🎾面向业务的agent后端架构设计
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如何设计一个可扩展、可维护的 AI Agent 后台系统
引言
随着大语言模型的快速发展，AI Agent 成为连接 AI 能力与业务场景的关键桥梁。本文基于实际生产项目经验，分享如何设计一个面向业务的 Agent 后台架构，涵盖分层设计、领域建模、事件驱动、工具系统等。
一、整体架构概览
1.1 架构原则
在设计 Agent 后台时，我们遵循以下核心原则：
- 关注点分离：清晰的分层架构，每层职责单一
- 依赖倒置：面向接口编程，降低耦合
- 领域驱动：以业务领域为核心，而非技术实现
- 可测试性：易于单元测试和集成测试
- 可扩展性：支持新功能的快速接入
1.2 四层架构模型
各层职责：
- API 层：处理 HTTP 请求，参数验证，响应格式化
- Application 层：编排业务流程，协调多个领域服务
- Domain 层：核心业务逻辑，领域模型和规则
- Infrastructure 层：技术实现细节，外部依赖封装
二、核心设计模式
2.1 Repository 模式
使用 Repository 模式隔离数据访问逻辑，使领域层不依赖具体的存储实现。
关键设计点：
优势：
- 领域层不依赖具体数据库
- 易于切换存储方案
- 便于单元测试（Mock Repository）
2.2 依赖注入模式
通过构造函数注入依赖，而非在内部创建，提高可测试性和灵活性。
2.3 策略模式：多模型适配
支持多种 LLM 提供商（OpenAI、Google、本地模型等），使用策略模式统一接口。
三、Agent 执行引擎设计
3.1 Agent 执行流程
3.2 核心执行器设计
关键设计点：
- 会话持久化：支持多轮对话的上下文保持
- 最大轮次限制：防止 Tool 调用陷入无限循环
- 流式输出：实时反馈 Agent 思考过程
- 错误恢复：优雅处理 Tool 执行失败
3.3 事件驱动架构
使用事件系统解耦 Agent 执行与 UI 渲染：
事件类型设计：
四、工具系统设计
4.1 Tool 接口设计
统一的 Tool 接口，支持类型安全和 Schema 生成：
使用示例：
4.2 文件系统抽象
使用虚拟文件系统（VFS）统一本地和远程文件操作：
挂载点配置：
优势：
- Agent 无需关心文件来源（本地/远程/云存储）
- 统一的权限控制（只读/读写）
- 支持多数据源组合（UnionFS）
4.3 Tool 分类设计
五、会话管理与状态机
5.1 会话状态设计
状态转换控制：
5.2 会话取消机制
使用消息代理实现优雅取消：
实现：
六、性能优化与可观测性
6.1 Span 追踪
使用 Span 追踪 Agent 执行过程：
Span 上下文传递：
6.2 流式输出优化
使用增量事件减少延迟：
前端渲染：
TEXT_START：创建消息容器
TEXT_DELTA：追加文本内容（实时显示）
TEXT_END：标记消息完成
6.3 数据库优化
索引设计：
分页查询：
七、安全性设计
7.1 文件系统权限控制
7.2 用户隔离
每个会话绑定用户 ID 和独立的工作目录：
7.3 认证与授权
八、测试策略
8.1 单元测试
使用 Mock Repository：
8.2 集成测试
使用测试容器：
8.3 压力测试
9. 扩展性考虑
