2026 AI Agent 落地实践大公开：ACP 协议、智能体平台架构、工作流引擎，蒸汽时代拓展肢体边界，AI改变了什么？

码哥字节

修改于 2026-01-20 10:07:16

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文章被收录于专栏：深圳架构师同盟深圳架构师同盟后端架构师

你好，我是《Redis 高手心法》作者码哥，可以叫我靓仔。

在上周六，码哥作为腾讯云架构师 TVP 成员之一，参与了来联盟举办的 2026 年第一次沙龙，主题关于《AI Agent 平台应用落地实践》。

联盟汇集了各行业的大佬做了分享：

《ACP 协议驱动企业智能体架构革新》
《顺丰统一智能体平台架构设计》
《AI Agent 在物流业务场景中的应用实践》
《腾讯云智能体开发平台（Tencent Cloud ADP）架构设计与业务实践》

以及最后的圆桌交流，圆桌交流更是有意思，先有参与沙龙的听众提出犀利问题，后有技术大佬同样犀利回答！

接下来，在给大家分享本次沙龙的各种技术话题和 AI 落地实践之前，先爆照。

好了，明人不说暗话，每次文章自我介绍都说可以叫我靓仔，这次也亮相了，给读者们看看是不是名副其实，不是的话，不接受反驳……

ACP 协议智能体架构

前方向我们走来的是广州智用开物人工智能科技有限公司 CTO 张善友老师，他带来的是《ACP 协议驱动企业智能体架构革新智能原生架构》。

随着生成式人工智能（Generative AI）迈向大规模应用落地，企业级 AI 开发平台的竞争焦点已从“模型数量”转移至“工程化能力”、“全生命周期治理”以及“智能体（Agent）编排体系”。

元智能体，也是从拖拉拽流程到自动生成智能体协作网络进化。

“什么是 ACP 协议呢？

ACP”的全称是“Agentic Context Protocol“。

可以将 ACP 理解为包含两个层面，它们共同构成了一个完整的、可运行的“智能体”：

通信与连接层（基础）： 这就是我之前介绍的“Agent Communication Protocol”。它是底层的基础通信设施，规定了智能体之间如何找到对方、建立连接、交换消息，就像互联网的 TCP/IP 协议。它负责“能说话”。
协作与任务层（核心）：它是在建立了通信之上，定义了智能体在协作处理一项具体任务时，如何共享背景、同步状态、传递意图和结果。它规定了“说什么、怎么说”，确保大家在同一频道上协作。

随着大语言模型（LLM）从单纯的内容生成向任务执行演进，全球企业级 AI 市场正经历从“生成式 AI”向“代理式 AI”的范式转移。

Agent 具备“感知-规划-行动-反思”的完整认知闭环，能够拆解复杂目标，自主调用工具，并在遇到错误时自我修正。

ACP 协议融合 MCP、A2A 和 AG-UI 三大子协议，重新定义企业软件的交互层，实现基于意图动态生成的交互流。

ACP 智能体技术栈如下图所示：

ACP 协议语义通信：ACP 协议是语义级通信标准，不仅传输数据，更传输上下文和意图，由 MCP、A2A 和 AG-UI/A2UI 三个子协议融合而成。
MCP 数据通用翻译器：MCP 将所有外部数据源抽象为资源、提示和工具三类标准对象，定义通用 Schema 实现动态挂载，解决传统 API 连接器脆弱性问题。
A2A 群体智能基石：A2A 协议规范多 Agent 协作，通过握手广播、状态机会话管理和冲突仲裁机制，实现分布式事务追踪与异步通信上下文保持。
AG-UI/A2UI 交互终极形态：AG-UI 和 A2UI 协议动态生成意图驱动界面，通过原子化组件拼装和自适应反馈，实现无固定 UI 的企业软件交互层重构。

智能体平台架构

第二位向我们走来的是顺丰科技 AI 技术平台负责人陈迪豪老师，聚焦 “统一智能体平台架构设计”，核心围绕企业级 AI 中枢的搭建与落地，核心内容如下：

企业级 AI 中台：介绍顺丰科技从零到一搭建的企业级 AI 中台方案，包含底盘、平台、生态应用层。
如何统一智能体平台：介绍为什么以及如何统一智能体平台，权衡低码智能体和高码智能体的开发监控需求。
智能体架构设计：介绍智能体平台的架构设计方案，如何基于开源与自研、私有云和混合云实现平台方案。。

