扩展智能体AI：避免供应商锁定的企业模式

扩展企业级智能体AI，需要既能保持灵活性、又能避免供应商锁定的架构模式。本文是我们关于大规模多智能体系统系列文章的第2部分。在本文中，我们探讨机器学习（ML）团队如何在框架、模型和提供商的“多要素”环境中运营智能体AI系统，并介绍让这些系统能够协同扩展的原则。

在《来自Amazon的大规模多智能体编排模式的高级微调技术》一文中，我们探讨了如何在单个用例或领域内设计和优化多智能体编排。那篇文章聚焦于需要多个智能体通过协调工作流、分解任务以及通过结构化协作提升准确性来应对复杂性的场景。

然而，在实际中，企业AI系统很少局限于单一领域。

随着采用范围的扩大，大型企业的ML平台团队面临着一个不同的挑战。问题不再是如何在单个系统内编排智能体，而是如何在“多要素”环境中运营众多此类系统。多个框架、模型、提供商和团队在同一企业内共存，各自以自身的节奏演进。

随着组织扩展这些系统，一致地构建、定制和部署模型的能力变得至关重要。在实践中，这需要一种统一的模型生命周期管理和大规模推理方法。这正是Amazon SageMaker发挥基础性作用的领域——在支持企业级一致性的同时，不限制灵活性。

本文探讨了扩展智能体AI系统所需的架构原则和模式，同时保持灵活性并避免供应商锁定。

多要素环境的现实

企业AI系统默认会演变为异构格局。不同团队根据自身需求采用不同框架。有些团队优先考虑结构化工作流，有些专注于协作式智能体交互，还有些则优化确定性的、模型驱动的流水线。与此同时，组织将自建智能体与软件即服务（SaaS）能力以及现有企业系统相结合。

模型层引入了另一个维度的可变性。基础模型（FM）持续快速演进，每种模型在成本、延迟和能力方面各有不同的权衡。因此，大多数企业跨多个模型提供商运营，而不是标准化到单一选项上。

随着时间推移，这导致了一种稳态现实：多模型、多框架、多提供商的系统在多个团队和用例中并行运营。

挑战不在于如何避免这种结果，而在于如何在不引入碎片化的情况下管理这种结果。

可选择性作为需要管理的约束

在第1部分中，我们聚焦于在特定系统内优化智能体行为。在企业层面，问题发生了变化。可选择性不再关乎实验探索，而是变成了一种必须被审慎管理的约束。

试图在框架或模型层面强制标准化的做法往往会产生摩擦。团队会绕过约束，采用速度放缓，或者系统偏离已批准的架构。与此同时，将应用程序与特定模型或提供商紧密耦合，会限制随着格局演变而调整适应的能力。

更有效的方法是在应用层之下进行标准化，聚焦于共享控制平面，如身份认证、策略执行、可观测性和路由，同时在智能体的构建和执行方式上保持灵活性。

这种方法并不会消除异构性，而是控制其影响范围，使系统能够在不让更广泛架构失稳的情况下持续演进。

多要素系统的核心挑战

随着系统多样性增加，一系列可预见的问题随之出现。治理在不同框架之间难以一致执行，因为每个框架都定义了自己的控制模型。集成复杂性增加，因为智能体、工具和服务暴露了不兼容的接口。成本和性能的权衡在没有动态优化的情况下变得更难管理，往往导致资源使用效率低下。

与此同时，随着智能体与工具、数据和其他智能体动态交互，安全边界不断扩展，访问模式变得更加难以预测。持久化记忆在数据保留、隔离和一致性方面引入了额外的复杂性。最后，企业用例要求领域特定的性能，这无法仅通过通用配置来实现。

这些挑战相互关联，并随时间累积放大。管理它们需要系统级的方法，而非孤立的解决方案。

大规模管理复杂性的实用评估框架

以下图表总结了在成功的多环境架构中反复出现的核心架构原则：控制平面与执行平面分离、统一可观测性、集中式治理、动态路由、韧性设计、分阶段编排演进以及内置优化。

在多环境模式下成功运营的企业，往往会收敛到一组兼顾灵活性与控制的架构原则。

基础性原则是将控制平面与执行平面分离。身份认证、策略执行、可观测性和成本归属集中管理，以确保企业范围内的一致性，而代理的执行与开发则保持分散，以支持团队自主性和可扩展性。

