你是否有过这样的感觉：当你正在构建某样东西时，脚下的基础却在不断移动？这正是当前构建自主智能体（Agentic AI）技术栈的切身感受。GPU在演进，框架在更新，模型在改进；一切都在不断变化。但我学到的是：有些东西是恒定的，而这些正是你需要关注的基础。
最近分享了为某OTT平台聚合服务构建自主智能体栈的经历。让我带你了解哪些方法有效，哪些无效，以及如果你要进入这个领域必须知道的事情。
引领我们至此的企业演进历程
想想我们是从哪里开始的。我们始于单体架构，而且某中心仍然将其用于监控，所以它们并未消亡。然后是演进过程：服务器、微服务、事件驱动架构，最终是带有某机构Lambda函数的无服务器架构。
现在？我们处于AI原生时代。这意味着需要将推理能力、大语言模型、RAG（检索增强生成）系统和智能体AI添加到我们现有的企业技术栈中。最大的挑战不在于技术本身，而在于集成。你如何将自主智能体能力编织到已经在运行、已经在服务客户、已经在产生收入的系统中？
至关重要的层次（以及为什么你无法跳过任何一层）
让我为你描绘一幅现代自主智能体栈的实际样貌。是的，它很复杂。不，你不能跳过某些层次并指望一切顺利。
从顶层开始，是你的API层：这是你的智能体与世界之间的接口。其下是编排层，无论是Kubernetes、微服务，还是像LangGraph这样的工作流工具。接下来是你的语言模型（根据你的用例选择大模型或小模型），之后是内存和上下文层——这是嵌入向量（embeddings）存在的地方，也是知识图谱提供语义理解的地方。
行动层是事情变得有趣的地方。你的智能体需要工具和API来在现实世界中实际执行操作。而在这一切之下的基础？是数据与治理层。因为没有适当的数据处理和安全性，你构建的只是空中楼阁。
当GPT-5像科学家一样思考 GPT-5正在通过新颖的见解、深入的文献搜索以及加速科学突破的人机协作，改变研究方式。
微服务的强制性要求
这里有一点至关重要：你的微服务必须是无状态的。这一点我怎么强调都不为过。将你的状态信息存储在Kafka、Redis、Cassandra或MongoDB中——任何地方都可以，就是不要存储在服务本身。这不仅关乎遵循最佳实践；更关乎构建一个在需要时能够扩展的系统。
谈到扩展，让我提及我们实现的一个目标：一个支持每秒一百万笔交易的系统。是的，你没看错。这是可能的，但前提是你从第一天起就为此进行架构设计。
你的API需要清晰的生命周期管理。它们是实验性的吗？稳定的？已弃用的？这比你想的更重要，尤其是在你快速迭代的时候。
数据库写入应该是**仅追加（append-only）**的。对于读取，则应积极利用缓存。而你的数据管道？它需要模式验证、ETL（提取、转换、加载）流程、增量加载和回填能力。这些不是可有可无的；它们是必不可少的。FINISHED
