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 的快速普及推动了企业从“功能性 AI 应用”迈向“平台化 AI 基础设施”的建设。与此同时，AI 原生平台工程（AI-Native Platform Engineering）作为云原生体系的自然演进，正引领企业以云原生方式演化、治理与优化 AI 系统。企业级 AI 平台化的核心目标，是实现可扩展性、可治理性与复用性，让 AI 成为基础设施的一部分，并通过工程化手段驱动智能反馈与自我优化。

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，智能体）的工程化演进。本文以 LinkedIn 的平台化实践为蓝本，结合 AI 原生平台工程理念，系统梳理企业在建设 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路径。

AI 原生平台工程与企业级平台化的融合

AI 原生平台工程是一种融合 DevOps、MLOps 与 AIOps 的平台工程方法论。它通过统一的控制平面与自动化管线，使模型、推理服务与系统运维形成闭环。企业级平台化的演进，本质上正是将 AI 原生工程理念落地到实际业务场景中。

以下是 AI 原生平台工程的核心理念：

• 平台即产品：平台团队为开发者与数据科学家提供标准化、自助化的 AI 工程能力。
• AI 即基础设施的一部分：模型、向量索引、特征存储成为基础设施层的可调度资源。
• 工程驱动智能：系统行为与决策由 AI 模型实时反馈与优化。

下图展示了 AI 原生平台工程的整体架构，体现了从数据、模型到推理服务与智能控制的全链路闭环：

如上图所示，开发与训练层提供标准化的数据管线与模型训练环境，部署与运维层负责模型的注册、发布与推理生命周期管理，平台工程层作为控制中枢，实现资源调度、伸缩与闭环优化。

平台化的起点：从孤立实验到统一栈

在 AI 落地初期，企业往往各自为战，形成“孤岛式实验”。不同团队直接在应用层封装模型调用，缺乏统一的提示词（Prompt）、技能（Skill，技能）、记忆（Memory，记忆）体系，导致重复建设、难以治理和复用。

企业级平台化的第一步，就是要打破分散实验，实现应用栈（Application Stack）统一，为后续的治理与智能演化打下基础。

AI 平台的分层架构与关键能力

企业级 AI 平台的技术架构可以分为多个核心层次。平台工程理念贯穿其中，推动各层能力的标准化与智能化。

下图展示了企业级 AI 平台的分层结构。

各层的主要职责如下：

• 模型接入与治理层：统一模型接入网关，兼容多种 API，支持内容审查、配额控制、日志追踪等 Responsible AI 能力。
• 应用栈：统一开发语言与框架（如 Python+LangChain），通过 SDK 抽象标准接口，避免锁定具体实现。基础组件包括 Prompt 真源系统、技能注册中心、记忆系统。
• Agent 框架层：通过 LangGraph 或自研 DSL 实现任务分解、工具调用、状态追踪，提供 Agent Schema 与生命周期管理。
• 多智能体编排层：利用消息系统（如 Kafka、EventBus）实现 Agent 间通信，支持异步、流式、多线程调度，内置人类参与（HITL, Human-in-the-Loop）审批节点。
• 平台治理与观测层：开发期用 LangSmith 追踪调试，生产期用 OpenTelemetry（OTel, OpenTelemetry）实现端到端可观测性，配合 Playground、评测体系与审计追踪。

关键组成与云原生基础设施

下表总结了 AI 原生平台工程各层的关键组件，帮助理解其云原生化与智能化特征。

• 云原生基础设施层：Kubernetes 统一调度，GPU Operator/Volcano 算力编排，Service Mesh 支持多版本推理服务。
• 模型运维层：KServe/Seldon Core 部署与路由，MLflow/Kubeflow 训练与实验追踪，Model Registry 版本管理。
• 智能化控制层：AIOps 控制器自动伸缩与优化，Observability Stack 统一采集指标，LangChain/LangGraph 实现智能分析与自学习闭环。

Prompt、Skill、Memory 的三维体系

在企业级 AI 平台中，提示词（Prompt）、技能（Skill）与记忆（Memory）是智能的三大中枢。平台工程通过标准化与自动化，推动三者的治理与复用。

以下表格总结了三大中枢体系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），增强 Agent 的长期上下文与个性化能力。

平台工程的智能演化路径

企业级 AI 平台的智能化演进，通常经历以下阶段：

• 阶段一：云原生平台化。基础设施以 Kubernetes 为中心，完成容器化与自动化运维。
• 阶段二：AI 平台融合。引入 MLOps 流水线，统一训练与推理发布，模型成为可调度资源。
• 阶段三：智能化自演化。通过 AIOps 控制器与大语言模型智能体（LLM Agent, Large Language Model Agent），实现自我感知与优化反馈，系统具备自优化与智能决策能力。

从 Assistant 到 Agent：智能体的工程化升级

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。平台工程为 Agent 的注册、发现、编排与可观测性提供基础设施支撑。

下表对比了 Assistant 与 Agent 的主要特征和适用场景：

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。平台工程通过可观测性（Observability）体系，保障 AI 平台的工程生命线。

下图展示了 LinkedIn 的双层观测体系，帮助理解开发期与生产期的反馈闭环：

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大语言模型（LLM, Large Language Model）行为进行可重放、可解释、可评估的调试，形成持续反馈闭环。

与传统平台工程的差异

下表对比了传统平台工程与 AI 原生平台工程在目标、对象、技术栈、数据流与反馈机制等方面的本质区别：

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。

对工程师与团队的启示

对于不同角色的工程师和布道者，AI 原生平台工程提出了如下建议：

• 对平台工程师：学习 AI Infra 的核心技术栈（vLLM、KServe、LangChain），让平台具备智能管控能力。
• 对 AI 工程师：理解云原生调度体系与平台工程理念，实现模型的可运维性与可靠性。
• 对 DevRel / 布道者：这是连接云原生与 AI 社区的新桥梁，一个全新的叙事方向。

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。

AI 原生平台工程不只是工具栈的组合，而是一种新的基础设施哲学：

平台不再只是运行模型，而是与模型共同进化。

未来的平台团队，既是工程师团队，也是智能系统的训练者。AI 不再“依附”于云，而是成为云本身的一部分。

参考文献

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