AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。

Agent 需要访问数据、工具，并具备跨系统共享信息的能力，其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题，而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来，而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构（EDA）。

“Agent 就是新的应用程序。”

要实现这一潜力，必须从一开始就投资于正确的设计模式。EDA 解决了 MCP 致力解决的诸多挑战，确保 agents 在无刚性依赖的情况下高效通信，成为 AI 发展的核心架构。本文将探讨为什么EDA是 AI Agent 代理并在现代企业系统中释放其全部潜力的关键。

AI Agent 的独特优势

AI Agent 带来了新的变革：动态、上下文驱动的工作流。与固定路径不同，AI Agent 系统能够实时推断下一步操作，根据当下的情况灵活调整。因此，这类系统非常适合应对企业在现实中面临的不可预测、相互关联的问题。AI Agent 系统颠覆了传统的控制逻辑。

传统方法中，僵化的程序规定了每一步操作。而在 AI Agent 系统中，LLM成为决策驱动核心。代理能够推理、使用工具和访问记忆，且一切都是动态进行。这种灵活性使得工作流可以实时演化，让代理在处理复杂任务时，比任何基于固定逻辑的系统都更加强大。

AI Agent 的设计模式：让系统更智慧

AI Agent 的强大不仅仅来源于其核心能力，还来自于结构化工作流和交互的设计模式。这些模式使 AI Agent 能够解决复杂问题、适应变化环境，并且高效协同。

以下是一些使 AI Agent 更具实用性的常见设计模式。

反思：通过自我评估实现改进

反思（Reflection）使 AI agent 能够评估自身决策，在采取行动或提供最终响应之前，改进其输出质量。这种能力使 AI agent 能够捕捉并纠正错误，优化推理过程，确保结果的高质量输出。

工具使用：扩展AI agent能力

通过与外部工具交互，AI agent 可以拓展功能，例如数据检索、流程自动化或执行确定性工作流。这种能力在需要高精度的操作中尤为重要，如数学计算或数据库查询，精确性在这些场景中是不可妥协的。工具的使用在灵活决策和可靠执行之间架起了桥梁。

规划：将目标转化为行动

具备规划能力的 AI agent 能够将高层次目标分解为可操作步骤，并以逻辑顺序组织任务。这种设计模式对于解决多步骤问题或管理存在依赖关系的工作流至关重要。

多代理系统：模块化问题解决

多代理系统采用模块化的方法，将特定任务分配给专门化的 Agent。这种方法提供了灵活性：可以针对特定任务使用小型语言模型（SLM），以提高效率并简化内存管理。模块化设计通过聚焦具体任务，减少单一 AI agent 的复杂性。

一种相关技术是专家混合（MoE），在单一框架内采用专业子模型或“专家”来处理特定任务。类似于多代理协作，MoE动态地将任务路由到最相关的专家，从而优化计算资源并提升性能。无论是通过多个独立 Agent 协同工作，还是通过任务特化路由在统一模型中分配任务，二者都强调了模块化和专业化的优势。

正如传统系统设计一样，将问题拆分为模块化组件使其更容易维护、扩展和适应。通过协作，这些专业化的 Agent 可以共享信息、划分职责、协调行动，从而更有效地解决复杂挑战。

通过模块化，AI agent 不仅仅是在执行工作流，而是在重塑工作流的定义。这种架构使得 AI 系统能够灵活扩展，摆脱传统架构和 LLM 固有局限，实现高效任务处理和自适应决策。

Agentic RAG：自适应与上下文感知检索

Agentic RAG 通过使其更加动态和上下文驱动，进一步发展了 RAG（检索增强生成）。不再依赖固定的工作流程，agents 能够实时确定他们需要哪些数据、在哪里获取以及如何根据当前任务完善查询。这种灵活性使 Agentic RAG 非常适合处理需要高度响应性和适应性的复杂、多步骤工作流程。

例如，一个创建营销策略的 agent 可能会首先从 CRM 中提取客户数据，利用 API 获取市场趋势，并随着新信息的出现不断优化其策略。通过在记忆中保持上下文，并反复完善其查询，这种 agent 能够生成更准确、更相关的输出。Agentic RAG 融合了检索、推理和行动。

扩展AI Agents面临的挑战

无论是单个 Agent 还是协作系统，扩展agents都取决于它们是否能够轻松访问并共享数据。Agents需要从多个来源（包括其他 Agents、工具和外部系统）收集信息，以便做出决策并采取行动。

将agents连接到所需的工具和数据，本质上是一个分布式系统的问题。这种复杂性与设计微服务时面临的挑战类似，各个组件必须高效通信，而不会造成瓶颈或形成刚性依赖关系。

与微服务类似，agents 必须高效沟通，并确保其输出在更广泛的系统中是有用的。并且，与其他服务一样，它们的输出不应该仅限于 AI 应用内部，还应流入数据仓库、CRM、CDP和客户成功平台等关键系统中。

当然，你可以通过 RPC 和 API 将 agents 和工具连接起来，但这会导致系统紧密耦合。紧耦合使得系统难以扩展、调整，也难以支持多个消费者使用相同的数据。agents 需要灵活性，其输出必须无缝地进入其他 agents、服务和平台，而不是陷入刚性依赖关系。

