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俞润装饰做哪几个网站,巴中交通建设有限公司网站,那个网站可以做考卷,网站调试本文详细解析了智能体系统(Agent System)的分层架构及其与单次模型调用的区别。介绍了智能体系统的核心构件(模型、工具、中间件等)和价值所在(可控、可观测、稳定)。通过实例对比#xff0c;说明了何时应采用Agent编排而非单次模型调用#xff0c;以及如何实现最小可用系统。…本文详细解析了智能体系统(Agent System)的分层架构及其与单次模型调用的区别。介绍了智能体系统的核心构件(模型、工具、中间件等)和价值所在(可控、可观测、稳定)。通过实例对比说明了何时应采用Agent编排而非单次模型调用以及如何实现最小可用系统。文章强调了工程化价值与取舍原则为开发者提供了从理论到实践的完整指南。学习目标学习目标理解智能体系统的必要性与分层架构区分内容块ContentBlocks与上下文Context说明何时采用 Agent 编排而非单次模型调用。关键术语Agent智能体组合模型、工具与策略形成可执行的系统。Tool工具以tool声明的原子能力函数支持类型校验与独立测试。Middleware中间件包裹模型/工具调用实现路由、裁剪、审计、错误防护等。Content Blocks内容块标准化消息内容块统一文本、工具调用与多模态引用的表示。Context执行上下文通过invoke/stream的context参数注入如租户、用户画像、灰度桶不进入提示词文本本身若将上下文写入消息内容则会计入 token 与成本。Static/Dynamic Model静态/动态模型静态模型在生命周期内固定动态模型在运行时依据策略与状态进行路由与降级。什么是智能体系统从“单次模型调用”发展为“具备工具、策略、状态与可观测的系统”。核心构件模型Model、工具Tool、中间件Middleware、上下文Context、结构化输出Structured Output、可观测Observability。价值可控与可扩展错误防护、能力路由、合规审计、稳定与韧性重试、超时、断路器、降级与回退、可观测日志、指标、Trace与可运维报警、SLA 管理。为什么不仅仅是模型调用场景复杂度现实任务常需要读取外部数据、执行操作、返回结构化结果而非纯文本。不确定性治理模型速率限制、短时失败与响应波动需要重试、降级与断路器等工程策略。组织需求审计、合规、权限与安全隔离需要统一的系统化工程模式。分层架构智能体系统分层架构LangChain 1.0Python。数据流用户输入在接口层被标准化为消息与执行上下文 → Agent 编排层按策略选择模型与工具并进入主推理循环 → 中间件在模型/工具调用前后拦截执行路由、裁剪、审计与降级 → 主循环生成并解析结构化输出返回结果与引用信息。拦截与可观测wrap_model_call负责动态路由与稳定性重试、超时、断路器、降级与回退wrap_tool_call负责参数校验、错误防护与审计留痕所有关键事件打点到日志、指标与 Trace支持问题回放与合规审计。接口层对外提供 API/UI任务输入输出与会话管理。输入/输出与职责接收用户输入与会话状态输出标准化任务与结果展示。Agent 编排层将模型、工具与策略组合为可执行的工作流。输入/输出与职责输入任务与上下文输出可执行工作流与结构化结果。策略/中间件在模型与工具调用前后注入规则提示裁剪、脱敏、审计、动态模型路由等。输入/输出与职责输入待执行调用与治理规则输出经治理的调用与审计记录。模型层统一的invoke/stream/batch调用返回标准化消息内容块content blocks。输入/输出与职责输入标准化消息与上下文输出 content blocks。工具层以tool暴露原子能力参数校验与错误防护可在中间件实现。输入/输出与职责输入参数输出执行结果或错误信息。上下文与状态通过context注入租户、用户画像与灰度信息不计入 token会话状态用于策略决策。输入/输出与职责输入租户/画像/灰度输出策略决策参考不计入 token。结构化输出在主推理循环产生与解析结构化结果避免预绑定工具限制。输入/输出与职责输入原始文本与工具结果输出 JSON/Schema 结构。RAG/记忆与缓存知识检索与重排、对话记忆与缓存命中提升效率与质量。输入/输出与职责输入查询与历史输出候选知识与缓存命中结果。可观测与稳定性日志、指标与 Trace重试、超时、断路器与降级策略保障 SLA。输入/输出与职责输入关键事件输出日志、指标、Trace 与稳定性动作。适用场景与边界场景适配与边界对比项适用示例非适用示例迁移建议任务流程化多步骤执行、需外部工具与数据协作单轮纯文本生成使用最小模型调用减少编排开销结构化结果表格/JSON 响应与引用信息仅需自由文本在后处理阶段进行简单模板化即可高可靠性需可观测、降级与回退的业务逻辑强事务一致性核心交易写入采用传统事务系统封装与智能体系统异步集成策略治理敏感操作需审计与人工审核HITL无敏感操作或低风险场景简化为模型服务 轻量鉴权层最小能力集交付最小可用系统模型调用统一invoke/stream返回content_blocks。工具集成以tool声明至少 2 个原子能力并单测覆盖边界与异常路径。中间件防护wrap_model_call路由/降级wrap_tool_call错误处理与审计。上下文注入context提供租户/画像/灰度不计入 token。结构化输出主推理循环生成 JSON/Schema并提供解析与容错策略。可观测最小日志/指标/Trace 打点记录关键事件模型切换、工具调用、解析失败。示例最小 invoke 与 content_blocks 归一from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage# 依赖OPENAI_API_KEY版本以示例仓库的 requirements.txt 为准model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0)prompt HumanMessage(content[{type: text, text: 用两点说明智能体系统的价值。}])# 单次调用invokeai_msg model.invoke([prompt])# 归一化为 content_blocks 列表统一不同返回形态字符串/列表def normalize_content_blocks(message): if isinstance(message.content, list): return message.content return [{type: text, text: str(message.content)}]blocks normalize_content_blocks(ai_msg)for b in blocks: if b.get(type) text: print(b.get(text, )) else: print(f{b.get(type)}: {b})# 流式调用stream可选按片段打印文本for chunk in model.stream([prompt]): text chunk.content if isinstance(chunk.content, str) else if text: print(text, end)示例仅模型调用 vs Agent 编排对比目标展示“仅模型调用”与“带工具的 Agent 编排”在能力与可控性上的差异。仅模型调用直接生成文本无法执行算术/外部动作结果不可验证。