1000 Agent Platform - 后端架构设计
🎯 Vision
构建一个“1000 个笼子，养着 1000 个 AI，生产高价值产物“的规模化 Agentic 平台。
四个核心应用场景：
- 1000 Agent Space - 线上运维闭环 (Production Incident Resolution)
- 1000 Agent Engineering - AI 软件工程 (Autonomous Mono-Repo Convergence)
- 1000 Agent CorpUnit - 企业大脑 (AI-Driven Corporate Brain)
- 1000 Invested AI Company - 投资组合管理 (Portfolio Management Dashboard)
🏗️ 系统架构总览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1000 Agent Platform │
│ (大规模 Agentic 操作系统) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Frontend Layer (4 Apps) │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Space │ │Engineering│ │ CorpUnit │ │Investment│ │ │
│ │ │ (运维) │ │ (工程) │ │ (企业) │ │ (投资) │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ API Gateway Layer │ │
│ │ - Authentication & Authorization │ │
│ │ - Rate Limiting & Quotas │ │
│ │ - Request Routing & Load Balancing │ │
│ │ - WebSocket for Real-time Updates │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Core Services Layer │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌───────────┐ │ │
│ │ │ Agent │ │ Task │ │ State │ │ Resource │ │ │
│ │ │ Orchestrator│ │ Scheduler │ │ Manager │ │ Allocator │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └───────────┘ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌───────────┐ │ │
│ │ │ Code │ │ Incident │ │ Finance │ │ Portfolio │ │ │
│ │ │ Repository │ │ Manager │ │ Engine │ │ Analyzer │ │ │
│ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └───────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Agent Execution Layer │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ 1000 Agent Containers (Cages) │ │ │
│ │ │ ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ ... ┌─────┐ ┌─────┐ ┌─────┐ │ │ │
│ │ │ │ #001│ │ #002│ │ #003│ │ #998│ │ #999│ │#1000│ │ │ │
│ │ │ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ │ │ │
│ │ │ - Isolated environments │ │ │
│ │ │ - Dedicated resources │ │ │
│ │ │ - Persistent state │ │ │
│ │ │ - Health monitoring │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Infrastructure Layer │ │
│ │ - Kubernetes Cluster (Agent Pods) │ │
│ │ - Cloud Resources (AWS/GCP/Aliyun) │ │
│ │ - Storage (S3, Database, Cache) │ │
│ │ - Monitoring & Observability │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📦 核心模块设计
Module 1: Agent Orchestrator (Agent 编排器)
职责： 管理 1000 个 Agent 的生命周期、状态、资源分配
AgentOrchestrator:
responsibilities:
- Agent lifecycle management (spawn, pause, resume, terminate)
- Health monitoring & auto-recovery
- Resource allocation & scaling
- Inter-agent communication routing
- Performance metrics collection
components:
AgentRegistry:
description: "维护 1000 个 Agent 的注册信息"
data:
- agent_id: "agent-001"
type: "space-guardian" # space|engineering|corpunit|investment
status: "active|idle|busy|blocked|error"
current_task: "task-12345"
resource_usage: { cpu: "0.5", memory: "512MB", tokens: "10000" }
last_heartbeat: "2026-03-01T10:00:00Z"
uptime: "72h"
output_count: 156 # 累计产出数量
AgentScheduler:
description: "调度 Agent 任务执行"
strategies:
- round_robin: "轮询分配"
- priority_based: "优先级分配"
- capability_matching: "能力匹配"
- load_balancing: "负载均衡"
