服務存儲設計模式：Cache-Aside模式
Cache-Aside模式一種常用的緩存方式，通常是把數據從主存儲加載到KV緩存中，加速后續的訪問。在存在重復度的場景，Cache-Aside可以提升服務性能，降低底層存儲的壓力，缺點是緩存和底
當前，AI智能體（AI Agent）成為人工智能領域的熱詞，國內外科技巨頭、初創企業紛紛加快布局。國際知名信息技術研究和咨詢公司Gartner將AI智能體列為2025年十大戰略性技術趨勢之一。
什么是AI智能體？通俗來說，AI智能體就像一個有智商、能理解、會行動的“小助手”。
中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長栗蔚對記者表示，AI智能體由感知、決策、行動三個核心模塊構成。形象地說，感知模塊是AI智能體的“五官”，負責從外部世界收集信息；決策模塊是AI智能體的“大腦”，基于感知模塊提供的信息進行思考、推理、規劃，并最終做出決策；行動模塊是AI智能體的“手腳”，負責執行決策模塊輸出的指令，將抽象決策轉化為具體行動。
既然都是人工智能領域的熱點，智能體與大模型有什么聯系和不同？浪潮云總經理助理尹萍介紹，大模型如同一個知識淵博的“大腦”，但需要人提出問題“指揮”它思考，本身沒有直接的行動能力；智能體則像一個有大腦、能感知環境、動手做事的“人”，可以收集信息、觀察周圍，用“大腦”分析后，決定是否要執行某個動作。“比如，在車內詢問如何到達某地，大模型會給出導航路線。而自動駕駛汽車里的AI智能體則可以根據路況信息做出行駛方向和速度的決策，通過控制方向盤、油門和剎車等部件來執行駕駛操作。”
栗蔚表示，大模型是AI智能體的基座，如同AI智能體的“大腦中樞”，是構建AI智能體決策模塊的核心根基，而AI智能體則為大模型賦予了“行動的肢體”。
當前，隨著國內外企業的紛紛布局，AI智能體產品的創新十分活躍。Google、Amazon、OpenAI等國際巨頭均已推出AI智能體相關產品。國內的百度、阿里、字節跳動、智譜AI、Monica等科技公司也在快速迭代AI智能體產品與解決方案。
AI智能體何以快速發展？
百度文心智能體平臺相關負責人告訴記者，一方面，大模型的能力持續躍升，在長文本理解、圖文與音視頻的多模態處理等方面的能力顯著提升，為AI智能體提供了強大的語言理解、知識推理和多模態處理基礎。另一方面，市場需求升級，企業數字化轉型加速，市場對“端到端自動化”“個性化服務”的需求激增，用戶不再滿足于“對話式AI”，而需要“能辦事的AI”。此外，MPC（模型上下文協議）等標準協議降低了AI智能體開發門檻，推動開發者等多方參與者投入生態建設。
從政策驅動角度來看，我國大力支持AI智能體開發和應用，北京、上海等多地出臺智能體專項政策，通過模型券、算力補貼等形式鼓勵智能體發展。
目前，AI智能體已滲透至電信、制造、金融、政務、能源、互聯網等垂直行業。據市場咨詢公司MarketsandMarkets預測，全球AI智能體市場將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元，年復合增長率達44.8%。
快速發展的AI智能體帶來了哪些改變？
“從文心智能體平臺目前的實踐與探索來看，AI智能體正在從‘內容生產中樞’蛻變為‘行業服務引擎’。”百度文心智能體平臺相關負責人告訴記者，百度聯手黃山旅游景區構建了“真人向導+數字人”的創新模式，導游的“數字人分身”可以完成個性化行程推薦、用戶留資和旅行社對接，實現服務體驗與轉化效率雙提升。
事實上，越來越多的AI智能體開始應用于各行各業，帶來了生產力的提升和企業運營管理方式的悄然轉變。在電商領域，AI智能體可以根據用戶的購買歷史和瀏覽行為，生成個性化的商品推薦。面向工業生產，AI智能體可讓產能調度速度提升數倍。
根據德勤預測，到2025年，將有25%的企業部署生成式AI驅動的智能代理，到2027年，這一比例將升至50%。
“伴隨技術融合加速，AI智能體將與物聯網、邊緣計算、AR/VR等技術深度融合，催生更多創新應用。同時，AI智能體將具備更強的多模態能力，能夠處理文本、圖像、音頻等多種數據類型，提供更直觀和動態的交互體驗。”尹萍說。
在栗蔚看來，隨著人工智能產業重心加速向落地應用遷移，2025年將成為AI智能體大規模商業化落地的關鍵轉折點。目前，AI智能體行業尚未形成統一的技術標準與評估體系。長遠來看，AI智能體還有很大的增長空間。隨著行業規范與標準化體系的逐步建立，AI智能體正加速落地賦能產業，釋放出強大能量，推動人工智能邁向新高度。（記者 郭倩）
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