当前企业AI落地面临三大核心痛点:
系统集成困境:需对接企业内部业务系统(CRM/ERP等)
异构环境兼容:需整合第三方AI服务与传统API
数据孤岛突破:需融合结构化与非结构化数据源
核心功能:
请求鉴权与安全防护
智能路由(根据请求类型分发至对应Agent)
流量控制与熔断机制
技术实现
# 伪代码示例:智能路由决策引擎 def route_request(user_request): if "业务查询" in user_request.intent: return SalesAgent() elif "数据分析" in user_request.content: return BI_Agent() # 其他业务路由规则...
开发模式对比图:
LLM优化提示词示例: "用户查询机票退改政策,请从32个服务中筛选相关MCP服务"
协议演进图:
适用场景:
封闭系统环境
服务数量少于10个
无跨系统协调需求
致命缺陷:
服务变更需重新部署Agent
无法利用LLM优化服务发现
混合开发策略:
核心业务Agent采用编码开发(LangChain+自定义模块)
标准化场景使用低代码平台快速构建
协议演进准备:
预留A2A(Agent-to-Agent)/AG-UI协议接口
采用协议适配层设计:
// 协议适配层伪代码 public interface ProtocolAdapter { Response handleRequest(Request req, ProtocolType type); }
智能体操作系统:
统一调度层(类似Kubernetes管理Agent)
自动服务编排引擎
企业级能力进化:
动态服务组合(实时构建业务工作流)
跨系统事务一致性保障