HealthMonitor:
description: "监控 Agent 健康状态"
checks:
- heartbeat_timeout: "60s"
- error_rate_threshold: "5%"
- resource_exhaustion: "90%"
auto_recovery:
- restart_on_failure: true
- migrate_on_overload: true
- escalate_on_persistent_error: true
Module 2: Task Scheduler (任务调度器)
职责： 接收、分解、分配、跟踪任务执行
TaskScheduler:
task_types:
space:
- incident_detection: "告警检测"
- incident_triage: "告警分类"
- root_cause_analysis: "根因分析"
- auto_remediation: "自动修复"
- human_escalation: "人工升级"
engineering:
- repo_analysis: "仓库分析"
- code_review: "代码审查"
- refactoring: "重构建议"
- test_generation: "测试生成"
- merge_proposal: "合并提案"
corpunit:
- finance_analysis: "财务分析"
- hr_processing: "人力流程"
- legal_review: "法务审查"
- market_research: "市场调研"
- growth_optimization: "增长优化"
investment:
- company_screening: "公司筛选"
- due_diligence: "尽职调查"
- valuation_model: "估值建模"
- portfolio_rebalance: "组合再平衡"
- risk_assessment: "风险评估"
workflow_engine:
description: "定义任务执行流程"
example:
incident_workflow:
- step1: detect (auto)
- step2: triage (auto)
- step3: analyze (auto)
- step4: remediate (auto | human_approval)
- step5: verify (auto)
- step6: close (auto)
Module 3: State Manager (状态管理器)
职责： 持久化所有 Agent 状态、任务进度、产出物
StateManager:
storage_layers:
hot_storage:
type: "Redis Cluster"
purpose: "实时状态、任务队列、缓存"
ttl: "7 days"
warm_storage:
type: "PostgreSQL"
purpose: "任务历史、Agent 日志、指标数据"
retention: "90 days"
cold_storage:
type: "S3 + Parquet"
purpose: "归档数据、审计日志、训练数据"
retention: "7 years"
data_models:
AgentState:
fields:
- agent_id: string
- session_id: string
- status: enum
- current_task_id: string
- context_window: jsonb # 当前上下文
- memory_index: string # 长期记忆索引
- created_at: timestamp
- updated_at: timestamp
TaskState:
fields:
- task_id: string
- type: string
- priority: int
- status: enum
- assigned_agent: string
- input: jsonb
- output: jsonb
- error: text
- started_at: timestamp
- completed_at: timestamp
OutputArtifact:
fields:
- artifact_id: string
- agent_id: string
- task_id: string
- type: enum # code|doc|analysis|decision
- content: text
- quality_score: float
- human_approved: boolean
- created_at: timestamp
Module 4: Resource Allocator (资源分配器)
职责： 管理云资源、计算资源、Token 预算
ResourceAllocator:
resource_types:
compute:
- kubernetes_pods: "Agent 容器"
- gpu_instances: "模型推理"
- cpu_instances: "常规计算"
storage:
- database_connections: "数据库连接池"
- object_storage: "文件存储"
- cache_memory: "缓存内存"
api_quotas:
- llm_tokens: "LLM Token 预算"
- external_apis: "第三方 API 调用"
- rate_limits: "速率限制"
allocation_strategies:
dynamic_scaling:
description: "根据负载自动扩缩容"
metrics:
- cpu_utilization: "target: 70%"
- memory_utilization: "target: 80%"
- queue_depth: "target: <100 tasks"
actions:
- scale_up: "当指标超过阈值"
- scale_down: "当指标低于阈值 30%"
cost_optimization:
description: "优化资源成本"
strategies:
- spot_instances: "使用竞价实例"
- reserved_capacity: "预留容量折扣"
- token_budgeting: "Token 预算管理"
- idle_detection: "检测并回收空闲资源"
🎮 四大应用场景详细设计
App 1: 1000 Agent Space (线上运维)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1000 Agent Space │
│ 并行生产事故解决平台 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Incident Pipeline: │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Detect │ → │ Triage │ → │ Analyze │ → │ Resolve │ │
