2025 年，人工智能系统正从单一的问答工具演化为具备自主规划、工具调用和任务执行能力的复杂智能体。这一转变不仅改变了人机交互的方式，更深刻重塑了企业级 AI 架构的设计思路。本文将从智能体系统、多模型编排、知识操作系统和边缘计算四个维度，剖析当前 AI 系统工程的核心趋势与可落地的技术参数。
一、智能体系统：从被动应答到主动执行
2025 年最显著的变化是 AI 系统从 “被动应答” 转向 “主动执行”。传统的聊天机器人只能响应用户输入，而智能体（Agent）能够理解目标、拆解任务、调用外部工具并完成闭环。这种能力使得 AI 从辅助工具升级为真正的工作执行者，在客服、运营、物流等场景中开始大规模落地。
1.1 智能体的核心架构要素
一个成熟的智能体系统需要具备三个核心能力：意图识别与任务拆解、工具调用与执行、状态管理与记忆机制。在工程实践中，建议采用分层架构：上层为对话管理层，负责理解用户意图并选择合适的工作流程；下层为执行引擎，负责具体任务的分解、工具调用和结果整合。工具调用的接口应采用结构化 Schema 定义，明确每个工具的输入输出格式，使用 JSON Schema 或 Pydantic 模型进行校验，将工具调用失败率控制在千分之五以下。
1.2 多智能体协作模式
复杂场景下，单一智能体难以独立完成全部任务，多智能体协作成为主流方案。典型的分工模式包括：理解智能体负责解析用户需求，检索智能体负责从知识库中获取相关信息，执行智能体负责调用业务系统完成具体操作，审计智能体负责安全校验与合规审查。各智能体之间通过消息队列或事件总线进行通信，任务流转延迟应控制在 200 毫秒以内。对于高风险操作（如转账、数据删除），建议引入人工确认环节或规则引擎进行二次校验。
1.3 实践建议
在智能体开发过程中，应首先明确能力边界，定义每个智能体负责的范围和不负责的范围。评估指标应与业务 KPI 对齐，包括任务完成率、工单关闭率、工具调用失败率等。记忆机制应区分短期记忆（会话上下文）和长期记忆（向量库中的事实与任务历史），短期记忆采用缓存方案，长期记忆采用向量数据库存储。
二、多模型编排：构建弹性高效的模型服务
单一通用大模型难以满足所有业务需求，2025 年的趋势是构建多模型编排体系，根据任务特征动态选择最合适的模型。
2.1 模型分层与路由策略
建议采用三层模型架构：轻量边缘模型处理简单低延迟任务，专业领域模型处理代码生成、法律文书等专业任务，通用大模型处理复杂推理和创意生成。模型路由策略可基于任务复杂度、延迟要求和成本约束进行动态决策，简单查询的路由决策应在 50 毫秒内完成。对于高并发场景，建议部署模型网关实现统一的流量调度、限流和熔断保护。
2.2 模型专业化与微调
通用模型通过微调可以转化为垂直领域的专业模型。微调数据准备阶段，建议使用至少 1000 条高质量标注数据，涵盖业务场景的核心用例。微调后的模型需要通过测试集进行回归验证，确保在专业能力提升的同时不损失通用能力。模型版本管理应纳入 LLMOps 体系，每次版本变更都应有完整的评测报告和变更记录。
2.3 成本控制参数
大模型调用成本是 AI 系统的主要支出，建议设置以下控制参数：单个请求的最大 Token 数限制为 4000（输入加输出），超过阈值自动触发截断或降级；每日调用配额按业务场景分级设置，关键业务场景不设限，一般业务场景限制在日均 10 万次；建立模型路由优化机制，定期分析高成本场景，将可简化的任务迁移至小模型。
三、知识操作系统：RAG 2.0 的工程实践
