企业AI技术栈涵盖加速计算、模型管理、调用、上下文、编排、代理、开发者及用户体验，辅以安全与可观测性，旨在构建可扩展的生成式AI应用。
译自：The Production Generative AI Stack: Architecture and Components
作者：Janakiram MSV
企业AI领域已从实验原型演变为生产级系统，推动了复杂多层技术栈的出现。
对于构建可扩展AI系统的架构师来说，了解每一层及其构成组件至关重要。超大规模服务提供商——包括亚马逊、微软和谷歌——正通过提供涵盖加速计算到用户体验的端到端技术栈，引领这一类别。
这种架构代表了基础设施、智能编排和以开发者为中心的工具的融合，为现代生成式AI应用提供动力。
加速计算
任何AI技术栈的基础都始于针对不断演进的AI工作负载计算需求而优化的专用硬件。现代AI工作负载所需的处理能力远远超出传统的CPU架构。
GPU
图形处理单元（GPU）为AI工作负载提供必要的并行处理能力。与专为顺序操作设计的CPU不同，GPU包含数千个核心，这些核心经过优化，可进行神经网络计算中的基本操作——矩阵乘法。GPU集群提供训练大型模型和大规模处理推理请求所需的原始吞吐量。现代部署利用多GPU配置和高带宽互连来处理日益增长的模型架构。
ASIC
专用集成电路（ASIC）是专为AI计算而构建的定制芯片。这些芯片优化了特定的操作，如矩阵乘法或注意力机制，通常能比通用GPU实现更好的每瓦性能。ASIC以灵活性换取效率，为模型架构保持稳定的生产工作负载提供经济高效的推理。硬件和软件之间的紧密耦合实现了通用处理器无法实现的优化。 Google Cloud TPU、 AWS Trainium、 Inferentia 和 Azure Maia 芯片是ASIC的例子。
模型目录
模型目录提供对各种AI模型的组织化访问，抽象了模型选择和部署的复杂性。这一层支持从通用模型到专用解决方案的实验和逐步推进。
第一方模型
这些是主要平台提供商开发的专有模型。第一方产品通常包括具有广泛功能的旗舰大型语言模型（LLM）、处理文本和图像的多模态系统，以及用于嵌入生成或分类等任务的专用模型。平台提供商通过定期更新、安全改进和性能优化来维护这些模型。 Google Gemini、 Azure OpenAI 和 Amazon Nova 是这些模型类别的例子。
合作伙伴模型
合作伙伴模型通过与专业AI研究机构和供应商的合作扩展了生态系统。这些伙伴关系将最先进的研究模型引入生产环境，提供具有不同能力配置文件、许可条款或性能特征的替代方案。合作伙伴集成使得访问可能难以独立托管的模型成为可能。
开源权重模型
开源权重模型通过公开模型架构和权重来提供透明度。这种可访问性允许详细检查、修改和定制。开发团队可以在专有数据上微调这些模型，试验架构更改，或将它们部署在禁止外部API调用的物理隔离环境中。开放性促进了社区驱动的改进和可复现研究。几乎所有超大规模服务提供商都与 Hugging Face Hub 紧密集成，Hugging Face Hub是开源权重模型的事实上的存储库。
领域专用模型
垂直行业需要通用模型可能缺乏的专业理解。领域专用模型在行业相关语料库上进行预训练或微调，整合了医疗保健、法律、金融服务或制造业等领域的术语、法规和模式。这些模型减轻了在这些垂直领域运营的组织的微调负担。谷歌的 MedLM 和 Gemini Robotics 是此类别中的例子。
微调模型
微调模型代表了根据组织数据、写作风格或特定任务要求进行定制的版本。通过监督式微调或从人类反馈中进行强化学习，基础模型学习公司特定的知识、首选的响应格式或专门的推理模式。微调弥合了通用能力和生产要求之间的差距。云提供商通过简化流程的API提供微调服务。
模型调用
模型调用代表应用程序与AI模型交互的执行层。此层管理大规模运行推理的复杂性，同时优化成本、延迟和可靠性。
推理
推理引擎处理模型执行，管理GPU内存分配、批处理和响应生成。现代推理系统采用量化等优化技术来减少内存占用，推测解码来加速令牌生成，以及连续批处理来最大化GPU利用率。推理服务处理需要低延迟的实时请求和批处理，以优化吞吐量和成本。
模型路由器
模型路由在异构部署之间智能地分发请求，而不是硬编码端点。这些路由层根据成本限制、延迟要求、模型功能或负载平衡需求来引导请求。这种抽象使得模型版本之间的A/B测试、渐进式发布以及主模型不可用时的智能回退成为可能。自定义模型路由器和第三方AI网关还可以跨提供商拆分流量，以避免厂商锁定。
