AI Agent 正準備通過自主問題解決、適應性工作流和可擴展性來徹底改變企業運營。但真正的挑戰並不在於構建更好的模型。

Agent 需要訪問數據、工具，並具備跨系統共享信息的能力，其輸出應能夠被多個服務使用——包括其他 Agent。這不是一個 AI 問題，而是一個基礎設施和數據互操作性問題。這不僅僅是將一系列命令串聯起來，而是需要一個由數據流驅動的 Event-Driven 事件驅動架構（EDA）。

“Agent 就是新的應用程序。”

要實現這一潛力，必須從一開始就投資於正確的設計模式。EDA 解決了 MCP 致力解決的諸多挑戰，確保 agents 在無剛性依賴的情況下高效通信，成爲 AI 發展的核心架構。本文將探討爲什麼 EDA 是 AI Agent 代理並在現代企業系統中釋放其全部潛力的關鍵。

AI Agent 的獨特優勢

AI Agent 帶來了新的變革：動態、上下文驅動的工作流。與固定路徑不同，AI Agent 系統能夠實時推斷下一步操作，根據當下的情況靈活調整。因此，這類系統非常適合應對企業在現實中面臨的不可預測、相互關聯的問題。AI Agent 系統顛覆了傳統的控制邏輯。

傳統方法中，僵化的程序規定了每一步操作。而在 AI Agent 系統中，LLM 成爲決策驅動核心。代理能夠推理、使用工具和訪問記憶，且一切都是動態進行。這種靈活性使得工作流可以實時演化，讓代理在處理複雜任務時，比任何基於固定邏輯的系統都更加強大。

AI Agent 的設計模式：讓系統更智慧

AI Agent 的強大不僅僅來源於其核心能力，還來自於結構化工作流和交互的設計模式。這些模式使 AI Agent 能夠解決複雜問題、適應變化環境，並且高效協同。

以下是一些使 AI Agent 更具實用性的常見設計模式。

反思：通過自我評估實現改進

反思（Reflection）使 AI agent 能夠評估自身決策，在採取行動或提供最終響應之前，改進其輸出質量。這種能力使 AI agent 能夠捕捉並糾正錯誤，優化推理過程，確保結果的高質量輸出。

工具使用：擴展 AI agent 能力

通過與外部工具交互，AI agent 可以拓展功能，例如數據檢索、流程自動化或執行確定性工作流。這種能力在需要高精度的操作中尤爲重要，如數學計算或數據庫查詢，精確性在這些場景中是不可妥協的。工具的使用在靈活決策和可靠執行之間架起了橋樑。

規劃：將目標轉化爲行動

具備規劃能力的 AI agent 能夠將高層次目標分解爲可操作步驟，並以邏輯順序組織任務。這種設計模式對於解決多步驟問題或管理存在依賴關係的工作流至關重要。

多代理系統：模塊化問題解決

多代理系統採用模塊化的方法，將特定任務分配給專門化的 Agent。這種方法提供了靈活性：可以針對特定任務使用小型語言模型（SLM），以提高效率並簡化內存管理。模塊化設計通過聚焦具體任務，減少單一 AI agent 的複雜性。

一種相關技術是專家混合（MoE），在單一框架內採用專業子模型或 “專家” 來處理特定任務。類似於多代理協作，MoE 動態地將任務路由到最相關的專家，從而優化計算資源並提升性能。無論是通過多個獨立 Agent 協同工作，還是通過任務特化路由在統一模型中分配任務，二者都強調了模塊化和專業化的優勢。

正如傳統系統設計一樣，將問題拆分爲模塊化組件使其更容易維護、擴展和適應。通過協作，這些專業化的 Agent 可以共享信息、劃分職責、協調行動，從而更有效地解決複雜挑戰。

