>软件架构师罗小东，多年架构和平台产品设计经验，目前在Agent场景落地结合中。

## 概述

Agentic工具来提效，以前中大厂待过的岗位比较多，比如项目管理、技术架构、部门管理、技术总监等岗位，待的比较久的架构师角色，偏向于企业技术平台化的建设，项目多偏向于百万及千万级较多。
平台型架构师是一个比较复杂的工作，在国内往往还会兼带有**平台管理**的要求。
![七项职责全景](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/bf48665c8a387aac29321316fbf716e5.jpg)需要广度和深度的同时，还需要一定的行业视角，会涉及到多方的技术及方案输出，包括基础平台的开发及管理工作，主要涉及到内容如下：
- • 技术平台及技术输出：技术文档、基础框架、自研微服务框架、自研中间件等；
- • 应用服务器运维管理：业务应用的开发及测试环境多服务器的管理，应用状态配置管理；
- • 研发DevOps管理：包括自动化流水线、版本管理、K8S容器、各类型环境、中间件等；
- • 技术经验及心得分享：如技术传道及经验沙龙，还有人员培训等；
- • 项目技术方案编写：如招投标、内部技术方案、解决方案场景、项目方案等；
- • 应用数据治理分析：这里主要是偏向于日志、运维数据、还有过程数据等；
- • 常见的办公事宜：出材料、工作计划、周日报、报工时等；
- • ......

在以前，一般都是带有一个小组，大概3-6个人这样来进行管理，以前叫研发部，或者说是平台组，还有另一个说法叫中台部，但是大体的工作内容是差不多的。另外这个类型的小组或者部门，在带人培养周期是超级长，有机会历练的大概也需要2-3年，没有机会的，可能很难带出合适的人。
### 处理方案

行业的发展还有当前新团队等原因，目前将这些尽量95%以上使用Agent来辅助，解放出人力和提供输出质量，同时赋能到商务和销售上面。
![从团队到Agent转变](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/e8b56f4f45fa78726c51b520ccab308e.jpg)给自己开发了几款Agentic工具，把技术架构师的工作过程重构，让这个岗位的经验和能力可以被复制，然后将所有工作变成Agentic结合。
现在规划的是以下几个类型的工具，用于辅助岗位角色：
- • 通用Agentic办公型： 这里类似于Codex一样的工具，可以解决大部分问题，
- • 常用连接器：自定义了多个运维的连接器结合处理Devops还有运维的。
- • Agentic方案编写： 主要是解决方案编写还有过审中修改调整的问题， 但是更多是偏向于数据分析。
- • Agentic数据分析： 针对于数据库、数据湖等文件的处理，偏向于数据层面的分析和扩展。

涉及的技术方案主要是Agent+Harness架构，也会加一些内置的FC工具，进行Agent自进化和演化等。每个架构师方案不一，我有我思。
![四种Agentic工具](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/7dc4de8af2e86d20bfc2817fba679e66.jpg)## 建设过程

建设过程是从24年初开始的，也就是GPT刚热门那会。
### 初期规划

出于平台架构的能力，还有可复用性、扩展性、先进性的考虑，还有后期的兼容性、还有技术概念的融入等，还有大模型的发展。这里假设大模型发展稳定还有能力稳定需要2-4年的时间（这个前期的评估是对的），还有结合国内十五五规划方向。
![四层建设架构](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/67f968aa3f0e1b3ac71001bb19f64046.jpg)大体会按下面的规划进行建设：
- • 自动化层建设（应用治理自动化）：版本管理、DevOps流水线、k8s容器、域名、OSS文件存储等；
- • Agent基础平台建议：技术框架、Agent框架、单点登录、账户权限、微服务、网关认证、积分系统等；
- • Agent工具层建设(通用Harness层）：文档工具、Agent工具、Sandbox框架等
- • Agentic应用建设（场景Harness层）：智能体平台、通用Agentic桌面版、Agentic方案编写、Agentic数据分析等；

前面的几步都是擅长的，很快就可以处理好，这里做了平台轻量化的处理，能去掉的就去掉，保留核心架构，重点是保留应用上层的建设。重点是在于应用层的处理上，AI迭代得太快，应用也淘汰（或者说落后）得很快。
这里智能体平台目前是属于维护状态，这个类似于Dify，开始这个针对于结合使用的时候，是非常难使用，而在26年初OpenClaw方向出来之后，才将整体平台及方向往新的架构走，再结合Harness，基本上可以达到预期的95%以上使用Agent来辅助的目标。
### 应用建设

在基于平台层上面，很快就会可以做出应用层的，比如原来的智能体平台，在25年的时候，会偏向于workflow、rag、react、mcp等，但是这个场景有限，能力边界也有限，不能覆盖到大面积业务型，体验效果也不佳，在落地的最佳实践上，并不能做到满意的效果。
当然，更多的是客服，还有内部知识库之类的，但并没有达到做事的目标，有靠向manus类交互，但是前期国内模型并没有类似于Opus那么适合推理（无意，也可能说是内部技术研究深度不足），同样保持观望和跟进态度。
于今年3月份的时候，全部切换到Agentic架构，包括技术框架、还有前后端交互升级，再加上Harness进行结合，还有模型的发展，应用很快就会进入到另一个阶段，这里做了三个应用：
- • 通用Agentic办公型：开始参考Cowork开发，然后结合连接器+SKILL扩展，这里配置了Devops的连接器，同时写文档的SKILL等，提供日常办公场景；
- • Agentic方案编写：类似于VibeCoding,这里可以理解成类似于VibeWriting一样的，交互式编写，这里做了DocHarness层的封装，会更适合编写方案场景；
- • Agentic数据分析: 同样的，数据日志数据比较多，比如分布式日志、各类型的数据分析，同样是进一步的封装底层做交互，让AI与数据交互；

