已有400多家公司在不同行业建立AI Agent应用，总共12条赛道，技术可切分为“感知-规划-执行-反馈”四层。
二、纵向技术栈
1. 感知层（Input Pipeline）
·多模态解析：视觉模型（LayoutLMv3、Donut）处理扫描件，语音模型（Whisper large-v3）做通话转录，ASR 后接语音情绪分类。
·实时数据流：Kafka→Flink→Vectorize，保证监控告警或股价跳变 1 秒内进入模型上下文。
·私有化合规：金融/医疗常用本地部署的 Llama-3-70B + 自研 LoRA，保证 PHI/PII 不出域。
2. 规划层（Planning & Memory）
·链式 vs. 树式：复杂场景用 Tree-of-Thoughts 做“如果补丁失败就回滚”这种分支模拟；简单场景直接 ReAct 循环。
·长期记忆：Chroma/Pinecone 存向量，RedisGraph 存实体关系，Triton 做在线召回；Agent 每次把“上季度同类故障处理记录”自动拼进 Prompt。
·工具调用：统一用 OpenAI function calling 格式封内部 API，再让模型自己生成 JSON；限权用 OPA 做细粒度授权，防止 Agent 误删库。
3. 执行层（Action & Integration）
·低代码流：Tray.ai、Unify、Zapier 把 CRM、ERP、Slack、Jira 的 4000 多接口转成 OpenAPI spec，Agent 直接选接口填参数。
·沙盒安全：让 Agent 在 Firecracker 微虚拟机里跑 Python 脚本，出网一律走 Envoy 白名单；Devin 类产品还会自动快照容器，出错秒级回滚。
·人机协同：Salesforce 的“Human-in-the-loop”组件，Agent 先写邮件草稿，人点 Send 才真正发出；合规场景必须 100% 可审计。
4. 反馈层（Evaluation & Fine-tune）
·结果打分：客户支持类用 CSAT、FCR；代码类用单元测试通过率、PR 合并时长；安全类用 MTTR、误报率。
·在线强化：把用户点“?/?”当成 reward，用 RLHF 做小步快跑，每周微调一次 LoRA；负面案例自动回流到标注池。
·可视化追踪：LangSmith、Arize、Helicone 把每次 Agent 轨迹（Thought→Action→Observation）落库，方便事后审计和合规检查。
#AI人工智能 #AI Agent #行业图谱
二、纵向技术栈
1. 感知层（Input Pipeline）
·多模态解析：视觉模型（LayoutLMv3、Donut）处理扫描件，语音模型（Whisper large-v3）做通话转录，ASR 后接语音情绪分类。
·实时数据流：Kafka→Flink→Vectorize，保证监控告警或股价跳变 1 秒内进入模型上下文。
·私有化合规：金融/医疗常用本地部署的 Llama-3-70B + 自研 LoRA，保证 PHI/PII 不出域。
2. 规划层（Planning & Memory）
·链式 vs. 树式：复杂场景用 Tree-of-Thoughts 做“如果补丁失败就回滚”这种分支模拟；简单场景直接 ReAct 循环。
·长期记忆：Chroma/Pinecone 存向量，RedisGraph 存实体关系，Triton 做在线召回；Agent 每次把“上季度同类故障处理记录”自动拼进 Prompt。
·工具调用：统一用 OpenAI function calling 格式封内部 API，再让模型自己生成 JSON；限权用 OPA 做细粒度授权，防止 Agent 误删库。
3. 执行层（Action & Integration）
·低代码流：Tray.ai、Unify、Zapier 把 CRM、ERP、Slack、Jira 的 4000 多接口转成 OpenAPI spec，Agent 直接选接口填参数。
·沙盒安全：让 Agent 在 Firecracker 微虚拟机里跑 Python 脚本，出网一律走 Envoy 白名单；Devin 类产品还会自动快照容器，出错秒级回滚。
·人机协同：Salesforce 的“Human-in-the-loop”组件，Agent 先写邮件草稿，人点 Send 才真正发出；合规场景必须 100% 可审计。
4. 反馈层（Evaluation & Fine-tune）
·结果打分：客户支持类用 CSAT、FCR；代码类用单元测试通过率、PR 合并时长；安全类用 MTTR、误报率。
·在线强化：把用户点“?/?”当成 reward，用 RLHF 做小步快跑，每周微调一次 LoRA；负面案例自动回流到标注池。
·可视化追踪：LangSmith、Arize、Helicone 把每次 Agent 轨迹（Thought→Action→Observation）落库，方便事后审计和合规检查。
#AI人工智能 #AI Agent #行业图谱
