信息系统架构演化-AI业务逻辑智能体

背景

软件即服务应用（SaaS）的角色，不是作为企业运营的中心，而是作为由AI代理驱动的生态系统中的次要参与者

这些业务逻辑将全部转移到这些 AI Agent 上，而这些 Agent 将是多仓库的 CRUD，它们不会区分后端是什么。它们将会更新多个数据库，而所有的逻辑将集中在 AI 层。一旦 AI 层成为所有逻辑的执行场所，人们就会开始替代后端… 这意味着业务程序的逻辑层可以由 AI 和 AI Agent 来编排。---Satya Nadella

架构演化

将传统的SaaS架构转变为动态的、智能的和面向未来的系统。

1. 传统架构 (Traditional Architecture SaaS)

• 核心特点：

• 集中式后端逻辑： 传统架构的核心是一个统一的 Backend 组件，其中包含了所有的业务逻辑。这个后端通常通过编程语言（如图中 </> 图标所示）和传统数据库系统来实现。
• 直接数据连接： 后端直接与各种数据来源连接，如 ERP（企业资源规划）、CRM（客户关系管理）系统以及其他的 Systems。
• 简单流程： 前端 Frontend 通过接口与后端交互，后端处理数据并返回给前端展示。
• 用户直接交互： 用户直接通过前端界面与系统交互，所有逻辑都由后端协调处理。

• 适用场景：

• 传统的，功能相对固定的 SaaS 应用。
• 对业务逻辑控制较强，需要明确数据处理流程的应用。
• 依赖关系明确，模块化程度不高的应用。

• 主要缺点：

• 灵活性差： 如果需要调整业务逻辑，需要修改后端代码，可能导致整体更新。
• 扩展性有限： 后端处理所有业务逻辑，可能成为性能瓶颈，扩展起来相对困难。
• 智能化低： 无法根据用户需求和行为动态调整。
• 难于集成新功能: 传统的架构的集成能力比较弱， 无法轻松集成新的 AI 功能。

2. AI-Agent 架构 (AI-agent Architecture, Future SaaS)

• 核心特点：

• AI 编排层 (AI orchestration layer): 引入了一个新的层，其中包含多个智能代理（Agent）。这些代理协同工作，而不是一个统一的后端处理所有逻辑。
• 多 Agent 协同： 图中展示了几个常见的 AI 代理：

• 信息检索代理 (Information Retrieval Agent)： 负责从各种来源检索信息。
• 聊天代理 (Chat Agent)： 负责处理用户的自然语言输入，进行对话交互。
• 反馈学习代理 (Feedback Learning Agent)： 负责从用户的反馈中学习，改进系统的行为。
• 计划/执行代理 (Planner/Executor Agent)： 负责制定计划和执行任务。

• 路由器 (Router)： 路由器负责将用户请求路由到合适的代理进行处理。
• 与 SaaS 应用集成: Agent 将结果传递给不同的 SaaS 应用进行处理。
• 动态自适应： 代理可以根据用户需求、情境和反馈动态调整行为。

• 适用场景：

• 更智能，更具灵活性的 SaaS 应用。
• 需要根据用户需求动态调整的应用。
• 需要引入 AI 功能（如自然语言处理、智能推荐）的应用。
• 多模块，分布式，高度动态的应用。

• 主要优点：

• 灵活性强： 代理可以独立更新和扩展，更容易引入新的功能。
• 扩展性好： 可以通过增加代理来扩展系统的能力，更易于水平扩展。
• 智能化高： AI 代理可以根据用户行为和反馈进行学习，提供更个性化的服务。
• 模块化程度高： 不同的 Agent 各司其职，方便开发和维护。

两者主要区别

ERP系统演化示例

从这张图来看，传统的SaaS架构更像是一个单体应用，所有的业务逻辑都在后端处理。而AI-Agent架构则是一种更现代的、模块化、智能化的架构，通过 AI 代理的协同工作，能够提供更灵活、更智能、更个性化的服务。AI-Agent架构代表了 SaaS 应用未来的发展趋势。

示例

如下两个是豆包上的智能体

1) 仓库进出存电子表格-智能体

https://doubao.com/bot/WUv55h2F

2)采购管理

https://doubao.com/bot/qxqpmZsQ

实践

我们实践- 进销存简单对话

第二个案例

智能体做为逻辑层，我们只需要一个前端，即可对接业务逻辑的智能体。

对于SaaS开发者：在AI驱动时代的发展

传统SaaS模型的颠覆不是终结——它是转型的机会。适应的开发者和供应商将找到新的方式来在AI主导的世界中创造价值。‍

1. 优先考虑AI集成

应用必须与AI代理无缝集成，提供API、清晰的数据架构和AI就绪框架以保持相关性。‍

2. 倡导互操作性

在AI驱动的生态系统中，孤岛是敌人。平台必须有效地跨数据库和系统进行通信，以支持代理驱动的工作流。‍

3. 拥抱智能层

后端必须从静态逻辑演变为支持动态的、AI驱动的决策制定，使应用程序能够实时智能。

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作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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