升了操作效率和决策能力。例如，在编排层下协作的诊断代理可以为治疗策略提供信息，改善患者护理的同时降低运营成本。

通过使 AI 系统能够将技术创新与现实世界影响相结合，平衡适应性、可扩展性和运营效率的能力使其成为寻求最大化 AI 系统潜力并为投资未来做好准备的组织的一个重要元素。

前路

模块化人工智能和代理编排层的演变代表了构建人工智能系统的又一次转变，以解锁新的效率并推动人工智能能够实现的边界。作为从业者和领导者，我们处于这一转型的前沿，不仅要拥抱可能性，还要应对随之而来的挑战。

几个关键趋势正在加速模块化人工智能系统的采用和演变：

多模态人工智能的崛起：编排层被赋予了整合和处理日益多样化的数据类型的任务——文本、图像、视频等。这一转变使得各行业能够获得更丰富的洞察力和更复杂的应用。
标准化努力：随着模块化人工智能的成熟，建立标准化框架、协议和API的努力正在简化集成，减少开发时间，并改善互操作性。
边缘计算和联邦学习的进步：这些技术正在将模块化人工智能系统扩展到集中式架构之外，使得在数据源附近能够实现实时处理和决策。
企业应用的实时适应：对动态、响应迅速的人工智能系统的需求正在推动实时编排和工作流适应方面的创新，确保系统能够灵活应对变化的需求。

塑造模块化人工智能的趋势为从业者和组织创造了深远的机会，使其重新想象人工智能的潜力：