Agentic集成全解析：挑战、风险与协作最佳实践

一. 什么是智能体集成？

智能体集成是指多个独立AI智能体通过通信机制实现各自个体目标的方式。这一概念的核心在于，智能体之间需要协作完成复杂任务，而不仅仅是简单的 API 调用。

四周前，我曾预测：未来两个季度内，我们将需要整合来自两家不同供应商的自主智能体。果不其然，上周就有人问我：“当我们在不同领域开发了这些智能体后，该如何进行整合？”

让我们从多个角度剖析智能体集成的挑战。

二. 非幂等性：结果的不确定性

智能体或生成式 AI 的一个显著问题是其结果的不一致性。相同的调用可能产生不同结果。

这与传统系统（如 SAP API 处理发票）有本质区别。传统 API 的行为通常是幂等的：无论调用多少次，结果要么成功，要么失败，重复调用返回一致结果。然而，智能体的行为可能如下：

第一次调用失败
第二次调用成功
第三次调用再次失败
第四次调用返回第二次的结果

在这种情况下，如何定义真正的失败？何时应该重试？是否需要取结果平均值？这些问题在智能体协作中必须明确解决。

三. 上下文适应性：动态变化的交互逻辑

上下文在智能体解决方案中至关重要。熟悉 REST 架构中 HATEOAS 的人可能了解跨调用上下文概念，但智能体的上下文处理方式完全不同。

即使使用完全相同的请求集调用同一智能体，也可能因上下文变化进入不同事务流。例如：

在地址验证场景中，传统系统可能逐步询问国家、州等信息，或从街道门牌开始筛选
智能体可能根据上下文动态选择验证路径，但目标始终一致

当多个智能体各自维护独立上下文时，如何保持一致性？哪些信息需要同步？如何描述上下文对行为的影响？这些都是智能体协作中亟待解决的问题。

四. 边界外的诡异稳定性

智能体在设计边界外可能表现出“诡异稳定性”。例如：

地址验证智能体可能响应象棋走法
物流智能体可能执行复杂数学运算

然而，这并不意味着结果正确，也不代表智能体应该执行这些操作。当智能体开始协作时，如何防止无效操作？这是重点关注的问题。

五. 异构智能体的目标分歧

控制单一智能体时，目标边界由开发者定义。但当智能体分属不同解决方案域和业务所有权域时，协作目标需各方达成共识。

这与传统系统（如 Salesforce 与 SAP 的集成）有本质区别，智能体协作必须解决目标分歧问题，是全新挑战。

六. 可变执行成本

生成式 AI 的另一个挑战是执行成本不可预测。传统系统可预估任务计算成本和耗时，但智能体协作中：

如何确定总成本？
如何评估任务是否值得执行？
由谁判定成本过高？
如何处理沉没成本？

这些问题在现有系统中不常见，但在智能体架构下尤为突出。

七. 智能体可能被策反

智能体 AI 面临传统系统的安全风险（如入侵和社会工程攻击），甚至更高风险。智能体可能被诱导：

违背所有者利益
执行无关操作，例如类似浏览器挖矿骗局

智能体协作时，需要警惕它可能试图策反其他智能体，反之亦然。

八. 新模型，新行为

不同模型间行为差异增加协作复杂度。例如：

LLM 从常规型升级为思维链型时，行为可能发生重大变化
SaaS 提供商修改模型参数，也可能导致协作行为显著变化

在这种情况下，如何确保协作稳定性？如何应对模型升级的不确定性？技术和管理层面需找到解决方案。

九. 如何归责？

智能体集成的动态性和上下文复杂性，使问题定位和责任归属极其困难：

如何复现问题？
如何仲裁争议？
谁定义协作规范？
相同场景是否必须保持条件一致？

问题复杂性堪比分析幼儿园事故原因，但场景却发生在采购系统中。

十. 采用何种通信语言？

智能体之间的通信语言是协作基础，目前选择包括：

人类自然语言
技术 API
描述交互目标的规范语言

自然语言可能导致系统不稳定，API 又无法完全满足智能体协作需求。是否需要新技术语言？答案尚不明确，但成功要素包括：

前置条件：交互必须满足的前提条件
后置条件：成功完成后的保证
不变量：交互过程中承诺不改变的内容

十一. 行动边界与执行策略约束

智能体协作中必须明确：

权限边界：如禁止智能体下棋，但允许发货
执行策略约束：哪些策略允许，哪些禁止

开发者可通过文档和代码理解 API，但智能体需要形式化规范。需数字化约束，涵盖智能体自身契约、智能体间交互契约，以及多智能体协作的总体契约。

十二. 总结

智能体集成挑战远超传统系统集成。从非幂等性、上下文适应性，到异构目标分歧和安全风险，每个问题都需全新解决方案。

未来，随着智能体技术发展，我们需在技术、管理和规范层面共同努力，确保智能体协作稳定可靠。

原文链接: https://blog.metamirror.io/agentic-integration-966214d368cd