│ │ (100%) │ │ (100%) │ │ (90%) │ │ (70%) │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ Agent#001 Agent#002 Agent#003 Agent#004 │
│ (监控) (分类) (分析) (修复) │
│ │
│ Human Escalation: │
│ - 当自动修复失败时，通过电话/短信/IM 通知人类工程师 │
│ - 人类处理结果反馈给 Agent 学习 │
│ │
│ Metrics: │
│ - MTTR (Mean Time To Resolve): 目标 <10 分钟 │
│ - Auto-resolution Rate: 目标 >70% │
│ - False Positive Rate: 目标 <5% │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
后端服务：
incident-ingestion-service: 接收告警 (Prometheus, PagerDuty, etc.)incident-router-service: 路由到合适的 Agentremediation-executor: 执行修复脚本escalation-manager: 管理人工升级流程learning-feedback-loop: 从人类处理中学习
App 2: 1000 Agent Engineering (AI 软件工程)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1000 Agent Engineering │
│ 自主 Mono-Repo 收敛平台 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Repo Analysis Pipeline: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 400 Repos Input │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │Repo-001 │ │Repo-002 │ │Repo-400 │ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────────┼───────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Aggregation Agent │ │
│ │ (合并分析结果) │ │
│ └────────────┬────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Mono-Repo Generator │ │
│ │ (生成合并方案) │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
│ Continuous Improvement: │
│ - Guardian Agents 持续监控各自组件 │
│ - 自动代码审查、测试生成、文档更新 │
│ - 定期重构建议 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
后端服务：
repo-analyzer-service: 分析单个仓库dependency-mapper: 映射跨仓库依赖merge-planner: 规划合并策略code-quality-monitor: 持续代码质量监控auto-pr-generator: 自动生成 PR
App 3: 1000 Agent CorpUnit (企业大脑)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1000 Agent CorpUnit │
│ AI 驱动的企业大脑 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Corporate Functions: │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CEO Agent (决策协调) │ │
│ └────────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ CFO │ │ COO │ │ CTO │ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │Finance │ │HR/Legal │ │Engineering│ │
│ │Team │ │Team │ │Team │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ Department Agents: │
│ - Finance: 预算分析、成本控制、财务预测 │
│ - HR: 招聘筛选、绩效评估、培训规划 │
│ - Legal: 合同审查、合规检查、风险评估 │
│ - Market: 市场调研、竞品分析、营销策略 │
│ - Growth: 用户增长、转化优化、A/B 测试 │
│ - Investment: 投资分析、尽职调查、组合管理 │
│ │
│ Output: │
│ - 实时经营仪表盘 │
│ - 决策建议报告 │
│ - 自动化流程执行 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
后端服务：
data-ingestion-service: 接入企业数据 (ERP, CRM, HRIS, etc.)analytics-engine: 数据分析与洞察decision-recommender: 决策建议生成workflow-automator: 流程自动化执行executive-dashboard: 高管仪表盘
App 4: 1000 Invested AI Company (投资组合)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1000 Invested AI Company │
│ 投资组合管理仪表盘 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Portfolio Structure: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Portfolio Manager Agent │ │
│ └────────────────────────┬────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │Company-1│ │Company-2│ │Company-N│ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │Company-1│ │Company-2│ │Company-N│ │