企业级 AI 中台

如图左侧是顺丰 2025 年用户访问 AI 的趋势，右侧是一个一个技术不同时期与用户期望值曲线。

可以发现，如今 AI 已经进入主流化时期，我们如何抓住 AI 带来变革？

顺丰科技从零到一搭建的企业级 AI 中台，遵循 “底层控成本、中层提效率、顶层创价值” 核心逻辑，构建四层架构。

底层 AI 底盘：通过异构算力调度与推理优化，实现极低的单位 Token 成本，为上层提供稳定经济的算力支撑。
平台层：以 MaaS（模型即服务）与 Agent 平台为核心，简化模型接入与智能体开发流程，提升开发效率。
生态层：依托插件市场与模板库，沉淀可复用原子能力，实现 “一次开发、多次复用”，降低应用门槛。
业务应用层：聚焦领慧助手、研发提效、物流调度等实战场景，最大化单位 Token 价值，覆盖行政办公、国际业务、市场营销等全场景。

统一智能体平台（UAP）

智能体平台的核心价值在于其高度通用性，作为 AI 应用的通用框架，它支持开发者构建适应多种领域的自主智能代理。

这些平台集成先进的语言模型、API 工具和模块化架构，实现从简单查询到复杂工作流的自动化处理，无论在软件开发、内容创作还是系统集成中，都能无缝扩展。

其通用设计降低了技术门槛，促进跨行业复用与创新，加速 AI 民主化进程，帮助用户从被动工具使用者转向主动智能生态构建者，最终释放无限生产力潜力。

核心定位：兼顾不同开发需求，实现低码与高码智能体的统一管理与监控。
双模式设计：
- 低码平台：提供拖拽式界面、预置组件与可配置逻辑，非技术人员可快速搭建聊天助手、工作流自动化等应用。
- 高码平台：提供代码 SDK、自定义脚本与高级 API，支持复杂场景的深度定制开发，配套部署托管与监控治理服务。
全生命周期支撑：具备沙箱测试、行为可观测、身份认证与权限控制、实时评测等基础设施，满足企业级治理要求。

架构通常包括感知层、决策层和执行层，确保可扩展性和安全性。

未来，随着 AI 生态的成熟，智能体平台将进一步标准化，推动从单一模型向智能生态的转型，提升开发效率和应用落地。

智能体平台作为 AI 基础设施的核心组成部分，正逐步演变为行业标准，UAP（Unified Agent Platform）或者 AaaS（Agent as a Service）和 MaaS（Model as a Service）类似，这些平台通过模块化设计，支持多代理协作、任务自动化和资源优化，实现高效的 AI 应用部署。

AI Agent 物流行业应用实践

接着，王海花老师给我们分享的是《AI Agent 在物流业务场景中的应用实践》。

聚焦 “AI Agent 在物流业务场景中的应用实践”，以货拉拉为案例，从业务场景、客服落地实践、未来展望三方面展开，系统呈现了 AI Agent 在货运物流领域的应用逻辑、技术支撑与实际成效。

业务 & AI 场景介绍

业务定位：以 “拉货 = 货拉拉” 为用户心智，聚焦同城 / 跨城、城市群短途 / 长途货运，提供即时（最快 30 秒接单、5 分钟到达）与预约服务，支持从二轮车到 17 米 5 大货车的全车型整车货运需求。

规模数据：覆盖中国内地 363 城，截至 2025 年 4 月，客户月活量超 1400 万，司机月活量达 120 万，用户与司机呈井喷式增长。

数智化基础：打造 “智慧大脑” 核心体系，通过三大支柱实现订单全流程数智化赋能：

自研智能决策系统：解决海量订单资源优化配置，实现动态定价、智能分单、运力调度、用户拉新效率提升；
车载 IoT 设备 “安心拉”：强化运输过程监控与安全保障；
“货运无忧大模型”：基于自有货运数据与 AI 引擎，全方位提升人、车、货、路的数智化水平。

行业 AI Agent 应用趋势

企业认知层面：员工助手（51.9%）、数据分析（35.8%）、客服系统（34.6%）是企业公认的 AI Agent 价值 Top3 场景，成为数智化转型核心抓手。

货拉拉 AI 应用矩阵

核心应用场景：覆盖多业务线与角色，包括客服（呼入 & 呼出）、员工助手、数据分析、研发（代码生成）、运营（智能查数、智能归因）、端侧助手（选车助手、智能填单）、智能运维、HR、信息安全等，服务用户、司机、内部员工等多群体。

解决方案架构：分为 Single-Agent（单智能体）与 Multi-Agent（多智能体）两种模式，适配不同复杂度场景。

技术基建支撑：涵盖底层技术组件（ASR、TTS、LLM、vllm 推理加速、Imdeploy 部署工具等）、模型体系（Deepseek、Qwen 等开源模型，配合 SFT 微调、DPO 强化、RAG 检索召回）、优化手段（热词替换、垫词优化、文档向量化、向量召回）及保障体系（体系化评测、自学习、音色复刻）。

AI Agent 客服实践

货拉拉将客服系统作为 AI Agent 核心落地场景，分呼入、呼出两大方向，通过技术优化与流程设计实现效率与体验双提升。

AI 客服呼出：打造 “流畅自然的业务专家”

