AI智能体架构全流程全解析：一次请求背后，到底发生了什么？

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揭秘AI智能体如何将你的问题转化为精准答案，从请求到响应的全链路解析。

核心内容：
1. 用户请求的启动与参数解析
2. 接入服务的验证与分发机制
3. 智能体应用的语义理解与知识检索流程

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

你有没有想过，当你在用一个智能客服、智能助手、智能知识库提问时，从你点下发送按钮的那一刻，到系统回答你的一整段文字，中间究竟发生了什么？ 本文将带你从一张核心架构流程图出发，深入了解一套AI智能体系统在收到用户请求后的 完整执行流程。这不仅是一次技术揭秘，也是一场关于智能未来的深度剖析。

一、起点：用户请求的启动仪式

一切故事的开始，源自一个看似简单的动作：用户输入一句话。

在终端界面，用户提交了一个请求：比如“我想查询某个合同的审批进度”，这个请求其实携带了多个关键参数：

• user_input：用户输入的自然语言；

• require_id：本次请求的唯一ID，便于追踪；

• session_id：会话ID，用于多轮对话；

• 智能体ID：标识调用的是哪个AI Agent；

• use_code：权限或业务代码，用于做后端鉴权。

这份数据包会被送往“接入服务”模块，开启整个AI智能体的处理旅程。

二、接入服务：守门员与路线分发者

接入服务是整个系统的“前哨岗”。

它的作用不仅是接收请求，还负责：

1. 验证参数：是否缺失？是否过期？权限是否合规？

2. 打通链路：将请求转发给真正“懂业务、能思考”的智能体应用；

3. 打点记录：记录日志埋点，为后续分析和复盘做准备。

很多人以为，AI智能体的“聪明”从模型开始，其实从入口的设计就已经体现出了系统的严谨与可控。

三、智能体应用：真正的大脑开始运作

接入服务转交来的请求，进入了核心模块——AI智能体应用。

这里的智能体并不是一个孤立的模型，而是一个由多个组件协同运作的“思考体”。第一步，它需要理解用户在说什么，于是我们进入了 问句向量化阶段。

四、问句向量化：语义的“量化翻译器”

AI听懂你的第一步，是把“人话”变成“机器能理解的语义向量”。

这一过程通过 嵌入模型 来完成，它会将你的输入编码成一个高维向量，比如 768维 或 1024维的浮点数数组，这些数字表示的是句子的语义特征。

这一步的输出，是整个流程的“燃料”——因为后面所有的知识检索和工具选择，都是基于这个向量来的。

五、知识召唤术：从数据库中找出最懂它的碎片

有了语义向量之后，接下来就要进入 向量数据库，进行相似度检索。

这就像你走进一座图书馆，嵌入模型给了你一本书的“气味”，而向量库负责用这个气味，找到那几本“最像它”的书。

它的输出是 Top K Relevant Chunks，即与你输入最相关的 K 个知识片段。这些内容可能来自知识库、历史文档、API文档、甚至操作指南。

然而，仅仅“相似”还不够。我们还需要更“精准”的排序，这就引出了下一步。

六、重排模型：从相似到相关，从相关到关键

Top K 的结果里，难免混有一些“表面相关、实质无用”的信息。为了解决这个问题，AI智能体调用 重排模型，对检索结果进行二次打分。

这一步就像是一个“编辑”，它拿着一堆素材片段，开始挑选哪些更能精准回应用户问题。

重排后的内容，通常只有 3-5 条最相关的信息，将被拼装进最终的 Prompt，与用户输入一起作为 LLM 的“燃料”。

七、第一次 LLM 调用：你需要我回答，还是去执行？

现在，智能体拥有了：

• 用户输入；

• 相关知识；

• 可用工具说明（Tool definitions）；

这三部分组合成一个完整的 Prompt，送入大语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek、QWQ等）进行第一次调用。

模型会基于上下文做出判断：是直接回答，还是调用工具？

1. 如果问题非常简单（如“什么是增值税？”），它会直接生成一段自然语言；

2. 如果涉及查询实时信息或执行操作（如“帮我查一下客户的合同状态”），它会生成一条工具调用指令，告诉系统需要调用哪个工具、输入什么参数。

这一步，AI智能体就像一个“决策者”，判断要不要“亲自动手”。

八、工具调用：智能体动手干活的时刻

当模型决定调用工具时，智能体会调用注册好的 工具集，去完成各种任务：

• 查询接口（如CRM、ERP）；

• 触发工作流；

• 发起计算；

• 获取外部API数据。

每一个工具调用，都是一次“可追溯的执行事件”。它们的调用参数、返回结果也都会打点记录，确保整条链路可控、可回溯。

九、第二次 LLM 调用：结合工具结果，给出最终答复

工具调用完毕后，智能体还需把工具返回的结果 + 原始输入 + 上下文，再次传给 LLM。

这时候，LLM 终于可以做出“综合判断”，生成一段完整、清晰、可读性高的自然语言回答。

这也是你作为用户，最终看到的那一段看起来“聪明、有逻辑、懂上下文”的回复——其实背后已经经过了两轮推理、一轮工具调用和多层信息重构。

十、返回与响应：答案落地，体验闭环

生成的答案，通过智能体应用层返回给接入服务，由接入服务再返回给用户。同时，系统也会将这次请求的全部日志——从接入、向量化、检索、重排、调用工具、LLM生成——全部写入日志链路，包括：

• 云日志存储；

• Filebeat 采集；

• Kafka 消息管道；

• 日志分析服务。

这套日志系统不仅为开发者调试、定位问题提供保障，也为产品分析、质量优化提供了数据支撑。

十一、全流程日志设计：不仅聪明，还要透明

在图中我们可以看到，每一个模块都有明确的日志埋点。每条日志都包含以下五个核心字段：

1. require_id：请求ID，贯穿全链路；

2. step_input：本步骤输入；

3. step_out：本步骤输出；

4. step_type：步骤类型（Embedding、Retrieval、LLM、Tool等）；

5. step_name：步骤名称，用于标识每一步执行。

有了这套机制，任何一个用户请求都能被还原、复盘、分析，成为支撑智能体系统稳定运行的底层保障。

十二、总结

一个智能体，一整套系统智能协同，我们常说“AI智能体很强大”，但它的强大不是凭空而来的，而是来自于整套协同系统的设计：

• 模型懂语义，嵌入向量；

• 数据库懂检索，找到知识；

• 重排懂重点，筛选答案；

• 工具懂执行，干实事；

• LLM懂逻辑，会归纳；

• 日志懂记录，可追踪。

每一个模块看似独立，实则环环相扣，构成了智能体真正“能听、能看、能干、能说”的执行力。这，才是AI智能体真正的智慧所在。