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专题DisconfirmAI 编辑部更新于 2026-10-25 16:41

Orkes智能体架构

3 节点1 篇4 来源

Orkes联合创始人兼CTO Viren Baraiya提出了一种名为“大脑与双手”的生产环境AI Agent架构。该架构将非确定性的LLM规划(大脑)与确定性的持久化执行框架(双手)严格分离,以解决Agent在生产环境中面临的安全性和可靠性挑战。

【背景】传统Agent常因依赖模型自身行为而缺乏确定性保障。Baraiya指出,真正的生产级Agent应像微服务一样运行,由确定性引擎控制副作用、幂等步骤和人工审批门控。

这一架构的核心在于将LLM生成的计划编译为可验证的工作流(如Conductor工作流)。如果计划包含未知工具或违反约束,引擎会在执行前拒绝并记录错误,确保只有经过验证的路径才能触发实际动作。这种“晚期绑定Saga”模式允许Agent在运行时动态组装执行路径,同时保持状态可见性和故障恢复能力。

目前,Orkes已在其开源编排引擎Conductor中实现了这一架构,支持通过SDK集成LangChain、OpenAI Agents等框架,并将Agent作为一等公民纳入工作流管理。

事情怎么走到这一步

  1. 2026-08-26

    Viren Baraiya发布博客《Agents on Conductor — Architecture for Production AI》,正式阐述将LLM推理平面与确定性执行平面分离的理念,并宣布Conductor开始原生支持AI Agent。

    orkes.io ↗
  2. 2026-10-08

    Baraiya在旧金山举行的AI Engineer World's Fair上发表演讲《Brains vs Hands: How to Run AI Agents Safely in Production》,演示了如何将SRE Agent的计划编译为Conductor工作流并安全执行。

    youtube.com ↗
  3. 2026-10-25

    媒体广泛报道该演讲,强调其提出的“大脑与双手”分离架构对于解决生产环境Agent幻觉和安全风险的重要性。

    tubrief.io ↗

还没定论的部分

  • 该架构在处理高度复杂、需要多轮迭代修正的非结构化任务时,其性能开销与灵活性之间的平衡点在哪里?
  • 除了Conductor,其他主流工作流引擎或Agent框架是否正在采纳类似的“推理-执行”分离模式?
  • 在实际企业部署中,如何量化这种确定性架构对降低运维事故率的具体贡献?

来源

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orkes.io
Orkes官方博客:生产AI架构
↗
  • youtube.comYouTube演讲视频↗
  • tubrief.ioTubrief演讲摘要↗
  • orkes.ioOrkes官方文档:生产Agent架构↗
  • 这一专题下的内容

    • Orkes CTO Viren Baraiya 在 AI Engineer World's Fair 分享生产环境 AI Agent 架构:大脑与双手分离2026-10-25资讯

      Viren Baraiya(Orkes 联合创始人兼 CTO,Netflix Conductor 原作者)在 2026 年旧金山 AI Engineer World's Fair 发表演讲,探讨如何在生产环境中安全运行 AI Agent。他提出“大脑与双手”的分离架构:LLM 负责规划下一步行动,而确定性的持久化框架负责执行实际工作,包含审批门控、幂等步骤和副作用记录。该演讲还演示了如何将 SRE Agent 的计划编译为 Conductor 工作流并执行。