通过 AI Agent 替代人工完成司机招募等呼出场景，实现高效触达、信任建立与转化提升，同时降低人工成本。

技术架构：整合 ASR（语音识别）、TTS（语音合成）、LLM（大语言模型），基于 Vllm 推理框架与 GPU 算力保障低时延；

核心能力支撑

ASR 支持口音识别、背景降噪、声学模型优化；TTS 实现快速音色复刻、口音还原；

自研智能打断机制（仅打断无实际语义的语气词、背景噪音，不中断有效表达），让对话贴近真人交互。

专业业务能力

架构设计：采用单 Agent 架构，以 LLM 为核心，整合 “记忆 + 规划 + 执行 + 工具” 模块；
知识沉淀：通过 SFT（监督微调）让模型 “背课文”，记住平台信息、APP 操作、注册流程、现行政策等知识点；通过 RL（强化学习）让模型 “刷题”，对齐人类偏好，优化表达逻辑；
检索增强：结合 RAG（检索增强生成），实时调用工具获取最新业务数据，确保回复准确性。

标准化对话流程

遵循 “表明身份与目的 → 利他行为建立信任 → 利益透传强化意愿 → 决策临界点临门一脚 → 友善结束对话” 逻辑，同时嵌入异议处理（覆盖平台、单量、费用、权益、操作等常见疑问）。

例如通过 “400 元优惠券预留”“全国 363 城接单”“多劳多得” 等核心信息提升转化。

腾讯云智能体开发平台架构设计

最后，卢承山老师和大家分享腾讯云智能体开发平台（Tencent Cloud-ADP）的技术实践与业务落地成果。

在大模型技术飞速发展的今天，企业和开发者们面临着一个共同的诉求：如何把强大的 AI 能力快速转化为实际业务价值？从 POC 演示到规模化落地，从单一场景到复杂业务流程，中间还隔着开发效率、兼容性、效果稳定性等多重挑战。

而 ADP 的核心使命，就是搭建一座桥梁，让大模型应用开发更简单、更高效、更可靠。

ADP 是什么？

它是一款基于大语言模型的应用开发平台，提供 LLM+RAG、工作流、Agent 等多种开发方式，覆盖应用从设计、调试、评测、发布到运营的全生命周期。

无论你是需要快速搭建一个问答助手，还是要开发复杂的多步骤业务流程智能体，ADP 都能提供一站式支撑。

ADP 的核心架构可以概括为 “三大引擎 + 四大支柱”：

三大核心引擎：知识引擎（RAG）负责精准的知识检索与处理，工作流引擎支持灵活的流程编排，Agent 引擎实现多智能体协作与深度思考；
四大支撑支柱：模型广场整合了混元、优图、DeepSeek 等主流模型，提供丰富选择；应用组件涵盖知识库、问答、文档、数据库等基础能力；插件广场拥有 150 + 高质量插件，包括腾讯内特色插件与通用工具；Agent Infra 则提供身份权限、安全合规、运行监控等底层保障，确保平台稳定可靠。

简单来说，ADP 就像一个 “智能体开发工具箱”，既提供开箱即用的标准化能力，也支持灵活扩展，满足不同场景的定制化需求。

技术突破

在实际开发过程中，开发者常会遇到 “RAG 效果差”“多 Agent 协作乱”“工作流调试难” 等问题。

针对这些痛点，ADP 进行了一系列技术创新。

RAG 升级

企业知识库往往格式复杂，既有混合排版的文档、图文混排的资料，还有上百列的大表格；

用户查询也常是口语化、多维度的复杂需求。

比如 “上海计租面积大于 100 平米的商户有哪些？这些商户的租售比和档案摘要，及关联关系？”

为解决这个问题，ADP 实现了从传统 RAG 到 Agentic RAG 的升级。

文档解析

支持多种格式文档的深度解析，包括复杂表格、图片中的文字信息。

检索策略

融合向量嵌入、知识图谱、MySQL 索引等多种检索方式，针对不同查询维度精准匹配数据；

多 Agent 协作

多 Agent 协同是复杂场景的核心需求，但如何实现高效协作、避免执行漂移，是行业普遍难题。

ADP 给出了多层次解决方案：

支持多种协作架构：包括层级架构（Hierarchical）、并发架构（Concurrent）、顺序架构（Sequential）、图工作流（Graph Workflow）等，适配不同复杂度的业务场景；
解决关键痛点：通过定义 Agent handoff 转交关系，区分共享上下文和私有上下文，控制推理轮数和转交次数，降低 token 消耗；针对任务可靠性问题，通过动态更新规划、任务异步化、状态持久化，支持中断恢复；
打通跨模式协同：平台内实现 RAG、Agent、WorkFlow、App 的相互调用，跨平台则通过 A2A 协议实现 Agent 协同，打破数据和能力壁垒。