通用 AI Agent（智能体） 的完整框架

一、整体结构总览（框架图）

┌────────────────────────────────────────────┐
│                 用户接口层                 │
│（输入指令 / 提供上下文 / 接收结果）       │
└────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│              任务解析与规划层              │
│ - 意图识别（NLU）                          │
│ - 任务分解（Planner）                      │
│ - 记忆管理（Memory）                      │
└────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│              推理与决策层                  │
│ - 工具选择（Tool Selector）               │
│ - 行动计划（Action Plan）                │
│ - 策略调整（Feedback Loop）              │
└────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│             工具与执行层（Action）         │
│ - API / 数据库 / 爬虫 / 操作系统指令       │
│ - 自主代码生成与执行                       │
└────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│              反馈与学习层（Loop）          │
│ - 结果评估                                 │
│ - 误差修正                                 │
│ - 长期记忆更新                             │
└────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌────────────────────────────────────────────┐
│                 输出层                     │
│（结构化结果 / 可视化 / 报告 / 决策建议）   │
└────────────────────────────────────────────┘

二、关键模块解析（通俗 + 例子）

1. 用户接口层（Input / Output）

通俗解释： Agent 的入口和出口，接收人类指令，输出可用结果。
例子： 聊天框、API 请求、命令行指令。

2. 任务解析与规划层（Planner + Memory）

通俗解释： 把模糊需求翻译成清晰任务，并规划出步骤。
例子： 用户说“帮我分析这份销售数据”，Agent 会解析出步骤：①读取文件 → ②清洗数据 → ③做趋势分析。

核心功能：

  • 意图识别：理解用户真正要做什么。
  • 任务分解：把大目标拆解成可执行的小任务。
  • 记忆管理：保留上下文和历史任务信息。

3. 推理与决策层（Reasoner / Controller）

通俗解释： Agent 的“大脑”，决定接下来用什么工具、按什么顺序执行。
例子： 决定先调用数据库，再用 Python 代码分析，再用可视化库出图。

核心功能：

  • 工具选择：从可用工具池中挑选合适的。
  • 行动计划：确定执行顺序和逻辑条件。
  • 策略调整：任务失败时自动换方案。

4. 工具与执行层（Tools / Actions）

通俗解释： Agent 的“手脚”，完成具体动作。
例子： 调用 API 抓取数据、执行 SQL 查询、生成图表、运行脚本。

常见工具类型：

  • 外部 API（天气、金融、地图等）
  • 本地资源（文件系统、数据库）
  • 自定义函数（分析逻辑、数据清洗）
  • 系统操作（Shell、自动化控制）

5. 反馈与学习层（Loop / Reflection）

通俗解释： 检查自己做得对不对，并改进策略。
例子： 如果分析出的数据为空，Agent 会重新检查查询语句。

功能：

  • 结果验证：是否达到了用户目标
  • 自我反思：哪里出错了，为什么
  • 记忆更新：下次遇到类似任务能做得更好

三、核心流程（Agent 工作步骤）

  1. 接收指令：从用户或系统获取任务目标。
  2. 解析与规划：识别意图，拆分任务。
  3. 决策与调度：选择合适工具并制定执行计划。
  4. 执行操作：调用工具、运行任务。
  5. 结果评估：检查是否完成目标。
  6. 反馈调整：必要时循环优化，直到完成任务。

四、可选增强组件（进阶 Agent 必备）

模块 功能 作用
长期记忆（Long-Term Memory） 存储历史经验 提高连续任务表现
知识库（RAG） 检索外部信息 增强知识范围
多智能体协作（Multi-Agent） 分工协作完成复杂任务 提高处理能力和效率
自主目标生成（Self-Goal Setting） 根据情况自主提出新任务 向“自治智能体”迈进

五、行动摘要（可直接用来启动项目）

  1. 明确任务场景：先选一个核心应用（如自动数据分析）。
  2. 搭好模块骨架：按上面 5 层结构搭建基础框架。
  3. 接入大模型：用 LLM 处理意图理解、任务规划、推理决策。
  4. 添加工具调用：开放 API、数据库、脚本接口。
  5. 加入反馈回路：让 Agent 能自我检查和重试。
  6. 逐步增强记忆和知识库：让智能体更像“懂你”的助理。