可观测性成为有效运营此类系统的先决条件。通过建立统一的遥测层，企业能够跨框架和跨环境洞察代理行为。这种可见性帮助团队监控性能、追踪故障，并在不依赖特定框架工具的前提下持续改进系统。

治理在作为平台能力而非嵌入单个代理时最为有效。集中式执行能够在框架、模型和执行环境不断演进的同时，确保持续的安全性和合规性。

随着工作负载日趋多样化，路由成为核心系统功能。企业不再静态分配模型或基础设施，而是根据成本、延迟和准确性要求，将任务动态匹配到相应资源。这有助于系统实时适应变化，并在大规模运行中保持效率。

生产系统还必须具备明确的保障机制。延迟、可用性和隔离要求应清晰定义，同时配套故障处理机制。重试、熔断器和降级路径有助于在真实运行条件下实现韧性。

许多企业最初采用集中式编排模型，以保持对代理交互的可见性和控制。随着系统规模扩大，它们逐步演进到更分布式、事件驱动的架构，在保持一致性的同时获得更高的可扩展性。

最后，优化必须从一开始就嵌入系统。成本和性能考量是规模化运营的基础，动态模型选择、缓存和高效执行模式等技术有助于实现长期效率。

这些原则共同构成了一个实用框架，用于管理多环境架构固有的复杂性。

如何使用AWS服务实现框架无关的规模化

前述架构原则要求具备跨框架、跨模型、跨团队一致运行的能力。AWS服务提供了这些基础组件，企业可据此构建框架无关的平台，同时保持灵活性。

在规模化场景下，模型层成为复杂性的主要来源之一。不同的用例需要不同的模型、定制策略和推理模式。

Amazon SageMaker是管理这种规模化复杂性的核心执行与定制层。它为模型开发、微调、部署和推理提供统一层，帮助企业标准化模型的构建和运营方式。通过支持实时、异步和批量推理，以及Inference Components和模型监控等功能，Amazon SageMaker帮助团队将基础设施与工作负载需求对齐，从而在企业范围内保持一致的运营模式。

与之互补的是，Amazon Bedrock提供了简化的托管接口，用于访问基础模型，支持快速实验而无需管理底层基础设施。Amazon Bedrock加速了模型访问与集成，而Amazon SageMaker则提供定制化和生产级推理所需的深度、控制力和可扩展性。两者结合，使企业能够将模型访问与模型执行分离，从而支持灵活且有韧性的架构。

编排与控制通过AWS Lambda、AWS Step Functions和Amazon API Gateway等服务实现，这些服务支持动态路由和工作流协调。

诸如AWS上的Agent Orchestration等新兴能力进一步扩展了这一层。它们为代理编排提供了专用抽象，帮助团队以更高的一致性和控制力管理复杂的多代理工作流。

身份与治理通过AWS Identity and Access Management（IAM）和AWS Organizations保持集中化，而可观测性则通过Amazon CloudWatch和AWS X-Ray实现标准化。

Amazon EventBridge、Amazon ElastiCache和Amazon CloudFront支持集成与性能优化。

在这种架构中，Amazon SageMaker 实际上成为模型执行的操作骨干，而 Amazon Bedrock 加速了对新兴基础模型能力的访问。两者共同帮助组织在创新与控制之间取得平衡。

关键要点 Amazon SageMaker 为大规模模型定制和推理提供操作骨干，而 Amazon Bedrock 支持对托管基础模型的快速访问。两者共同支持企业级规模下灵活、与框架无关的架构。

