当我们谈论 AI Agent 框架的架构设计时，往往会忽略一个关键事实：现代 Agent 框架正在重复三十年前电信行业已经解决的问题。Erlang/OTP 在 1986 年引入的 Actor 模型，与当前 Python 生态中 LangGraph、CrewAI、AutoGen 等框架所追求的目标 —— 隔离状态、消息传递、层级监督、故障恢复 —— 几乎完全一致。区别在于，BEAM 虚拟机这些能力是开箱即用的运行时特性，而 Python Agent 框架需要通过大量胶水代码和外部基础设施来近似实现。
并发模型的根本差异
传统 Web 框架设计于请求毫秒级完成的时代。Rails、Django、Laravel 都针对 “用户点击→查询数据库→渲染 HTML→响应” 的短周期模式进行优化。然而 AI Agent 打破了这个范式：当用户向 Agent 提问时，响应需要 5 到 30 秒。Agent 可能调用 LLM、等待流式 Token、触发工具、再次调用 LLM—— 一个 “请求” 可能涉及多次 LLM 往返、数据库查询和网络搜索，连接需要保持开放十几秒甚至更长。
当并发用户达到数千乃至数万级别时，传统线程模型面临严峻挑战。每个线程占用数 MB 内存，数万并发连接就意味着数十 GB 内存消耗，线程切换的开销也急剧膨胀。
BEAM 虚拟机的设计正是为解决这类问题而生。Ericsson 设计 BEAM 的初衷是处理电话呼叫 —— 最原始的长连接场景。每个电话呼叫持有状态、持续数分钟，系统需要同时处理数百万通电话。BEAM 的轻量级进程每个仅占用约 2KB 内存，可以轻松 Spawn 数百万个。每个进程拥有独立的堆和垃圾回收器，由虚拟机进行抢占式调度，确保没有进程可以长期霸占 CPU 资源。
Node.js 在处理这类场景时表现尚可，依托事件循环和异步模型。但关键差异显著：Node.js 运行在单线程上（Worker Threads 除外），如果一个 Agent 执行 CPU 密集型任务（Tokenization、大规模 JSON 解析、Embedding 计算），会阻塞该进程上的所有其他 Agent。BEAM 则每 4000 次约简就抢占切换进程，绝不允许资源独占。另一个关键差异是进程隔离：Node.js 中一个未捕获的异步异常可能导致整个进程崩溃，波及所有连接；BEAM 中每个 Agent 是独立进程，内存隔离，一个崩溃不影响其他任何连接。此外，Node.js 的 GC 是 “stop-the-world” 式，影响所有连接；BEAM 的 GC 按进程进行，微小且增量，在万级并发 Agent 会话场景下差异明显。
消息传递与状态管理的架构对比
现代 Python Agent 框架在消息传递方面采取了不同路径。Langroid 明确在其 README 中声明多 Agent 范式 “受 Actor 框架启发”，Agent 被定义为 “消息转换器”，通过直接消息传递进行通信。LangGraph 则采用不同思路：Agent 是状态 ful 图中节点，共享状态通过 Reducer 流动，核心抽象是 StateGraph。CrewAI 将 Agent 组织为 “团队”，通过任务输出传递和委托进行协调。AutoGen 在 0.4 版本重构为 “事件驱动的 Actor 框架”，具备异步消息传递和运行时管理的 Agent 生命周期。
这些框架都面临着相似的核心问题：Agent 如何通信、如何编排工作流、如何处理故障、如何管理生命周期。答案要么是消息传递、要么是共享状态、要么是任务链式传递。但在 Python 环境下，这些能力都需要开发者手动构建。
Elixir/OTP 则内置了完整的解决方案。消息传递由send和receive原生支持，工作流编排由 Supervisor 树处理，故障恢复由 Supervisor 的重启策略定义，进程注册表由:global提供，事件广播由进程组（:pg）实现，状态持久化由 ETS（内存存储）支持，分布式 Agent 通信是运行时的一等公民。每一项都是运行时特性，而非外部库。
具体而言，OTP 中的 Agent 对应 Erlang 进程，通信通过消息传递实现，Supervisor 树自 1998 年起就在电信交换系统中运行。Agent Registry 和 Discovery 由:global处理，分布式 Agent 通过内置机制透明跨节点通信。这种架构不是 “类似 Actor 模型”—— 它就是 Actor 模型的原始实现。
容错机制：防御式编程与 “让它崩溃”
