AGENT ARCHITECTURE · SYSTEMS
现代智能体
架构解析
智能体不是“会聊天的大模型”，而是一套围绕模型组织起来的任务系统：它理解目标、调用工具、维护状态、校验结果，并在必要时把控制权交还给人。
THE SHORT VERSION
Agent 的核心，是把“推理”放进可执行的系统里
大模型负责理解语言、形成判断与生成行动方案；智能体架构则负责把这些能力接入工具、权限、记忆、反馈和审计。真正可靠的 Agent 不是让模型全权接管，而是让模型在边界清晰的系统中完成任务。
SYSTEM VIEW
六个核心层级
现代智能体通常由模型、工具、记忆、规划、执行与治理层组成。每一层都在降低“模型输出”和“真实任务完成”之间的距离。
模型层
负责理解上下文、推理、生成计划与判断下一步动作，是系统的认知核心。
工具层
连接 API、浏览器、数据库、文件系统和业务服务，让 Agent 能真正改变外部世界。
记忆层
保存短期上下文、长期偏好、任务状态和中间结果，让连续工作不会反复从零开始。
规划层
把开放目标拆成可执行步骤，处理依赖顺序，并在工具返回异常时重新规划。
执行层
负责调用工具、读取反馈、修正参数与验证结果，把计划推进到可交付状态。
治理层
通过权限、日志、人工确认和回滚机制，把自动化控制在可靠边界内。
SIDE BY SIDE
Agent 与传统自动化的区别
传统工作流擅长处理确定路径；RPA 擅长模拟人类点击；Chatbot 擅长回答。Agent 的特点是能在开放目标下动态选择工具、修正路线并交付结果。
TASK LOOP
一个典型 Agent 工作循环
理解目标
把自然语言请求转成可执行目标和约束。
制定计划
拆分任务，决定先后顺序和所需工具。
调用工具
访问外部系统，获取或改变真实数据。
验证结果
检查输出是否满足目标，发现问题则修正。
交付/确认
完成结果，或在高风险节点请求人工确认。
EXAMPLE · TRAVEL AGENT
“旅行规划智能体”示例
把抽象工作循环放进真实任务里：一个旅行规划 Agent 不只是生成攻略，而是持续收集约束、查询外部信息、比较方案，并在付款或预订前请求用户确认。
用户目标
“帮我规划 8 月从多伦多到温哥华的 5 天亲子旅行，预算控制在 3500 加元以内，希望尽量直飞或少转机、酒店靠近公共交通，并安排一天自然景点。”
- 隐含约束：人数、日期、预算、交通偏好、住宿位置、亲子活动。
- 高风险动作：机票购买、酒店预订、付款与个人信息提交。
- 交付物：可比较的行程方案、预算明细、预订前确认清单。
DESIGN RISKS
可靠 Agent 必须处理的四类风险
幻觉
模型可能编造事实，因此检索、引用和验证很重要。
权限过宽
工具越强大，越需要审批、沙箱与回滚机制。
状态漂移
长任务可能偏离目标，因此摘要和检查点很关键。
缺少审计
没有日志的自动化，很难被信任、排查和改进。