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# 什么是 Agent 能力层？

> 理解 agent 能力层如何把模型推理、数据 API、可复用 Skills、带认证的写操作和支付控制整合在一起。

**Agent 能力层**通过统一的集成入口，让 AI agent 获得外部能力。它位于 agent 运行时与模型提供商、数据服务、工具和外部系统之间。

模型网关只是这一层的一部分，负责处理模型推理。更完整的能力层还会帮助 agent 获取实时信息、执行结构化工作流、发现工具，并使用受控的副作用或支付流程。

## 它解决的问题

如果没有统一的能力层，应用可能需要分别维护以下集成：

* 模型提供商，以及各家不同的请求格式。
* 搜索、金融、社交、公司和媒体数据。
* 每个提供商各自的认证和 API 密钥。
* 各服务之间的重试、计费和用量行为。
* 供 agent 运行时使用的可复用任务指令。
* OAuth 连接的写操作和其他副作用。

这种碎片化会增加集成和运维成本，也会让 agent 更难判断当前任务应该使用哪种能力。

## AIsa 的能力入口

AIsa 针对不同的控制粒度提供了多个入口：

| 入口                                     | 适用场景                       |
| -------------------------------------- | -------------------------- |
| [AI 模型推理](/docs/zh/guides/models)           | 推理、生成、编程、视觉和受支持的媒体任务       |
| [Agent Skills](/docs/zh/agent-skills)       | 可复用的、面向任务的工作流和指令           |
| [直接 API](/docs/zh/api-reference)            | 由应用自行控制的 endpoint 组合       |
| 带认证的写操作                                | 对已连接外部系统执行经审批的写入           |
| [Agent 发现](/docs/zh/guides/agent-discovery) | A2A、MCP、OpenAPI 等机器可读的能力查询 |
| [支付](/docs/zh/guides/pricing/wallet)        | 为用量充值并控制计费型 API 消耗         |

这些入口相互补充。一个工作流可以用模型做规划、用 Skill 选择流程、用直接 API 收集证据，再用带认证的写操作发布经审批的结果。

## 能力层与工作流平台的区别

能力层提供访问途径和可复用的集成原语，但它不会自动定义每一条业务流程、审批规则或应用状态转换。

以下决策仍然属于你的应用或 agent 运行时：

* 应该运行哪个任务。
* 哪些数据算作充分证据。
* 哪些写操作需要确认。
* 如何执行预算和重试策略。
* 保留哪些应用状态。

使用 AIsa 是为了减少对接各家提供商的工作量，而不是替代应用自身的策略。

## 什么时候适合这种架构

当 agent 同时需要下列多项能力时，可以考虑使用能力层：

* 通过统一接口访问多个模型系列。
* 获取多个领域的实时外部数据。
* 在多个 agent 客户端之间共享可复用的 Skills。
* 通过 A2A、MCP 或 OpenAPI 进行机器可读的发现。
* 受控的外部写操作或程序化的 API 采购。

如果应用只需要一个稳定的模型或一个专用 API，直接对接提供商可能更简单。

## 下一步

* [何时使用 AIsa](/docs/zh/evaluate/when-to-use-aisa)
* [模型网关与能力层](/docs/zh/concepts/model-gateway-vs-capability-layer)
* [按目标查找能力](/docs/zh/by-goal)
* [按接口查找能力](/docs/zh/by-interface)