这是 BEAM 哲学最具代表性的优势。
AI Agent 本质上是非确定性的。LLM 调用每次返回不同结果，工具调用随时可能失败，速率限制毫无预警，上下文窗口溢出，JSON 解析因模型幻觉而崩溃，超时发生因为 API 提供商状态不佳。
Python 中的标准做法是防御式编程：每个 LLM 调用都包装在 try/except 中，每个工具调用都添加重试逻辑，构建错误状态管理、fallback 链、指数退避。代码中铺满了错误处理，真正的业务逻辑反而被淹没。
BEAM 采取了完全相反的哲学 ——“让它崩溃”（Let It Crash）。开发者只需编写 Happy Path，让进程在出错时崩溃。Supervisor 检测到崩溃后，在干净状态下重启进程，整个系统其他部分完全不受影响。
这对于 AI Agent 尤为重要，因为无法预测非确定性系统的所有失败模式。模型可能返回预期之外语言的响应，可能调用不存在的工具，可能陷入无限自我修正循环。防御式编程再完善也无法覆盖 LLM 带来的所有意外。
有了 Supervisor 树，无需预测这些失败，只需定义恢复策略：重启 Agent、用不同参数重启、重启整个对话、N 次尝试后放弃。运行时处理其余一切。LangGraph 需要外部基础设施才能获得等价可靠性，Elixir 只需几行代码。
热更新：无缝发布与持续运行
BEAM 支持热代码加载。可以在不停止系统的情况下部署新代码。运行中的进程继续执行旧代码直到准备好切换，然后无缝切换到新版本。
当需要在生产环境中更新 Agent 行为时场景很常见：发现边缘用例后优化了系统 prompt、需要给 Agent 添加工具、想改变 Agent 升级到人工的决策逻辑、需要在 Agent 解析 LLM 响应的逻辑中修复 bug。
Python 部署下只能重启进程，所有进行中的对话都会丢失，用户连接中断。BEAM 上部署新代码，运行中的 Agent 在下一条消息时自动采用新版本。谈判中的 Agent 用旧代码完成当前轮次，下一条消息用新代码处理。不丢失连接，不丢失状态，无停机时间。
Ericsson 构建这个能力是因为不能告诉百万电话用户 “请稍候，我们要更新交换机”。同样原则适用于 AI Agent：不能要求一千个正在执行任务的 Agent 停下来重启。
现实约束与当前选择
必须承认 Elixir 生态在 AI 领域的局限。LLM 集成库不如 Python 丰富，模型选择有限，Agent 框架的生态系统尚在成熟过程中。但核心 runtime 能力的差距正在缩小：Elixir 的 LangChain 库提供了设计良好的 LLM 集成，Jido 提供了完整的 Agent 框架，Bumblebee 允许直接在 Supervision 树中运行 Transformer 模型。
McKinsey 预测到 2030 年 AI Agent 可能调解 3 到 5 万亿美元的全球商业交易。工作负载正在从单次推理转向长期运行的多 Agent 系统：并行启动数十个子 Agent 的编码 Agent、调用内部 API 持续数分钟的客服 Agent、跨多模型协调搜索、合成和验证的研究 Agent、自主协商价格和执行交易的商业 Agent。共同需求是：能够处理数千并发 Agent 的基础设施，每个 Agent 有独立状态、异步通信、优雅故障、自动恢复。
这正是 BEAM 设计的初心。Ericsson 需要以五个九的可用性路由百万电话呼叫。电话呼叫本质上是两方之间的对话、保持状态、严格延迟要求、单次呼叫故障不会影响交换机。把 “电话呼叫” 换成 “Agent 会话”，需求完全相同。
行业正在关注这一趋势。越来越多的团队在 Python 中 prototyping Agent，然后重写到 TypeScript 以投入生产。但如前所述，Node.js 只解决了问题的一半，获得了更好的并发性，却仍缺乏进程隔离、监督和容错。BEAM 正是为这类问题而设计，Elixir 使其更易上手：语法简洁，工具链完善，LLM 编写代码的能力也出人意料地强。
资料来源：本文核心观点和事实依据来自 George Guimarães 发表于 2026 年 2 月 16 日的文章《Your Agent Framework Is Just a Bad Clone of Elixir: Concurrency Lessons from Telecom to AI》（georgeguimaraes.com），作者拥有多年 Elixir Agent 基础设施构建经验。