建立你的 Agentic 技術堆疊：通往真正整合的路線圖

構建 Agentic AI 堆疊的關鍵架構層次與整合策略藍圖。

建立你的 Agentic 技術堆疊：通往真正整合的路線圖 你是否也曾有過那種感覺，當你試圖構建一個 Agentic AI 堆疊時，腳下的地基似乎一直在變動？GPU 不斷進化、框架日新月異，模型也持續進步，一切都處於劇烈的流動之中。然而，在這次的技術洪流中，有些要素保持著恆定不變，而這正是我們需要專注打下的基礎。最近，一位業界資深人士分享了他在構建 StartUp Play（一個 OTT 平台聚合服務）Agentic Stack 的經驗，從中提煉出了一些關鍵洞察。AI-SOLVE 小編認為，瞭解這些「不變定律」對於在 AI 時代中真正實現整合至關重要。 企業演進的歷程與當前挑戰 回顧過去，我們經歷了從單體架構（Monolithic）到微服務（Microservices）、事件驅動（Event-Driven Architecture），再到當前的無伺服器（Serverless）架構。現在，我們正邁入「AI 原生時代」，需要將推理能力、大型語言模型（LLM）、RAG 系統和 Agent AI 整合到現有的企業堆疊中。最大的難題不在於技術本身，而在於「整合」。如何將 Agentic 能力無縫地編織到那些已經運行、服務客戶、產生營收的系統中？這才是真正的考驗。 關鍵的堆疊層次：缺一不可 一個現代的 Agentic 堆疊結構相當複雜，但小編必須提醒大家，想跳過任何一層來節省時間，很可能是為未來的麻煩埋下伏筆。從上到下，堆疊包含：API 層（代理與世界的介面）、協調層（如 Kubernetes、微服務或 LangGraph 工作流）、語言模型層（LLM 或 SLM）、記憶與上下文層（儲存 Embeddings 和知識圖譜）、以及至關重要的「行動層」（代理執行現實世界任務的工具與 API）。而在所有基礎之下，則是資料與治理層。沒有妥善的資料處理和安全保障，你蓋的不過是個紙牌屋。 微服務架構的黃金法則 這裡有一個至關重要的原則：微服務必須是無狀態的（Stateless）。請務必將狀態資訊儲存在 Kafka、Redis、Cassandra 或 MongoDB 等外部儲存中，而不是服務本身。這不僅是最佳實踐，更是為了實現擴展性的必要條件。當你追求達到每秒百萬次交易的能力時，如果架構從一開始就沒有為此設計，那一切都將是空談。此外，API 必須有清晰的生命週期管理，識別出哪些是實驗性、哪些是穩定或已棄用，這在快速迭代的過程中尤其重要。對於資料庫寫入，應堅持使用「僅追加」（Append-only）原則；對於讀取，則要積極利用快取。資料管道（Data Pipeline）也必須包含 Schema 驗證、ETL 流程、增量載入和回填能力。這些都不是錦上添花，而是生存必需。 構建 Agentic Stack 的五種路徑 經過不斷的試錯，業界發現了五種主要的建構路徑： 路徑一：現有企業系統優化。適用於擁有成熟微服務架構的團隊。優勢在於代幣效率高，因為你只在需要時才調用 LLM，能快速上市。 路徑二：雲端依賴。與路徑一相似，但模型託管轉向公有雲服務商（如 Google、Azure、AWS）。權衡是犧牲部分控制權以換取便利性。 路徑三：導入 MCP（模型上下文協議）。將其作為獨立元件，旨在標準化工具、查詢和資源存取，為變化中的世界帶來一致性。 路徑四：工作流導向。利用 LangGraph 等工具定義狀態和轉換，根據流程中的位置調用不同的模型或代理。適合複雜的多步驟操作。 路徑五：代理沙盒（Agent Sandboxes）。這是最前沿的領域，類似於在 Linux 上運行 Android App。提供受控的數據、檔案系統和執行環境。小編對此抱持高度樂觀，這或許會催生出類似手機 App Store 的「代理商店」。 實例探討：數據的價值超越模型 以 OTT 聚合平台為例，他們需要構建用於元數據豐富化、推薦、搜索、視頻監控和品質追蹤的模型。最關鍵的教訓是：三年前建立的應用程式數據、介面模式和用戶洞察，至今依然價值連城，而當時所用的模型或框架可能早已過時。靈活性至關重要，例如使用代理和負載平衡器在本地託管模型和遠端模型之間切換，這使得在不中斷服務的情況下更換底層模型成為可能。 數據：變數世界中的常數 小編必須強調，數據處理能力將決定你 Agentic 系統的成敗。數據需要從三個層面考量：會話數據（Session data）、跨會話數據（Cross-session data）和長期數據（Institutional Knowledge）。進入系統的每一塊數據都需要被捕捉和協調，無論是排序、去重、優先級還是老化處理，都必須有清晰的規劃。這雖然不性感，卻是所有功能的基石。在向量資料庫的選擇上，Milvus 因其擴展能力在實際測試中脫穎而出。 建與買的決策矩陣 在構建堆疊時，你需要區分哪些是獨特的價值所在，哪些可以採納現成方案。應該「建構」的包括：無狀態的協調層、記憶架構（如 Redis 或 Neo4j 知識圖譜）、上下文路由（這是你的核心機密）、資料管道（轉換、Schema 映射、去重）以及客製化的治理與安全規則。而應「購買或採用」的則包括：主流的 LLM/SLM、邊緣推理能力、向量資料庫（如 Milvus）、MCP 框架（如 LangGraph 或 CrewAI）以及 MLOps 平台。 邊緣推理的革命性影響 當你朝著每秒百萬次交易的目標邁進時，集中式基礎設施上的推理將成為瓶頸。邊緣推理（Edge Inference）變得至關重要，Akamai 和 CloudFlare 等公司在這方面提供了強大的解決方案。小編認為，忽視邊緣推理，就是在限制你系統的擴展潛力。 整合的未來戰略 面向未來，你的堆疊必須具備多個可替換的整合觸點：API 驅動、模組化、可替換。如果你與任何單一組件緊密耦合，你就是在為未來的痛苦埋下伏筆。模型會換，平台會更新，這是不變的現實。 核心啟示：專注於不變的價值 總結來說，Agentic AI 的構建過程就像在地震中建房子，充滿變數。但有幾點是永恆的：穩固的架構、數據的價值，以及為變化而非穩定而建的重要性。你的應用層和其產生的數據將持續為你創造價值，遠超任何一時流行的框架。建立一個足夠靈活以演進，又足夠穩定以信賴的堆疊，這才是真正的勝利。 香港AI培訓學院解鎖AI超能力 在這個快速迭代的 Agentic 時代，僅僅瞭解理論遠遠不夠。香港AI培訓學院 Hong Kong AI-SOLVE Academy 專注於提供最實戰、最貼近產業需求的 AI 培訓。如果你厭倦了紙上談兵，希望真正掌握如何構建和整合現代 AI 系統，我們誠摯邀請您報名「解鎖AI超能力 - AI實戰講座」。在這裡，我們將深入探討如何將理論轉化為可落地的商業價值，確保您在技術變革中立於不敗之地。 立即報名，邁出實戰的第一步： https://www.hkai-solve-academy.com/ai-superpower?utm_source=blogpost 新聞來源：AIAI 連結：https://www.aiacceleratorinstitute.com/building-your-agentic-stack-a-roadmap-to-real-integration/