大模型不是全部：揭秘AI智能体落地的90%工程真相

AI智能体落地的真相：90%工作集中在工程架构设计，仅10%涉及大模型本身。作者详细拆解了从算力、基础设施、数据库到前端界面的14层架构，通过实际案例说明数据清洗、系统稳定性、安全监控等工程细节的重要性。强调企业需正视工程架构的复杂性，而非仅关注模型本身，才能实现AI智能体的成功落地。

咔咔学姐kk

950人浏览 · 2025-10-08 17:55:47

咔咔学姐kk · 2025-10-08 17:55:47 发布

越来越多的企业正在尝试把 AI 智能体真正落地，我们会发现一个有趣的规律：90% 的工作其实是工程架构设计，只有 10% 才是大模型本身的发挥。

很多团队在最初做 PoC 时信心满满，以为只要把大模型接上 API，就能跑起来。可等真正进入企业落地阶段才发现，模型只是冰山一角，绝大多数精力都被消耗在数据、系统、协议、监控、安全这些“看起来不性感”的工程细节上。

记得我和一家金融企业 CTO 聊天，他很坦诚地说：“我们上了 GPT，结果发现花的时间不是在调 prompt，而是在把 GPT 放进整个风控系统里。数据要清洗、权限要管控、日志要追踪、接口要打通。最后算下来，大模型只是拼图里最小的一块。”这句话让我印象很深，因为这不是个例，而是普遍现象。

这就像盖一栋摩天大楼，地基、管道、电力、消防都要打磨得扎实可靠，否则哪怕最华丽的外立面也撑不起来。

第一层是 CPU/GPU 提供商层。没有算力，所有的 AI 智能体都是空中楼阁。很多公司在这一层第一次体会到“钱烧得有多快”，一家做视频内容智能审查的企业，当初以为几台 GPU 就能撑住业务，结果发现每天要处理的海量视频片段，几乎把集群烧穿。最后不得不转向公有云，灵活调度 Azure 和阿里云的算力资源，才让系统平稳运转。算力不是选一块显卡那么简单，而是涉及采购、成本优化和低延迟执行的长期平衡。

第二层是基础设施层。容器和编排工具就像大楼的钢筋水泥，保证结构稳定。没有 Kubernetes 的集群管理，你的 AI 智能体可能今天能跑，明天就挂掉。一家跨境电商公司曾经因为没有自动伸缩机制，促销活动期间流量暴增，AI 客服直接宕机，错失了大批订单。从那以后，他们才老老实实用上 K8s 和 Kserve，把服务弹性扩展和高可用性做成了标配。

第三层是数据库层。智能体的记忆和实时决策能力，全靠这层的支持。我曾经见过一家医疗企业，他们做诊断助手，最初的原型用的是普通的关系型数据库，结果在处理海量影像检索时性能惨不忍睹。后来他们换成了 Milvus 和 Neo4j 的组合，前者负责向量检索，后者管理复杂关系，才真正让医生体验到“问一句就能调出患者的完整病例图谱”的感觉。

第四层是 ETL 层，很多人一开始没重视，结果被“脏数据”拖垮。一个制造业客户告诉我，他们流水线上每天采集的数据五花八门，如果不经过清洗，模型几乎无法正常学习。最后他们搭建了一套基于 Datavolo 的 ETL 流水线，实时清洗、转换数据，让智能体可以像喝纯净水一样，稳定吸收信息。这一步看似琐碎，却决定了系统能不能用得久。

第五层是基础模型层，这是大家最熟悉的一环。GPT、DeepSeek、Claude、Qwen 这些大模型提供了认知和推理的核心能力。但真正让企业感受到差异的，往往是如何把大模型和小模型结合起来。比如一家物流公司在订单处理环节，用 Llama 来做通用对话，但用 PaddleOCR 来识别快递单号，效率比单靠大模型快了三倍。这就是“10% 的模型”在生态中发挥点睛之笔的案例。

第六层是模型路由层，很多企业在做多模型融合时第一次接触它。一家金融风控团队原本全靠 GPT，结果发现成本居高不下，延迟也难以接受。后来他们引入了 OpenRouter，把高价值任务交给大模型，低价值任务分发给小模型，才真正跑出性价比。模型路由就像交通指挥员，决定哪辆车走哪条道，既节省油，又提高效率。

第七层是协议层。MCP、A2A、AG-UI 这些协议，听上去像技术细节，其实是智能体能不能协同的关键。有一次，我看过一个政务项目，里面有多个智能体：一个处理公文，一个负责政策比对，一个负责对接数据库。最初他们用手工 API 拼接，系统臃肿又容易出错。后来改用 MCP 协议，智能体之间的通信顺畅无比，就像不同部门终于说上了“同一种语言”。

第八层是编排层，这是智能体真正能跑起来的地方。一家保险公司做了一个复杂的理赔流程，涉及数据比对、合同解析、客户对话，单靠一个大模型根本扛不住。他们最后用 LangGraph 编排，把不同智能体拼成一个工作流，就像一支交响乐队，每个乐手负责不同声部，合在一起才能奏出完整的乐章。

第九层是认证层。企业一旦涉及隐私数据，安全和身份就是绕不过去的关口。有家银行的智能体上线前，审计部门死活不放行，原因很简单：没有身份验证机制，任何人都可能越权访问客户信息。最后他们用上了 AWS AgentCore Identity，把访问控制做到细粒度，才让系统顺利落地。

第十层是可观测层，很多人忽视，结果一出事就懵。一个电商团队曾经遇到智能体频繁“胡说八道”，但他们压根没做日志追踪，问题完全无法定位。后来他们引入了 LangSmith 和 OpenTelemetry，才发现是上下文截断导致模型输出异常。可观测不是锦上添花，而是排雷必需品。

第十一层是工具层，智能体要真正有用，就必须能调用外部工具。比如一个投资公司用的 AI 助理，离开实时搜索 API 几乎没法工作，因为它必须要能抓取最新的财经数据才能给建议。工具层就像智能体的“手和眼”，没有这层，它只是个会说话的模型。

第十二层是用户认证层，它和第九层的“智能体认证”不同，更多是面向外部用户的安全保护。比如一个在线教育平台，用 Okta 来管理学生和老师的访问权限，避免了“学生冒充老师”的漏洞。安全问题一旦出事，足以让企业蒙受不可逆的损失。

第十三层是记忆层。没有记忆的智能体，就像金鱼一样，每次对话都从零开始。我曾经看过一个客服项目，用户抱怨说：“我昨天才和你说过这个问题，怎么今天你又忘了？”后来团队引入了 Mem0，把历史对话存储起来，客服才能真正做到“懂你”。

第十四层是前端层，这是用户眼里最直观的一环。无论你后端架构多么复杂，最终都要通过一个好用的界面展现出来。一个医疗智能体项目里，医生最初抱怨“操作太繁琐”，后来他们换成了基于 Gradio 的轻量化界面，才真正让医生愿意用起来。前端不是装饰，而是决定用户接受度的关键。

当我们把这 14 层逐一拆开，你会发现大模型只是其中的一环，剩下的绝大多数都是工程架构的功夫。

真正的实践经验告诉我们，AI 智能体的落地，不是单点突破，而是全链路打磨。大模型是点睛之笔，但没有前面 90% 的工程，就像画了一条龙却没身体，飞不起来。

企业想要让智能体落地成功，必须要从第一天开始就正视这一点。

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