│ │ Metrics │ │ Metrics │ │ Metrics │ │
│ │ - Revenue│ │ - Revenue│ │ - Revenue│ │
│ │ - Growth │ │ - Growth │ │ - Growth │ │
│ │ - Burn │ │ - Burn │ │ - Burn │ │
│ │ - Health │ │ - Health │ │ - Health │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
│ │
│ Analysis Capabilities: │
│ - 实时财务健康度监控 │
│ - 行业对标分析 │
│ - 风险预警 │
│ - 退出时机建议 │
│ - 组合再平衡优化 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
后端服务：
company-data-collector: 收集被投公司数据financial-modeling-engine: 财务建模与估值risk-monitor: 风险监控与预警portfolio-optimizer: 组合优化建议lp-reporting: LP 报告生成
🔧 技术栈设计
Backend Stack
core_framework:
runtime: "Node.js 20+ / Python 3.11+"
api: "REST + GraphQL + WebSocket"
orm: "Prisma / SQLAlchemy"
database:
primary: "PostgreSQL 15+ (关系数据)"
cache: "Redis 7+ (会话、队列、缓存)"
analytics: "ClickHouse (指标分析)"
archive: "S3 + Parquet (冷数据)"
messaging:
queue: "Apache Kafka / RabbitMQ"
event_bus: "NATS / Redis PubSub"
agent_execution:
container: "Docker + Kubernetes"
orchestration: "K8s Operators"
isolation: "Namespace + Resource Quotas"
monitoring:
metrics: "Prometheus + Grafana"
logging: "ELK Stack / Loki"
tracing: "Jaeger / Temporal"
alerting: "PagerDuty / OpsGenie"
Frontend Stack
framework: "React 18+ / Next.js 14+"
ui_library: "TailwindCSS + shadcn/ui"
state_management: "Zustand / Redux Toolkit"
realtime: "WebSocket + SWR"
visualization: "Recharts + D3.js"
Infrastructure
cloud_provider: "AWS / GCP / Aliyun"
kubernetes: "EKS / GKE / ACK"
cdn: "CloudFront / Cloudflare"
dns: "Route53 / Cloudflare DNS"
secrets: "AWS Secrets Manager / HashiCorp Vault"
ci_cd: "GitHub Actions + ArgoCD"
📊 数据模型设计
核心数据表
-- Agents 表
CREATE TABLE agents (
id UUID PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
type VARCHAR(50) NOT NULL, -- space|engineering|corpunit|investment
status VARCHAR(50) NOT NULL, -- active|idle|busy|blocked|error
cage_id VARCHAR(50), -- 笼子编号 (001-1000)
current_task_id UUID,
resource_config JSONB,
metrics JSONB, -- 实时指标
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
last_heartbeat TIMESTAMP
);
-- Tasks 表
CREATE TABLE tasks (
id UUID PRIMARY KEY,
type VARCHAR(100) NOT NULL,
priority INTEGER DEFAULT 0,
status VARCHAR(50) NOT NULL, -- pending|running|completed|failed|cancelled
assigned_agent_id UUID REFERENCES agents(id),
input JSONB NOT NULL,
output JSONB,
error TEXT,
started_at TIMESTAMP,
completed_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
-- Artifacts 表 (Agent 产出物)
CREATE TABLE artifacts (
id UUID PRIMARY KEY,
agent_id UUID REFERENCES agents(id),
task_id UUID REFERENCES tasks(id),
type VARCHAR(50) NOT NULL, -- code|doc|analysis|decision|report
title VARCHAR(500),
content TEXT,
quality_score FLOAT,
human_approved BOOLEAN DEFAULT FALSE,
metadata JSONB,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
-- Cages 表 (Agent 容器/资源配额)
CREATE TABLE cages (
id VARCHAR(50) PRIMARY KEY, -- 001-1000
agent_id UUID REFERENCES agents(id),
status VARCHAR(50) NOT NULL, -- occupied|vacant|maintenance
resource_limits JSONB, -- cpu, memory, gpu, tokens
resource_usage JSONB, -- 实际使用
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
-- Metrics 表 (时间序列指标)
CREATE TABLE metrics (