通過模塊化，AI agent 不僅僅是在執行工作流，而是在重塑工作流的定義。這種架構使得 AI 系統能夠靈活擴展，擺脫傳統架構和 LLM 固有侷限，實現高效任務處理和自適應決策。

Agentic RAG：自適應與上下文感知檢索

Agentic RAG 通過使其更加動態和上下文驅動，進一步發展了 RAG（檢索增強生成）。不再依賴固定的工作流程，agents 能夠實時確定他們需要哪些數據、在哪裏獲取以及如何根據當前任務完善查詢。這種靈活性使 Agentic RAG 非常適合處理需要高度響應性和適應性的複雜、多步驟工作流程。

例如，一個創建營銷策略的 agent 可能會首先從 CRM 中提取客戶數據，利用 API 獲取市場趨勢，並隨着新信息的出現不斷優化其策略。通過在記憶中保持上下文，並反覆完善其查詢，這種 agent 能夠生成更準確、更相關的輸出。Agentic RAG 融合了檢索、推理和行動。

擴展 AI Agents 面臨的挑戰

無論是單個 Agent 還是協作系統，擴展 agents 都取決於它們是否能夠輕鬆訪問並共享數據。Agents 需要從多個來源（包括其他 Agents、工具和外部系統）收集信息，以便做出決策並採取行動。

將 agents 連接到所需的工具和數據，本質上是一個分佈式系統的問題。這種複雜性與設計微服務時面臨的挑戰類似，各個組件必須高效通信，而不會造成瓶頸或形成剛性依賴關係。

與微服務類似，agents 必須高效溝通，並確保其輸出在更廣泛的系統中是有用的。並且，與其他服務一樣，它們的輸出不應該僅限於 AI 應用內部，還應流入數據倉庫、CRM、CDP 和客戶成功平臺等關鍵系統中。

當然，你可以通過 RPC 和 API 將 agents 和工具連接起來，但這會導致系統緊密耦合。緊耦合使得系統難以擴展、調整，也難以支持多個消費者使用相同的數據。agents 需要靈活性，其輸出必須無縫地進入其他 agents、服務和平臺，而不是陷入剛性依賴關係。

解決方案是什麼？

通過事件驅動架構（EDA）實現鬆散耦合。這是使 agents 能夠共享信息、實時行動，並與更廣泛生態系統整合的核心，而無需忍受緊密耦合帶來的問題。

事件驅動架構（Event-Driven Architecture）

軟件系統早期都是單體式的，所有內容都集中在一個緊密集成的代碼庫中。雖然構建簡單，但隨着系統規模擴大，單體架構變得極其棘手。

擴展單體架構就像使用鈍器，即使只是部分組件需要擴展，你也需要擴展整個應用。這種低效導致系統臃腫，架構脆弱，難以應對增長。

微服務改變了這一現狀。

通過將應用拆分成較小的、獨立部署的組件，團隊可以擴展或更新特定部分，而無需修改整個系統。但這也帶來了新的挑戰：如何確保這些較小的服務之間有效通信？

如果通過直接的 RPC 或 API 調用連接服務，就會創建複雜的依賴關係網絡。一旦一個服務宕機，就會影響連接路徑上的所有節點。

EDA 解決了這個問題。

EDA 避免了緊密耦合的同步通信，讓各組件通過事件進行異步通信。服務不再相互等待，而是實時響應事件。

這種方法使系統更具彈性和適應性，能夠應對現代工作流程的複雜性。這不僅是技術上的突破，更是在壓力下生存的系統戰略。

早期社交巨頭的興衰

Friendster 等早期社交網絡的興衰凸顯了可擴展架構的重要性。Friendster 早期吸引了大量用戶，但其系統無法承受需求壓力。性能問題使用戶流失，最終平臺失敗。