![三大应用场景](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/ee60978f9d27174e1c54af38d33470da.jpg)下面是结合起来的应用交互方式和界面。
这个是桌面版本的界面，原来是参考Claude Cowork做的，还有自定义的连接器，SKILL还有MCP做为能力扩展层。
![2084171981100519424.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/657329111822405f36d09479a085e79c.png)下面是自定义的连接器：
![2084172028382908416.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/6efa31d4d97db297bd986910d4d6b8f0.png)这里是结合使用的Agentic方案编写组件，交互式VibeWriting的效果：
![2084172957320581120.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/6ecefc5288ae32a2f012689ed52e43dc.png)下面是章节编写，还有对话式修改某个章节之类的：
![2084172824918986752.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/8093e4cf89173e0986e096e71e8c70fe.png)这里是AI原生数据分析即Agentic数据分析，数据湖和数据仓库包含在DataHarness层里面：
![2083587046748819456.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/f110de284dcf0f5371b1d16388f5af14.png)下面是DataHarness的管理层：
![2083587168920506368.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/f4505410e3616efe718cd8f2c78c293f.png)在这三个Agentic应用，都是通过SKILL、MCP来进行能力的扩展，还有内部的调用，这样做好交互结合。交互方式认证方式都是通过底层的Harness架构还有平台应用架构。
### 结合情况

目前除数据分析测试中以外，其它两个场景已经分发出来给合作伙伴还有内部使用，效果上会比较突出，目前AI结合的使用基本上已经成为一种习惯。
下面涉及到工作，比如：
- • 服务器运维和管理工作: 提交给通用Agentic办公型+SSH连接器
- • 文档方案的编写也: 提交给通用Agentic办公型或者说是Agentic方案编写，然后结合VibeWriting（评审和书写的时候，人工介入查询结果）
- • DevOps管理: 除了自动化部分+几乎全部都提交给通用Agentic办公型+SKILL扩展能力+连接器（pg/gitlab/k8s/ssh)（人工介入查询结果）
- • 技术经验及心得分享: 提交给通用Agentic办公型+SKILL扩展能力
- • 项目技术方案编写: 提交给通用Agentic办公型或者说是Agentic方案编写+SKILL扩展能力，然后结合VibeWriting（评审和书写的时候，人工介入查询结果）
- • 应用数据治理分析：提交给Agentic数据分析+SKILL扩展能力（人工交互确认）
- • 常见的办公事宜： 提交给通用Agentic办公型+SKILL扩展能力

上面会涉及到一些知识库的处理，还有样例，包括过程中SKILL的沉淀与积累，每个业务团队场景不一，但是基本上问题都不大，因为AI会自动调整SKILL还有记忆、用户画像能力，还有SOUL自适配等。
![工作映射总结](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-5258765/b39ff0e76383d6f0d4fbd23e6f5a4abb.jpg)当然，目前也会关注一些新的能力结合，比如engineering、Better Harness等新的技术和架构，目前的规律一般都是阶段性稳定之后，再进一步的扩展。这里本身是在产品和架构上的克制和评估观望。
## 总结

上面是这2-3年使用Agentic复制架构师能力的一些经验还有过程，在过程中保持尊重技术发展还有解决当前问题。过程中也会走一些弯路，还有一些方向偏差，在针对于中小型团队情况下，更偏向于成熟稳定，而且又不能落后的产品和技术态度。每个架构师思路不一，期望给一些参考和添加一些交流。

Agentic工具来提效，以前中大厂待过的岗位比较多，比如项目管理、技术架构、部门管理、技术总监等岗位，待的比较久的架构师角色，偏向于企业技术平台化的建设，项目多偏向于百万及千万级较多。平台型架构师是一个比较复杂的工作，在国内往往还会兼带有平台管理的要求。需要广度和深度的同时，还需要一定的行业视角，会涉及到多方的技术及方案输出，包括基础平台的开发及管理工作，主要涉及到内容如下：

我在使用Agentic复制架构师能力

架构设计

人工智能

开发工具

软件架构师罗小东分享Agentic工具提效经验，通过自研Agentic办公型、方案编写和数据分析工具重构技术架构师工作流程。结合Harness架构和AI技术，实现95%工作自动化，覆盖服务器运维、DevOps管理、技术文档编写等场景。适用于百万级项目经验的中小团队，提供稳定高效的平台化解决方案，助力企业技术升级。

数据仓库

单点登录

软件架构

文件存储

数据治理

数据分析

智能体

中间件

服务器

数据湖

数据库

OpenClaw

DevOps

容器

Agent

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