这里写自定义目录标题前言AI智能体架构AI智能体流程前言AI智能体AI智能体AI Agent是近年来人工智能领域的重要方向。与传统大模型“被动回答”不同智能体强调“主动执行”。它不仅能理解任务还能进行规划、调用工具、反馈修正最终完成复杂目标。我常说“如果把大模型比作人类的大脑那么 AI Agent 就是给大脑配上了眼睛、双手和一套完整的行动逻辑。AI 智能体真正强的地方不是单次回答而是这四件事推理根据上下文判断下一步 。规划把大问题拆解成可执行步骤 。记忆记住历史、偏好和任务状态 。行动真正去调用工具、修改系统、完成任务 。AI智能体架构一个成熟的 AI Agent 架构本质上是模拟了人类的认知与行动系统。目前行业公认的经典大模型 Agent 架构主要由以下四个核心模块组成|大语言模型(LLM)“大脑”|||||v v v|记忆(Memory)||规划(Planning)||工具(Tools)||-短期:Prompt||-子任务拆解||- API /插件||-长期:向量库||-反思与修正||-代码执行器|||||v|行动(Action)/输出|核心大脑LLM整个智能体的中枢。它不仅负责理解用户的输入Intent Parsing。还负责后续的逻辑推理、调度其他模块以及最终结果的评估。记忆系统Memory大模型本身的 Context Window上下文窗口是有限的必须借助外部记忆系统短期记忆Short-term Memory 利用 Prompt 上下文直接传递当前会话的上下文信息。长期记忆Long-term Memory 将历史对话、知识库通过 Embedding 技术存储在向量数据库中。当需要时通过语义检索RAG快速召回赋予 Agent“不健忘”的能力。规划能力Planning当面对复杂任务如“帮我写一份竞品分析报告并发送邮件”时Agent 不能直接输出答案而是需要子任务拆解Decomposition 将宏大目标拆解为“搜索、下载、对比、写报告、发邮件”等可执行的细分步骤。反思与修正Reflection/Critique 在执行过程中评估每一步的结果如果发现报错或偏离目标能够自我纠错Self-Correction。工具箱Tools/Action这是 Agent 突破“信息蚕茧”的关键。大模型的知识截止日期是有限的且无法直接操作物理世界。通过开放 API、Web 搜索插件、本地代码执行器Code InterpreterLLM 可以直接调用外部工具。Agent 的本质就是“用大模型自动编排 API”。AI智能体流程AI 智能体的运行逻辑通常是一个循环观察环境信息 → 理解目标 → 制定计划 → 调用工具执行 → 读取反馈 → 修正下一步 。可以把一个 Agent 的执行流程拆成 6 步接收任务用户提出目标比如“帮我分析竞品并输出报告” 。任务理解识别目标、约束条件、可用资源和成功标准 。任务分解拆成检索资料、提取信息、整理结构、生成结果等子任务 。工具调用选择合适工具执行比如搜索、读取文档、跑代码、查数据库 。反馈迭代根据工具返回结果修正判断必要时重新规划 。输出结果生成最终答案、报告或动作并判断是否结束 。本文的引用仅限自我学习如有侵权请联系作者删除。参考知识一文讲透AI智能体(架构原理流程)