Agent 编排通过tool暴露原子能力主循环处理tool_calls可执行、可审计、可回放。from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessagefrom langchain_core.tools import tool# 工具返回两数之和原子能力可单测tooldef add(a: int, b: int) - int: 返回两数之和。 return a b# 仅模型调用无工具、直接生成文本plain_llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0)plain_res plain_llm.invoke([HumanMessage(content计算 1230并解释思路。)])print(仅模型调用:, plain_res.content)# Agent 编排绑定工具并在主循环处理 tool_callsagent_llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0).bind_tools([add])msgs [HumanMessage(content请用工具计算 1230并给出一步步解释。)]ai agent_llm.invoke(msgs)msgs.append(ai)for tc in ai.tool_calls or []: if tc[name] add: result add.invoke(tc[args]) # 执行工具 msgs.append(ToolMessage(contentstr(result), tool_call_idtc[id]))final agent_llm.invoke(msgs)print(Agent 编排:, final.content)示例外部 API 工具目标体现“外部动作”与工程可观测/可回放。示例以汇率查询 API 为工具展示调用日志与简单回放。import timeimport requestsfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessagefrom langchain_core.tools import tool# 外部 API 工具查询两币种间的实时汇率使用公开接口tooldef get_exchange_rate(base: str, target: str) - float: 返回 base 到 target 的近实时汇率。 url fhttps://api.exchangerate.host/latest?base{base}symbols{target} try: resp requests.get(url, timeout8) resp.raise_for_status() data resp.json() return float(data[rates][target]) except Exception as e: # 将异常抛回交由工具中间件或主循环记录审计 raise RuntimeError(fget_exchange_rate_failed: {e})# 绑定工具演示可观测日志与回放llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0).bind_tools([get_exchange_rate])msgs [HumanMessage(content请用工具查询 USD→CNY 汇率并解释来源可靠性。)]ai llm.invoke(msgs)msgs.append(ai)for tc in ai.tool_calls or []: if tc[name] get_exchange_rate: start time.monotonic() try: rate get_exchange_rate.invoke(tc[args]) # 外部 API 调用 latency_ms int((time.monotonic() - start) * 1000) print(f[tool_log] nameget_exchange_rate args{tc[args]} result{rate} latency_ms{latency_ms}) msgs.append(ToolMessage(contentstr(rate), tool_call_idtc[id])) except Exception as err: print(f[tool_error] nameget_exchange_rate args{tc[args]} error{err}) msgs.append(ToolMessage(contentfERROR: {err}, tool_call_idtc[id]))# 回放打印消息序列可用于审计/复盘for m in msgs: role m.type if hasattr(m, type) else m.__class__.__name__ print(f[replay] role{role} content{str(m.content)[:80]})final llm.invoke(msgs)print(外部工具示例:, final.content)注意实际代码需要考虑以下情况失败重试至少 2 次含指数退避与错误分类。工具异常有审计记录包含工具名、参数、错误类型与时间。结构化解析失败进入回退分支安全输出与日志留痕。差异摘要对比维度仅模型调用Agent 编排能力范围只能描述无法执行外部动作可调用工具执行具体动作可验证性结果难以验证工具返回值可观测与审计失败处理难以工程化治理支持中间件重试、超时、降级与回退成本与复杂度成本低、实现简单工程成本更高、管线更复杂延迟与并发延迟稳定、并发简单工具/治理增加延迟可用并发与缓存优化安全与合规内容审核较弱审计日志、权限与 HITL 审核可插桩可维护性难以回放与定位问题Trace/日志支持复盘利于持续演进参考与延伸阅读LangChainPython官方文档概览https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overviewAgents 模块Pythonhttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/agentsTools 工具集Pythonhttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/tools结构化输出Structured Outputhttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/structured-outputRAG 教程Pythonhttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/rag小结工程化价值通过工具、中间件、上下文与结构化输出获得可控、可观测与稳定性。取舍原则当需外部动作、结构化结果或明确 SLA 时采用 Agent单轮纯文本优先仅模型调用参见“差异摘要”。分层主线接口/编排 → 策略/中间件 → 模型/工具 → 上下文/结构化输出 → 观测与稳定性职责清晰、可治理。最小交付要素invoke/stream、tool原子能力、中间件治理、context注入与结构化输出。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】