总结：将架构原则映射到 AWS 服务

下表总结了这些架构原则如何映射到支持与框架无关扩展的原生 AWS 服务。

多要素系统的企业模式

当这些原则得到应用时，组织往往会收敛到少数几种架构模式。这些模式并非规定性的。它们反映了团队根据工作负载要求和运营约束来构建代理系统的方式。

重要的是，这些模式并非相互排斥。大多数企业会在不同业务单元和用例中组合实施多种模式。挑战不在于选择单一模式，而在于让它们在同一共享环境中共存。

模式 1：面向业务流程自动化的内部代理平台

一个常见的起点是内部代理平台，它随着多个团队开始独立构建代理而自然形成。随着时间的推移，这可能导致基础设施重复建设、治理不一致以及组织内复用受限。

为解决这一问题，组织引入了集中式或混合式平台模型。共享平台层提供模型访问、治理、可观测性和成本管理等通用能力，而各个团队保留对自身代理构建和部署方式的自主权。

在该模型中，平台充当控制平面，标准化代理访问模型、执行策略和发出遥测数据的方式。同时，执行仍然保持去中心化。业务单元继续拥有自己的应用逻辑、数据集成、持续集成和持续交付（CI/CD）流水线以及框架选择。

这种分离减少了重复建设，在不限制创新的前提下强化了一致性，同时支持多个用例之间通用能力的复用。

模式 2：面向客户的代理平台（ISV 和 SaaS）

当代理对外暴露时，架构优先级转向多租户、隔离性和可靠性。

在该模式中，系统被设计为强制执行严格的租户边界。每个请求在整个系统中携带租户上下文，确保代理只能访问该租户范围内的数据和工具。身份和访问管理成为核心关注点，通常需要与外部身份提供商集成，同时在平台内保持一致的策略执行。

基础设施决策也随之演变。许多组织采用混合租户模型，将标准工作负载的共享基础设施与满足更严格监管或性能要求的客户专用环境相结合。这种方法在成本效率与隔离性和合规性需求之间取得平衡。

可靠性是该模式的定义性特征。系统必须满足对延迟、可用性和吞吐量的明确预期，即使在负载不均衡的情况下也是如此。因此，故障转移、速率限制和优雅降级等弹性机制成为核心平台能力。

模式 3：实时应用中推理延迟的优化

对于实时系统，延迟成为主导性的架构约束。对话助手和交互式工作流等应用要求在严格的时间范围内给出响应，任何延迟都会直接影响用户体验。

在这些环境中，优化必须被设计到系统内部。路由决策是动态的，会基于复杂度、延迟敏感性和成本考量来评估每个请求。这种路由会实时选择最合适的模型和基础设施层级。

执行策略也会演进以支持并行性，允许独立操作并发运行，从而缩短整体响应时间。缓存通过减少冗余计算，在改善延迟和成本效率方面发挥着关键作用。

这种模式强调系统级优化，将性能视为首要的设计约束，而非事后考虑。

通过统一平台连接各种模式

上述每种模式都针对一组特定的需求。然而，在多要素环境中，它们很少孤立存在。企业通常同时运行内部自动化代理、面向客户的系统和实时应用。这些系统往往由不同的团队使用不同的框架和模型构建。

如果没有共享基础，这些模式可能会变得彼此孤立。治理方式出现分歧，集成数量成倍增加，优化工作也在各个系统中重复进行。

统一代理平台通过在各个模式之下提供一套通用能力来应对这一挑战。它标准化了身份、策略执行、可观测性和路由等横切关注点，同时允许每个系统独立演进。

这一区分非常重要。这些模式描述了代理系统如何针对特定工作负载进行结构化设计。而该平台则确保这些系统能够作为统一企业架构的一部分协同扩展。

结论

在本系列的第 1 部分中，我们聚焦于单个用例内的多代理编排，即在特定领域内需要多个代理来处理复杂性的场景。

在这篇文章中，我们将范围扩展到企业层面，其挑战变成了在多要素环境中管理众多此类系统。

成功的组织并非那些消除复杂性的组织，而是那些将复杂性结构化的组织。通过标准化身份、策略、可观测性和路由等关键控制层，同时在执行层面保持灵活性，它们能够在不失控制的前提下运营异构系统。

要开始应用这些模式，请探索 Amazon SageMaker、Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock AgentCore 如何支持模型定制和框架无关的访问，并参阅 AWS Well-Architected Framework 了解此处提及的控制平面实践。欢迎在评论区分享哪些模式正在塑造您的企业代理架构。

后续内容

本系列未来的文章将探讨 ML 平台团队如何从支持单一业务用例演进到运营共享的企业代理平台。我们将涵盖各种抽象、治理模型和共享服务，使各个团队在采用规模增长的同时仍能保持灵活性。

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