什么是 AI Agent？
AI Agent（智能体）是一个能够自主感知环境、进行推理决策并采取行动的系统。与传统的 LLM 调用不同，Agent 具备以下核心能力：
- 感知：接收并理解用户意图、环境状态、工具反馈
- 规划：将复杂任务分解为可执行的子步骤
- 记忆：维护短期和长期上下文，支持多轮交互
- 工具调用：与外部系统（API、数据库、代码执行器）交互
- 反思：评估自身行为结果，动态调整策略
一个典型的 Agent 工作流如下：
1 | 用户输入 → 意图理解 → 规划 → 工具调用 → 结果观察 → 反思调整 → 最终输出 |
为什么需要 Agent 系统设计？
随着 LLM 能力的提升，单次 Prompt 已经无法满足复杂的业务场景。Agent 中台需要解决的核心挑战包括：
| 挑战 | 说明 | 设计要点 |
|---|---|---|
| 可靠性 | Agent 自主决策可能偏离预期 | Guardrails、人工审核节点 |
| 延迟 | 多步推理和工具调用累积延迟 | 并行执行、缓存、预加载 |
| 成本 | Token 消耗随推理步骤线性增长 | Token 预算控制、模型分级 |
| 状态管理 | 多轮、多 Agent 的上下文一致性 | 记忆系统设计、会话隔离 |
| 可观测性 | 难以调试 Agent 的内部决策过程 | 完整链路追踪、决策日志 |
本系列将系统性地覆盖 Agent 中台架构的各个关键模块，从基础模式到生产级工程实践。
章节导航
- Agent 架构模式 — Agent 的核心设计模式与选型指南
- （更多章节建设中…）