提示缓存
提示缓存解决了对话或批处理操作中重复上下文的冗余处理问题。通过存储常见提示前缀的计算表示，系统显著降低了具有稳定上下文结构的应用程序的推理成本和延迟。这种优化对于在交互中保持一致系统指令的代理或重复处理相似文档的应用程序尤其有价值。
提示管理
提示管理为模型指令提供版本控制和治理。通过集中管理而不是将提示嵌入应用程序代码，非技术利益相关者可以迭代提示设计，实施审批工作流，并通过A/B测试跟踪有效性。这种职责分离加速了迭代周期，并减少了完善模型行为时的部署摩擦。
上下文管理
上下文管理解决了将AI响应建立在模型训练数据之外的相关、准确信息这一根本挑战。这一层大规模地实现了 检索增强生成 模式。
嵌入模型
嵌入模型 将文档、代码或其他内容转换为捕获语义的高维向量表示。这些密集向量支持基于相似性的检索，即使没有精确的关键词匹配，也能识别概念上相关的内容。嵌入模型通常比生成模型更小、更快，这使得它们对于处理大型内容存储库非常实用。
向量数据库
向量数据库 为嵌入提供了专门的存储和索引，支持大规模的近似最近邻搜索。与为精确匹配优化的传统数据库不同，向量存储擅长为给定查询找到语义上最相关的内容。高级实现提供结合向量相似性和元数据过滤的混合搜索，支持多租户，以及无需完全重新索引的实时更新。
知识库
知识库聚合组织内容，为嵌入和检索提供源材料。这包括技术文档、产品信息、客户交互历史、策略文档或代码存储库。有效的知识库维护内容的新鲜度，应用访问控制，并实施平衡上下文完整性和检索精度的分块策略。
RAG管道
RAG管道 协调端到端检索过程。当应用程序接收查询时，管道生成嵌入，在向量数据库中搜索相关块，并在模型调用前用检索到的上下文增强提示。高级管道实现多步检索，其中初始结果指导后续搜索，或假设文档嵌入，其中模型生成合成文档以提高检索质量。
摄取和连接器
摄取系统处理内容从源系统到知识库的持续同步。连接器与各种数据源（无论是文档存储库、数据库还是API）进行接口。这些系统应用分块策略，提取元数据，处理增量更新，并管理删除。健壮的摄取管道确保知识库在无需人工干预的情况下保持最新。
搜索
搜索功能超越向量相似性，扩展到结合语义和关键词检索的混合方法。重排序算法使用更复杂的评分来精炼初始结果。搜索实现尊重访问控制，按元数据约束进行过滤，并支持分面导航。高级系统采用查询理解来重新格式化或扩展搜索以获得更好的结果。
编排和工作流
编排将底层基础设施绑定到内聚的多步工作流中。这一层管理涉及多个模型调用、工具执行和决策点的复杂交互。
提示流
提示流定义了操作的逻辑序列，将业务逻辑编码为有向图，其中节点代表模型调用、函数执行或条件分支。这种可视化编程模型使领域专家能够设计复杂的AI行为，而无需进行底层编码。流支持分支逻辑、循环和错误处理，创建了复杂AI工作流的可维护表示。
管道
管道为文档处理、数据分析或客户交互处理等常见模式提供可重用工作流模板。与一次性脚本不同，管道提供参数化、监控和版本控制，将AI工作流视为一流软件工件。管道框架支持依赖管理、并行执行和分布式系统间的编排。
服务集成
服务集成使AI工作流能够与外部系统和托管云服务交互。这包括调用REST API、查询数据库、触发业务流程自动化工具或将事件发布到消息队列。集成抽象处理身份验证、重试逻辑、速率限制和错误处理，让工作流设计者专注于业务逻辑而不是底层架构。
工具
工具代表编排工作流可用的可执行功能。这些范围从代码解释器和网络浏览器等通用实用程序到访问内部系统的自定义业务功能。精心设计的工具接口提供清晰的描述、类型安全的参数和结构化输出，工作流和代理可以可靠地使用它们。
代理管理
代理管理引入了自主行为，AI系统可以规划、执行和反思多轮任务。这一层实现了代理式AI系统的基础设施。
代理框架
代理框架实现推理循环，模型决定使用哪些工具，解释结果并决定下一步行动。这些框架编码了规划策略，从简单的 ReAct模式 到复杂的多步分解。框架处理模型调用和工具执行之间的编排，在复杂的交互中维护对话上下文和任务状态。
代理工具
代理工具提供代理完成任务所需的可执行功能。这些功能包括信息检索、代码执行、发送电子邮件或更新数据库。有效的工具设计包括供模型理解何时使用它们的清晰描述、执行前的参数验证以及实现优雅恢复的错误处理。
代理内存
代理内存跨交互保持状态，存储对话历史、任务进度和学习偏好。短期记忆处理当前会话，而长期记忆则在会话之间持久保存洞察。高级内存系统实现选择性保留，总结旧交互同时保留关键细节。内存实现了个性化和连续性，使代理区别于无状态聊天机器人。