而 Facebook 之所以成功，不僅因爲其功能，也因爲其在可擴展基礎設施上的投入。它沒有在成功的壓力下崩潰，而是逐漸佔據主導地位。

今天，我們可能會看到 AI agents 上演類似的故事。

和早期社交網絡一樣，agents 也將經歷快速的增長與應用。僅構建 agents 還不夠。真正的問題在於，你的架構是否能處理分佈式數據、工具集成以及多 agent 協作的複雜性。如果基礎架構不合適，你的 agent 體系可能會像早期社交媒體一樣崩塌。

未來屬於事件驅動（Event-Driven）

AI 的未來不僅是構建更智能的 agents，而是創建可以隨着技術進步而演化和擴展的系統。隨着 AI 棧和底層模型的迅速變化，僵化的設計很快會成爲創新的障礙。爲了跟上節奏，我們需要優先考慮靈活性、適應性和無縫集成的架構。EDA 正是這樣一個基礎，它讓 agents 在動態環境中茁壯成長，同時保持彈性和可擴展性。

Agents 作爲具有信息依賴的微服務

Agents 與微服務類似：它們都是自治的、解耦的，能獨立處理任務。但 agents 走得更遠。

微服務通常處理離散操作，而 agents 依賴共享的、富含上下文的信息進行推理、決策和協作。這對管理依賴關係和確保實時數據流動提出了特殊需求。

例如，一個 agent 可能需要從 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 agents 共享更新。這些互動需要一個系統，允許 agents 既能獨立工作，又能流暢地交換關鍵信息。

EDA 通過充當數據的 “中央神經系統” 解決了這一挑戰。它允許 agents 異步廣播事件，確保信息動態流動而不產生剛性依賴。這種解耦方式使 agents 既可以自主運行，也能無縫整合到更廣泛的工作流程和系統中。

解耦而保持上下文

構建靈活的系統並不意味着犧牲上下文。傳統的緊耦合設計通常將工作流程綁定到特定的管道或技術上，迫使團隊應對瓶頸和依賴關係。棧中的一處變化會波及整個系統，拖慢創新和擴展進程。

EDA 消除了這些約束。通過解耦工作流程和實現異步通信，EDA 允許棧的不同部分——agents、數據源、工具和應用層——獨立運作。

例如今天的 AI 棧：MLOps 團隊管理像 RAG 這樣的管道，數據科學家選擇模型，應用開發者構建界面和後端。緊耦合的設計強迫所有團隊進入不必要的相互依賴中，減緩交付速度，使得新工具和技術的採納變得困難。

相反，事件驅動系統確保工作流程保持鬆散耦合，讓各團隊獨立創新。

應用層無需理解 AI 的內部細節，只需在需要時使用結果。這種解耦也確保 AI 洞察不會孤立在孤島中。agents 的輸出能無縫整合到 CRM、CDP、分析工具等平臺中，形成統一而適應性強的生態系統。

EDA 契合 MCP

EDA 是實現 agent 體系轉型的核心。其解耦工作流的能力，同時支持實時通信，確保 agents 能夠高效大規模運行。如 Kafka 等平臺展示了 EDA 在 agent 系統中的優勢：

1. 水平擴展性

2. 低延遲

3. 鬆散耦合

4. 事件持久化

數據流使企業內的數據持續流動。一箇中央神經系統統一連接了不同系統、應用和數據源，實現高效的 agent 通信與決策。這種架構與 Anthropic 的模型上下文協議（MCP）等框架天然契合。

MCP 提供了一個用於將 AI 系統與外部工具、數據源及應用程序進行集成的通用標準，確保安全、無縫地訪問最新信息。通過簡化這些連接，MCP 既降低了開發工作量，又能實現上下文感知的決策制定。

EDA 則解決了 MCP 旨在解決的諸多挑戰。MCP 需要無縫訪問各種數據源，具備實時響應能力和可擴展性，以支持複雜的多 agent 工作流程。通過解耦系統並實現異步通信，EDA 簡化了集成過程，確保 agents 能夠在沒有剛性依賴的情況下消費和生成事件。

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