本文介绍了AI代理的典型架构，包括代理运行时、模型层、工具层和记忆层。代理运行时通过反应循环执行任务，模型层提供推理能力，工具层负责与现实世界的交互，记忆层管理短期和长期记忆。观察与安全层确保代理在生产环境中的安全性和可调试性。

AI编排将多个专业模型和工具整合为更强大的系统。随着AI行业的发展，开发者关注模型的协同工作。现代AI应用分为模型层、工具层和编排层，编排层负责协调任务和工具调用。有效的路由器是成功的关键，确保请求正确引导到合适的模型。未来的AI编排将致力于将专业模型组合成更高效的系统。