AI 代理推动决策向更高层级转移
你有没有过这样的瞬间：发现你用了十年打磨的架构，眼看要被两年前根本没被关注过的新事物轻易取代？
欢迎进入代理架构新时代。
这可不是普通的自动化脚本或 AI 封装。 代理以目标为导向，具备生成能力，并且愈发自主行动。 它们不仅调用 API，还能自主规划调用路径。 最关键的一点？ 它们自带策略。
代理发送的每个请求都可能包含：
X-Goal、X-Context、X-Route-Preference)这就是决策的实时执行。 它不依赖集中式、事先规划的编排。 它是运行时的委托，将彻底改变基础设施的运作方式。
为什么这件事比你想象的更紧迫
目前，大多数企业系统尚未遇到阻力。 早期的代理还只是聊天机器人、助手或独立的生产力工具。
但当它们进入业务流程（比如订单处理、理赔、分类、履行）时，就会开始与真实系统交互。 这意味着：
- 基础设施需要能够理解代理所携带的逻辑
- 网关需要处理的不仅是 JWT 和路径
- 负载均衡器应摒弃“最快”思维，转而衡量“最适合”任务的方案
目前还没有危机。 但它正在逼近。 届时，问题不会是带宽不足。 而是代理的决策方式与基础设施处理流量的方式不匹配。
转变： 从强制实施到有效执行
关键在于：代理正在将决策过程向上层架构推进。
您发起的请求构成了控制平面。
它不会问基础设施，“我应该做什么？” 它会直接告诉你： “这是我需要的， 这是我希望你如何表现， 现在去实现它。”
如果您的系统把它当作普通的 GET 或 POST 请求处理，那么回退逻辑会冲突，重试会重叠，代理性能也会因此下降，而这些问题不会反映在您的仪表盘上。
问题并非基础设施出错。 而是它未曾倾听。
来源说明
这一变革不是空谈，而是在切实框架中逐步展开的。 像模型上下文协议 (MCP)、代理间 (A2A) 通信模型，甚至早期的策略驱动任务路由工作，均指向同一发展方向：
- MCP 将完整的上下文信息——包括目标、限制和备选方案——直接嵌入请求负载中。
- A2A 协议让代理能够协同完成任务，动态地交接决策，无需中央协调者。
- 运行时任务委派通过结构化元数据让基础设施在执行阶段进行解读，而非决策。
它们在语法、结构和抽象层面各不相同，但最终都达成同一架构目标：将策略嵌入到负载中，并在请求中体现其目的。
一旦请求承载起逻辑，基础设施只有两个选项：适应变革，或沦为仅传递负载的通道。
您现在可采取的行动（防患于未然）
这不是彻底更换系统。 而是在变化尚早时抓住先机。 从这里开始：
- 捕获上下文
记录X-Intent、X-Task-Profile及其他能揭示代理意图的元数据。 如果你的观测仅止于 URI，就已经落后于需求了。 - 以“任务适配度”而非“可用性”思考
后端在线并不代表它达到了要求。 尝试基于 SLA、延迟阈值和业务意图来构建健康模型。 - 用智慧掌控您的策略
现有的应用交付和安全平台都具备脚本层。 善加利用它们。 开始解析意图头信息。 根据请求目标调整路由规则，而不是仅依据服务路径。 - 规划随需而变的执法方案
不要仅在静态配置文件里设置回退逻辑，试着探索如何让基础设施直接执行请求中嵌入的回退指令。 - 建立反馈机制
代理如果根据历史表现重新路由流量，你需要参与其中。 将结果信息反馈到你的流量和健康监测系统。
总结： 我们不是在取代你，而是在重新为你定位
在代理驱动的架构中，基础设施依然存在。 只不过它承担了不同的职责。 它不再负责决策，而是以智能方式执行决策。
如果你能及早做好调整，浪潮到来之时你将抢占先机。 浪潮正在逼近。
比你想得更快。