定义

智能体堆栈（Agent Stack）指的是构建、部署和运行自主AI智能体所需的所有完整、集成的软件组件、工具、框架和模型组成的生态系统。它不是单一的软件，而是一个分层的架构，使AI实体能够感知其环境、推理目标、规划行动并执行这些行动以实现预期的结果。

为什么它很重要

对于超越简单聊天机器人交互而转向复杂、多步骤自动化的企业而言，智能体堆栈是基础技术。它决定了智能体的能力——无论是能否与外部API交互、访问专有数据库，还是执行复杂的推理任务。一个健壮的堆栈确保了可靠性、可扩展性以及处理现实世界模糊性的能力。

工作原理

该堆栈通过几个相互连接的层级运行：

• 核心模型（LLM）： 这是“大脑”，负责自然语言理解、推理和生成高级计划。
• 记忆组件： 这些模块允许智能体在会话间保留上下文（短期记忆）或回忆过去的经验以实现长期学习（向量数据库）。
• 工具/动作层： 该层为智能体提供了“手”。它由定义好的函数（例如“搜索网络”、“调用CRM API”、“运行代码”）组成，当LLM的推理决定需要外部操作时，它可以调用这些函数。
• 编排框架： 它管理工作流程——决定使用哪个工具、管理调用顺序以及处理动作与LLM之间的反馈循环。

常见用例

智能体堆栈被部署在各种企业职能中：

• 自动化研究： 智能体可以被分配任务来研究市场趋势、自主查询多个数据库、综合研究结果并生成报告。
• 复杂客户支持： 超越常见问题解答，智能体可以诊断问题、通过API检查库存、启动退货流程并更新CRM记录。
• 软件开发辅助： 智能体可以接收一个高级需求，将其分解为任务，编写代码、进行测试并提交拉取请求。

主要优势

• 自主性： 智能体可以在没有持续人工微观管理的复杂目标下运行。
• 可扩展性： 通过替换或添加工具，可以在不重新训练核心LLM的情况下快速扩展智能体的能力。
• 集成性： 它为LLM可靠地与遗留企业系统和现代网络服务交互提供了结构化的途径。

挑战

• 行动中的幻觉： 如果规划或工具调用逻辑存在缺陷，智能体可能会执行带有现实后果的错误操作。
• 复杂性管理： 为高度复杂的多步骤任务设计正确的编排逻辑需要大量的工程专业知识。
• 成本和延迟： 每次工具调用和内存检索都会增加计算开销，影响运营成本和响应时间。

相关概念

这个概念与提示工程（定义智能体的初始指令）和检索增强生成（RAG，它是堆栈中的一个关键记忆组件）密切相关。