代理运行时
代理运行时管理执行环境，处理资源分配、超时强制和错误恢复。运行时为代码执行提供沙盒环境，对代理行为强制实施护栏，并管理并发任务执行。生产运行时实现熔断器以防止成本失控，并提供监控钩子以实现可观测性。
代理可观测性
代理可观测性提供对自主决策过程的可见性。这包括记录工具调用、捕获推理链、记录决策点和跟踪性能指标。可观测性工具帮助开发人员调试意外的代理行为，优化提示工程并识别瓶颈。详细的追踪可实现对代理行为的事后分析，以进行安全和合规性审查。
开发者体验
开发者体验涵盖工程师将AI能力集成到应用程序中的界面。这一层决定了构建AI驱动系统的难易程度和速度。
工作室
工作室提供图形化环境，用于设计提示、测试模型和构建代理工作流，而无需编写代码。这些低代码体验实现了快速原型设计和迭代。工作室通常包括带有语法高亮的提示编辑器、模型比较工具、测试用例管理和调试界面。它们民主化了AI开发，允许产品经理和领域专家直接贡献。
API
API提供对AI能力的编程访问，通常通过REST或gRPC端点。精心设计的API为模型调用、工作流编排和结果流式传输提供一致的模式。它们透明地处理身份验证、速率限制和版本控制。API契约支持多语言开发，允许从任何编程语言或平台进行集成。
SDK/库
SDK和库提供特定于语言的抽象，简化常见任务。这包括处理流式响应、管理对话上下文、实现指数退避重试和解析结构化输出。SDK封装了最佳实践，减少了样板代码，并帮助开发人员避免常见陷阱。类型安全实现提供了编译时保证并改善了IDE支持。
CLI
CLI工具支持命令行交互，用于脚本编写、测试和DevOps集成。命令行界面支持批处理、CI/CD管道中的自动化测试以及即席探索。CLI工具通常提供用于机器解析的输出格式选项，从而能够与现有基于shell的工作流和自动化脚本集成。
用户体验
用户体验定义了最终用户如何与生成式AI能力进行交互。这一层决定了AI系统在组织和产品中的实际价值和采用率。
聊天机器人
聊天机器人界面提供会话式访问，处理消息流、Markdown渲染和会话持久化。现代聊天机器人支持富媒体（包括图像和代码块），实现打字指示器以提供感知响应度，并在会话之间维护对话历史记录。有效的聊天机器人UX平衡了休闲用户的简单性与高级场景的功能强大性。
AI助手
AI助手将智能嵌入现有工作流中，提供上下文相关的建议、自动化摘要或主动推荐。与独立聊天机器人不同，助手集成到生产力工具、开发环境和业务应用程序中。它们在需要时提供洞察，减少上下文切换和采用AI能力的阻力。
代理
代理用户体验代表自主AI角色，能够以最少的监督完成多步任务。用户委托高级目标，而不是指定单个步骤。界面显示任务进度，突出需要人工输入的决策点，并提供代理操作的透明度。有效的代理用户体验平衡了自主性与用户控制，允许在需要时进行干预。
AI注入应用
AI注入应用程序代表了最广泛的类别，其中生成能力增强了传统的软件体验。这包括文档编辑器中的内容生成、知识库中的智能搜索、市场中的个性化推荐或商业智能工具中的预测分析。AI增强功能感觉与应用程序原生融合而非外加。
横向关注点
几个组件横跨整个技术栈，无论哪一层都提供基本功能。
安全与IAM
安全与身份访问管理（IAM）确保AI系统满足企业对身份验证、授权和数据保护的要求。这包括强制执行基于角色的访问控制，加密传输中和静态数据，管理API密钥和凭据，以及实施审计日志。随着AI系统访问敏感数据并做出重大决策，安全问题变得越来越重要。
护栏
护栏可防止AI系统生成有害、有偏见或不适当的内容。实施包括输入验证以检测提示注入尝试，输出过滤以阻止不安全内容，以及内容审核以强制执行组织策略。护栏在安全性和实用性之间取得平衡，避免过于严格的过滤妨碍合法用例。
可观测性
可观测性提供对所有层面的系统行为、性能和健康状况的可见性。这包括跨服务的分布式请求追踪、用于延迟和吞吐量的指标收集、用于调试的日志聚合以及用于异常的告警。有效的可观测性能够快速诊断问题并持续优化AI系统。
评估
评估框架通过自动化测试、人工审查和生产监控来衡量AI系统质量。这包括对照标准数据集进行基准测试，为特定用例实施自定义测试套件，随时间跟踪质量指标，以及对系统变更进行A/B测试。持续评估确保AI系统在模型、数据和需求演变时保持质量。
这种分层架构已成为生产AI系统的标准——在生成式AI快速演进的格局中平衡了灵活性、治理和开发者生产力。