time TIMESTAMP NOT NULL,
agent_id UUID NOT NULL,
metric_name VARCHAR(100) NOT NULL,
metric_value FLOAT NOT NULL,
labels JSONB,
PRIMARY KEY (time, agent_id, metric_name)
) PARTITION BY RANGE (time);
🚀 API 设计
RESTful APIs
# Agent 管理
GET /api/v1/agents # 列出所有 Agents
GET /api/v1/agents/:id # 获取 Agent 详情
POST /api/v1/agents/:id/pause # 暂停 Agent
POST /api/v1/agents/:id/resume # 恢复 Agent
POST /api/v1/agents/:id/restart # 重启 Agent
DELETE /api/v1/agents/:id # 删除 Agent
# Task 管理
GET /api/v1/tasks # 列出任务 (支持过滤)
POST /api/v1/tasks # 创建任务
GET /api/v1/tasks/:id # 获取任务详情
POST /api/v1/tasks/:id/cancel # 取消任务
# Artifact 管理
GET /api/v1/artifacts # 列出产出物
GET /api/v1/artifacts/:id # 获取产出物详情
POST /api/v1/artifacts/:id/approve # 人工审批
# Cage 管理
GET /api/v1/cages # 列出所有笼子
GET /api/v1/cages/:id # 获取笼子详情
GET /api/v1/cages/:id/metrics # 获取笼子指标
# Metrics & Analytics
GET /api/v1/metrics/agents # Agent 指标聚合
GET /api/v1/metrics/system # 系统整体指标
GET /api/v1/analytics/productivity # 生产力分析
WebSocket Events
// 前端订阅实时事件
ws.subscribe('agent:status:changed', (data) => {
// Agent 状态变化
});
ws.subscribe('task:completed', (data) => {
// 任务完成
});
ws.subscribe('artifact:created', (data) => {
// 新产出物
});
ws.subscribe('alert:triggered', (data) => {
// 告警触发
});
🔐 安全设计
authentication:
method: "JWT + OAuth2"
providers:
- "Google Workspace (企业 SSO)"
- "GitHub (开发者)"
- "API Keys (服务间调用)"
authorization:
model: "RBAC + ABAC"
roles:
- admin: "完全访问"
- operator: "运维操作"
- viewer: "只读访问"
- agent: "Agent 服务账号"
data_protection:
encryption_at_rest: "AES-256"
encryption_in_transit: "TLS 1.3"
secrets_management: "HashiCorp Vault"
audit:
logging: "所有操作审计日志"
retention: "7 年"
compliance: "SOC2, ISO27001"
📈 可扩展性设计
horizontal_scaling:
stateless_services: "K8s HPA 自动扩缩"
stateful_services: "分库分表 + 读写分离"
agent_containers: "按 Cage 分组调度"
performance:
caching_strategy: "多级缓存 (L1: 内存，L2: Redis, L3: CDN)"
database_optimization: "连接池 + 预编译 + 索引优化"
async_processing: "消息队列解耦"
reliability:
redundancy: "多可用区部署"
failover: "自动故障转移"
backup: "每日备份 + 异地容灾"
recovery_objective:
rto: "<15 分钟"
rpo: "<5 分钟"
💰 成本估算
infrastructure_cost_monthly:
kubernetes_cluster:
nodes: "50 x 8vCPU 32GB"
cost: "~$5,000/月"
database:
postgresql: "2 x db.r6g.2xlarge"
redis: "2 x cache.r6g.large"
cost: "~$2,000/月"
storage:
s3: "10TB"
cost: "~$250/月"
networking:
data_transfer: "10TB"
cost: "~$1,000/月"
llm_tokens:
estimated: "1B tokens/月"
cost: "~$5,000/月"
total: "~$13,250/月"
agent_cost_per_cage:
compute: "~$5/天"
tokens: "~$2/天"
total: "~$7/天/cage"
monthly: "~$210/月/cage"
1000_cages_total: "~$210,000/月"
🎯 实施路线图
Phase 1: 基础设施 (Week 1-4)
- K8s 集群搭建
- 数据库部署
- 监控体系搭建
- CI/CD 流水线
Phase 2: 核心服务 (Week 5-8)
- Agent Orchestrator
- Task Scheduler
- State Manager
- Resource Allocator
Phase 3: 应用场景 (Week 9-16)
- 1000 Agent Space (运维)
- 1000 Agent Engineering (工程)
- 1000 Agent CorpUnit (企业)
- 1000 Invested AI Company (投资)
Phase 4: 前端界面 (Week 17-20)
- 4 个应用的前端开发
- 实时数据推送
- 交互优化
Phase 5: 规模化 (Week 21-24)
- 性能优化
- 安全加固
- 文档完善
- 上线发布
📝 下一步
- 确认技术栈选择 (Node.js vs Python, K8s vs Serverless)
- 设计详细 API 规范 (OpenAPI 3.0)
- 搭建开发环境 (Docker Compose 本地开发)
- 实现 MVP (单 Agent + 单 Task 流程)
- 逐步扩展到 1000 Agents