企业级 AI 平台化与多智能体基础设施演进

平台化的本质，是用系统工程思维重塑 AI 的可扩展性与协作边界。

前言

AI 的快速普及，让越来越多的企业开始从“功能性 AI 应用”走向“平台化 AI 基础设施”的建设。与早期孤立的模型调用或 prompt 实验不同，企业级 AI 平台化的核心目标是可扩展性、可治理性与复用性。

LinkedIn、Uber、OpenAI、DoorDash 等公司都在逐步形成自己的“AI 平台栈（AI Platform Stack）”，实现从模型到智能体（Agent）的工程化演进。

本文将以 LinkedIn 的平台化实践为蓝本，抽象企业在建设 AI 平台与多智能体基础设施时的通用模式、技术栈结构与组织演进规律。

平台化的起点：从孤立实验到统一栈

在 AI 早期落地阶段，不同业务团队往往各自尝试使用大模型构建小功能模块。例如：

• 内容生成、摘要、问答
• 招聘助手、邮件撰写助手
• 文档分析、语义推荐等

这些 “孤岛式实验” 通常直接在应用层封装模型调用，没有统一的 Prompt、技能（Skill，技能）、记忆（Memory，记忆）体系。

结果是：

• 每个团队都在重复构建相似的调用逻辑
• Prompt 无法共享或治理
• 无法形成跨产品的数据与智能积累

企业级平台化的第一步，就是要打破这种分散实验状态，实现应用栈（Application Stack）统一，为后续的治理与复用打下基础。

AI 应用栈的核心层次

企业级 AI 平台的技术架构可以分为多个核心层次。下图以 Mermaid 图形式展示了 LinkedIn 等企业的典型平台分层：

每一层都承担着不同的职责，下面对各层进行简要说明。

模型接入与治理层（Model & Policy Layer）

该层为企业提供统一的模型接入网关（可兼容 OpenAI API 规范），支持外部 API（如 OpenAI、Claude、Gemini）与内部微调模型共存，并引入负责任 AI（Responsible AI）机制，如内容审查、配额控制、日志追踪等。

应用栈（Application Stack）

在应用栈层，企业通常会统一开发语言（如 LinkedIn 选择全 Python 化，以 LangChain 为核心框架），通过内部 SDK 抽象标准接口，避免锁定具体框架。基础组件包括：

• Prompt Source of Truth（提示词真源系统）
• Skill Registry（技能注册中心）
• Memory Layer（记忆系统）

Agent 框架层（Agent Framework）

该层通过 LangGraph 或自研 DSL 实现任务分解、工具调用、状态追踪，并提供 Agent Schema（输入/输出契约）与生命周期管理能力。

多智能体编排层（Multi-Agent Orchestration）

多智能体编排层利用企业现有基础设施（如 Messaging、Kafka、EventBus）实现 Agent 间通信，支持异步、流式、多线程任务调度，并内置 Human-in-the-Loop（HITL，人类参与环节）审批节点，实现人机协同控制。

平台治理与观测层（Governance & Observability）

该层在开发阶段使用 LangSmith 进行追踪与调试，生产环境则采用 OpenTelemetry（OTel）进行端到端可观测性，并提供 Playground、评测体系与审计追踪能力。

Prompt、Skill、Memory 的三维体系

在企业级 AI 平台中，Prompt、Skill 与 Memory 是 AI 智能的三大中枢。下表总结了三者的主要职责与平台化目标：

在实际工程中，Prompt 层通常通过 Jinja 模板集中管理，配合版本灰度发布。Skill 层引入自动注册与人工审查机制，避免重复定义。Memory 层则分为会话上下文（Conversational Memory）和经验记忆（Experiential Memory），未来趋势是整合为“统一认知记忆层（Unified Cognitive Memory）”，以增强 Agent 的长期上下文与个性化能力。

从 Assistant 到 Agent：企业智能体的演化逻辑

企业平台从“助手（Assistant）”升级为“智能体（Agent）”，两者在能力与适用场景上存在明显差异。下表对比了两者的主要特征：

设计企业级 Agent 时，需关注以下要点：

• 明确任务契约（Contract）：每个 Agent 有输入/输出 Schema
• 注册与发现（Registry）：Agent 被注册到平台中心，支持复用
• 编排机制（Orchestration）：借助消息系统协调多 Agent 工作
• 人机协同（HITL）：关键决策需人工确认，保证可控性
• 可观测性：所有推理步骤与调用链都可追踪

AI 可观测性与工程化反馈闭环

AI 系统的复杂性在于其不仅是软件系统，还包含非确定性的模型行为。因此，可观测性（Observability）成为 AI 平台的工程生命线。

下图展示了 LinkedIn 的双层观测体系：

通过 LangSmith（开发期）和 OpenTelemetry（生产期）的组合，工程团队可以对非确定性 LLM 行为进行可重放、可解释、可评估的调试，形成持续反馈闭环。

组织与文化的协同演进

平台化不仅是技术问题，更是组织演化问题。LinkedIn 在迁移过程中采取了三种有效机制：

• 语言文化迁移：从 Java 向 Python 生态切换，配合内部培训与结对开发
• 平台即产品（Platform-as-Product）思维：把开发者当“客户”，强调 DX（Developer Experience）
• 渐进式迁移：从单一原型到小范围应用，再到全平台推广，避免大规模重构风险

这种技术与组织的协同演进，是平台化成功的关键保障。

未来趋势：开放协议与 Agent 互操作

未来的企业级 AI 平台将不再是封闭系统，而是基于开放协议互联的智能网络。下表列举了当前关键协议及其作用：

这意味着未来的 AI 平台将走向“多智能体互操作网络（Interoperable Agent Network）”，而非单一平台内部的封闭生态。

总结

企业级 AI 平台化的本质是系统工程。它要求在技术、数据、组织、文化等多维度协同演进，目标不是替代人类，而是让 AI 增强工程师能力，让平台放大人类判断力。这正是“AI 原生基础设施”的灵魂所在。

参考文献

• The Evolution of LinkedIn’s Generative AI Tech Stack - blog.bytebytego.com