检索增强生成（RAG）技术已从简单的向量检索演化为综合性的知识操作系统，2025 年的 RAG 系统需要具备多阶段检索、多模态理解和工具调用能力。
3.1 数据处理与索引策略
高质量的 RAG 系统依赖于完善的数据处理流程。数据清洗阶段应完成去重、格式标准化和敏感信息脱敏；分块策略应按语义边界而非固定字符数进行划分，针对不同内容类型（FAQ、规范文档、代码、日志）设计差异化的分块大小和向量空间。索引层面建议采用向量索引、关键词索引和知识图谱的多通道检索架构，向量检索负责语义匹配，关键词检索确保精确命中，知识图谱提供关联推理能力。
3.2 检索优化与重排序
单一向量检索难以满足复杂查询需求，建议采用两阶段检索架构：第一阶段使用轻量向量模型进行候选召回，召回数量控制在 100 至 500 之间；第二阶段使用重排序模型对候选结果进行精排，将最终呈现结果控制在 5 至 10 条。检索延迟应控制在 200 毫秒以内，重排序阶段额外增加延迟不超过 100 毫秒。
3.3 生成质量控制
为降低大模型幻觉风险，RAG 系统应在 Prompt 中明确要求模型仅依据检索内容进行回答，并开启引用标注功能。生成结果应附带来源索引，便于用户核查。对于高准确率要求的场景，建议在生成后增加规则校验环节，对事实性陈述进行自动核实。
四、边缘计算与端云协同
受限于延迟、隐私和成本因素，边缘 AI 在 2025 年加速发展，形成端云协同的分布式架构。
4.1 边缘推理部署
边缘设备适合部署轻量化的推理模型，处理实时性要求高的感知任务。模型量化是边缘部署的关键技术，建议采用 INT8 量化，在保持 90% 以上精度的前提下将模型体积压缩至原来的四分之一，推理延迟控制在 10 毫秒以内。边缘设备应具备本地特征提取能力，将处理后的特征而非原始数据传输至云端，在降低带宽占用的同时保护用户隐私。
4.2 端云协同架构
云端承担复杂推理、模型训练和知识更新任务，边缘负责实时感知和快速响应，两者通过增量同步保持一致性。同步策略应区分紧急指令（实时同步）和一般数据（批量同步），紧急指令的端到端延迟应控制在 500 毫秒以内。模型更新采用灰度发布方式，先在 5% 的边缘节点进行验证，确认无异常后全量推送。
4.3 工业与 IoT 场景实践
在工业质检和设备预测性维护场景中，边缘推理负责实时图像分析和异常检测，发现问题后自动上报云端进行根因分析。云端大模型根据历史维修记录和专业知识库生成诊断报告和维护建议，推送至现场工程师的终端设备。这一架构在保障实时性的同时，充分利用云端的深度推理能力。
五、基础设施与运维保障
AI 系统的稳定运行离不开完善的基础设施和运维体系。算力层面，建议采用 GPU 与 NPU 异构计算的混合部署方案，推理任务优先使用 NPU 以降低功耗成本。监控体系需要对每次模型调用记录 Prompt、响应摘要、Token 数量、延迟和调用链 ID，建立 LLM 专属的可观测性看板。安全层面应从第一天就建立完整的审计日志机制，记录所有高风险工具调用和敏感数据访问，为合规审查提供可追溯的证据链。
2025 年的 AI 系统工程正在经历从技术验证到规模化落地的关键转变。智能体架构、多模型编排、知识操作系统和边缘计算构成了现代 AI 系统的四大支柱。企业在推进 AI 系统建设时，应优先明确业务场景的技术需求，建立完善的评测体系和运维保障机制，确保 AI 系统能够持续稳定地为业务创造价值。
资料来源：本文技术趋势分析参考了麦肯锡《2025 年技术趋势展望报告》、智源研究院《2025 十大 AI 技术趋势》以及 Microsoft Research 关于 2025 年 AI 趋势的研究。