解决方案是什么？

通过事件驱动架构（EDA）实现松散耦合。这是使 agents 能够共享信息、实时行动，并与更广泛生态系统整合的核心，而无需忍受紧密耦合带来的问题。

事件驱动架构（Event-Driven Architecture）

软件系统早期都是单体式的，所有内容都集中在一个紧密集成的代码库中。虽然构建简单，但随着系统规模扩大，单体架构变得极其棘手。

扩展单体架构就像使用钝器，即使只是部分组件需要扩展，你也需要扩展整个应用。这种低效导致系统臃肿，架构脆弱，难以应对增长。

微服务改变了这一现状。

通过将应用拆分成较小的、独立部署的组件，团队可以扩展或更新特定部分，而无需修改整个系统。但这也带来了新的挑战：如何确保这些较小的服务之间有效通信？

如果通过直接的 RPC 或 API 调用连接服务，就会创建复杂的依赖关系网络。一旦一个服务宕机，就会影响连接路径上的所有节点。

EDA 解决了这个问题。

EDA 避免了紧密耦合的同步通信，让各组件通过事件进行异步通信。服务不再相互等待，而是实时响应事件。

这种方法使系统更具弹性和适应性，能够应对现代工作流程的复杂性。这不仅是技术上的突破，更是在压力下生存的系统战略。

早期社交巨头的兴衰

Friendster 等早期社交网络的兴衰凸显了可扩展架构的重要性。Friendster 早期吸引了大量用户，但其系统无法承受需求压力。性能问题使用户流失，最终平台失败。

而 Facebook 之所以成功，不仅因为其功能，也因为其在可扩展基础设施上的投入。它没有在成功的压力下崩溃，而是逐渐占据主导地位。

今天，我们可能会看到 AI agents 上演类似的故事。

和早期社交网络一样，agents 也将经历快速的增长与应用。仅构建 agents 还不够。真正的问题在于，你的架构是否能处理分布式数据、工具集成以及多 agent 协作的复杂性。如果基础架构不合适，你的 agent 体系可能会像早期社交媒体一样崩塌。

未来属于事件驱动（Event-Driven）

AI 的未来不仅是构建更智能的 agents，而是创建可以随着技术进步而演化和扩展的系统。随着 AI 栈和底层模型的迅速变化，僵化的设计很快会成为创新的障碍。为了跟上节奏，我们需要优先考虑灵活性、适应性和无缝集成的架构。EDA 正是这样一个基础，它让 agents 在动态环境中茁壮成长，同时保持弹性和可扩展性。

Agents 作为具有信息依赖的微服务

Agents 与微服务类似：它们都是自治的、解耦的，能独立处理任务。但 agents 走得更远。

微服务通常处理离散操作，而 agents 依赖共享的、富含上下文的信息进行推理、决策和协作。这对管理依赖关系和确保实时数据流动提出了特殊需求。

例如，一个 agent 可能需要从 CRM 中提取客户数据，分析实时分析数据，并使用外部工具——同时与其他 agents 共享更新。这些互动需要一个系统，允许 agents 既能独立工作，又能流畅地交换关键信息。

EDA 通过充当数据的“中央神经系统”解决了这一挑战。它允许 agents 异步广播事件，确保信息动态流动而不产生刚性依赖。这种解耦方式使 agents 既可以自主运行，也能无缝整合到更广泛的工作流程和系统中。

解耦而保持上下文

构建灵活的系统并不意味着牺牲上下文。传统的紧耦合设计通常将工作流程绑定到特定的管道或技术上，迫使团队应对瓶颈和依赖关系。栈中的一处变化会波及整个系统，拖慢创新和扩展进程。

EDA 消除了这些约束。通过解耦工作流程和实现异步通信，EDA 允许栈的不同部分——agents、数据源、工具和应用层——独立运作。

例如今天的 AI 栈：MLOps 团队管理像 RAG 这样的管道，数据科学家选择模型，应用开发者构建界面和后端。紧耦合的设计强迫所有团队进入不必要的相互依赖中，减缓交付速度，使得新工具和技术的采纳变得困难。

相反，事件驱动系统确保工作流程保持松散耦合，让各团队独立创新。

应用层无需理解 AI 的内部细节，只需在需要时使用结果。这种解耦也确保 AI 洞察不会孤立在孤岛中。agents 的输出能无缝整合到 CRM、CDP、分析工具等平台中，形成统一而适应性强的生态系统。

EDA 契合 MCP

EDA是实现 agent 体系转型的核心。其解耦工作流的能力，同时支持实时通信，确保 agents 能够高效大规模运行。如 Kafka 等平台展示了 EDA 在 agent 系统中的优势：

1. 水平扩展性
2. 低延迟
3. 松散耦合
4. 事件持久化

数据流使企业内的数据持续流动。一个中央神经系统统一连接了不同系统、应用和数据源，实现高效的 agent 通信与决策。这种架构与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）等框架天然契合。

MCP 提供了一个用于将 AI 系统与外部工具、数据源及应用程序进行集成的通用标准，确保安全、无缝地访问最新信息。通过简化这些连接，MCP 既降低了开发工作量，又能实现上下文感知的决策制定。

EDA 则解决了 MCP 旨在解决的诸多挑战。MCP 需要无缝访问各种数据源，具备实时响应能力和可扩展性，以支持复杂的多 agent 工作流程。通过解耦系统并实现异步通信，EDA 简化了集成过程，确保 agents 能够在没有刚性依赖的情况下消费和生成事件。