AI Infra：来自 Beam AI 的企业级 Agent 流程设计
Beam AI 是一家致力于 “agentic process automation”（智能代理流程自动化 / AI 代理自动化流程）平台公司，在它的官方网站，有一张架构流程图，很好展示了一个将任务分解（planning）→ 步骤规划（plan step）→ 工具查找 → 执行（execute step）→ 结果回传并同时与长期记忆（Memory）交互的闭环架构
一、执行闭环说明
| 编号 | 含义 | 动作 |
|---|---|---|
| 1 | 用户发任务 | Trigger：输入目标 |
| 2 | 拆解 + 写上下文 | Plan Task：拆任务·存Context |
| 3 | 读记忆做规划 | Plan Step：查Memory·选Tool |
| 4 | 执行动作 | Execute：调工具·读写Memory |
| 5 | 结果返回 | Output：返结果至Trigger |
| 6–8 | 循环执行 | 循环：直到完成 |
二、设计精髓
- 分层解耦：任务编排（Plan Task）≠ 步骤决策（Plan Step）≠ 动作执行（Execute）——可并行、可复用、可调试
- Memory 是状态总线：所有上下文（历史、权限、结果）集中管理，实现跨步骤认知连续性
- 工具即能力抽象：API/SDK 不直接暴露，仅通过“调用名称”接入（如
send_email,create_ticket），解耦实现 - 双向数据流：外部系统既是知识源（Notion/SAP/Zendesk），也是执行终点（Airtable/Gmail/Freshdesk）
- 闭环自驱：每步读写 Memory，形成“感知→决策→行动→学习”自循环
三、落地注意事项
| 风险 | 压缩对策 |
|---|---|
| 重复执行 | 所有写操作必幂等 |
| Memory 混乱 | 明确定义 Schema + TTL + 权限分域（会话级 / 长期知识） |
| 安全泄漏 | 工具调用需授权矩阵 + 审计日志 |
| 无法恢复 | 失败必有回滚/人工介入点 |
| 不可追踪 | 每步记录：输入/工具/输出/耗时/错误码 |
| 生产事故 | 所有写操作先沙箱预演 |
| 合规风险 | 数据脱敏 + 最小化原则（GDPR/公司Policy） |
四、总结
这是一个典型的可迭代、以 Memory 为核心的 agent 执行架构：
从接收目标 → 任务拆解 → 步骤规划 → 工具查找 → 执行 → 结果回传，并在每一步与 Memory 交互以保持上下文与累积知识。
同时，还需注意与企业系统（Notion/SAP/Zendesk/Airtable/Gmail/Freshdesk）和工具集的对接。