数智洞察：架构师视角下商业研究多智能体的创新与落地

作者：腾讯云架构师技术同盟上海同盟 陈凯里

说明：本文所有架构设计相关观点都是由陈凯里原创提出，与特赞企业无关，和2025年12月的最近的实际迭代版本技术架构有一定差异，仅供参考和学术讨论。

1. 架构设计背景与核心目标

商业研究多智能体是特赞团队面向B2C领域的消费者调研智能体产品，核心目标为通过生成式智能体模拟技术重构传统调研链路，解决“高成本、慢响应、弱精准”行业痛点。架构围绕“真实用户行为模拟、主观需求深度挖掘、调研数据资产化”设计，采用分层解耦思路，兼顾B2C场景交互灵活性与工程可扩展性。

2. 技术架构分层合理猜想

图2.1 atypica.AI整体架构层分层架构图合理猜想

2.1. 感知与交互层

1. 多模态输入解析模块：支持文本/语音、问卷、行为日志等多源输入，基于≤1B参数量的Transformer轻量化模型完成意图识别，准确率≥92%；
2. 智能体交互引擎：基于SSM机制维护“身份-上下文-偏好”三元状态，支持单智能体≤50轮多轮调研，多智能体并行交互并发量≥1000路/秒；
3. 输出适配模块：支持报告生成、API推送、可视化看板输出，延迟≤200ms。

2.2. 核心计算层

图2.2 生成式智能体建模引擎分层架构图

生成式智能体建模引擎（核心）：

1. 基础层：开源LLM行业微调，接入≥10TB消费行为语料库，构建2000+维度用户画像标签体系、100万+实体消费决策知识图谱；
2. 推理层：发散优先推理模型，8条/问题多路径语义生成，模拟真人回答一致性≥80%；
3. 模拟层：支持30万级合成、1万级真实消费者智能体并行实例化，单智能体可模拟50+维度差异化特征。
4. 主观世界建模模块：融合心理学与行为经济学算法，量化输出消费决策深层动因（如视觉社交感权重、价格敏感度阈值）。

2.3. 数据资产层

1. 结构化存储引擎：湖仓一体架构，数据分别存储至MySQL（行存）、ClickHouse（列存）、S3兼容对象存储，写入吞吐量≥10GB/分钟；
2. 数据复用与治理模块：内置数据血缘追踪、标签自动打标，跨品类/周期数据复用率≥75%，清洗标准化耗时≤调研总时长5%；
3. API网关：Restful API+gRPC双协议，对接CRM/DMP系统，调用成功率≥99.9%，超时率≤0.1%。

2.4. 运维与监控层

1. 弹性伸缩模块：K8s容器编排，资源弹性调整响应≤5分钟；
2. 监控告警体系：覆盖模拟准确率、响应延迟、数据完整性指标，告警推送≤1分钟。

3. 工程实施中关键环节

3.1. 语料与模型调优

分行业构建语料库，增量预训练+Prompt Tuning轻量化微调，模型迭代≤7天/次；建立真人-AI数据对比校验机制，季度迭代确保模拟一致性≥80%。

3.2. 性能优化策略

智能体“预加载+按需唤醒”，冷启动从30秒缩至5秒；分布式调度，单节点支持≥500智能体并行，集群最大支持10万级在线。

3.3. 数据安全与合规

数据脱敏+分级权限管控，敏感

4. 架构设计核心经验

图5.1 atypica.AI调研全流程架构流程图

1. 场景化优先：基于行业语料/行为数据构建智能体，贴合业务而非堆砌技术；
2. 数据资产化：将调研数据转化为可复用资产，打通“调研-决策-落地”闭环；
3. 渐进式落地：从单点试水到全链路渗透，实现从“成本节约”到“增长驱动”价值升级。

参考文献

1. 陈凯里，AI for Science领域综述论文[EB/OL]. 腾讯云开发者社区网站，2025. https://cloud.tencent.com/developer/article/2581360
2. Li J, Zhang Y, Wang L. Lightweight Transformer Model for Multi-modal Intent Recognition in Consumer Research [C]//Proceedings of the 2024 International Conference on Artificial Intelligence in Business (AIB 2024). Singapore: ACM Press, 2024: 217-224.
3. Syrup Up. OpenAI 前 CTO Ilya 推荐的 30 篇文章，认真读完将理解当下 90% 的 AI 技术（1-11）[EB/OL]. 51CTO.COM, 2024-05-28. https://www.51cto.com/aigc/810.html
4. 黄岚，科技论文中数据库引用方式调查及相关建议 —— 以 ADNI 数据库为例 [J]. 科技与出版，2018 (8): 45-50.