开篇：为什么选择 Agent 驱动的数据处理架构

背景

在设计 Aitemly 的核心架构时，我们面临一个关键选择：如何让系统根据用户需求自动完成数据处理与分析任务？

传统的做法是提供一套固定的数据处理流水线，用户从预定义的步骤中选择组合。但这种方式的灵活性有限——每当出现新的数据源或处理需求，都需要开发团队介入扩展。

为什么选择 Agent

Agent 驱动的架构提供了一种不同的思路：系统不再是一组固定的管道，而是一个能够理解意图、选择工具、编排流程的智能体。

这带来了几个核心优势：

• 灵活性 — Agent 可以根据上下文动态选择最合适的工具和数据源
• 可扩展性 — 新增能力只需注册新工具，无需修改核心流程
• 自然交互 — 用户用自然语言描述需求，Agent 负责拆解与执行

与插件系统的结合

我们同时决定让 Aitemly 支持插件系统。插件提供具体的能力（数据源连接、处理算法、可视化方式等），Agent 负责编排和调度这些插件。

这种 "Agent + 插件" 的组合既保证了系统的智能化，又保持了可插拔的灵活性。

下一步

后续文章将深入讨论插件系统的设计思路、Agent 的工具选择策略，以及任务编排的具体实现方案。