企业级AI Agent架构长啥样？一张图看懂！

AI Agent是一个具备感知、理解、记忆、规划、编排、执行、反思的自主智能体，为了方便产品经理们对她有个结构化的整体认知，我特意梳理了其经典架构图👆👆

有没有发现Agent的核心就像个PDCA戴明循环？
1️⃣ P（Plan）：理解目标 → 拆解步骤 → 制定方案
2️⃣ D（Do）：调用工具、执行动作、查资料、写代码
3️⃣ C（Check）：结果对不对？够不够？还差多少
4️⃣ A（Act/Adjust）：修正、重试、换思路、继续推进

⚠️ 这里需要注意：LLM（大模型）没有作为架构里的一个层，因为它是贯穿全链路的智能引擎、底座能力。以不同能力、不同粒度、不同规模贯穿全链路，支撑感知、理解、记忆、规划、执行、反思、输出全流程；

一、Agent完整七层执行链路

再给你简要的顺一下：

1. 用户提问 🫱 感知层接收
2. 理解意图、抽实体 🫱 理解层
3. 查记忆、看历史 🫱 记忆层
4. 拆任务、排步骤、调度工具 🫱 规划与编排层
5. 调用工具、API、执行业务 🫱 执行层
6. 检查结果、修正错误 🫱 反思层
7. 把结果返回给用户 🫱 输出层

二、常见疑问：LLM在架构里处于什么位置？

可能有小伙伴有疑问：LLM去哪里了？！不是LLM-Based的Agent吗？！

答：LLM不是架构里的一个层，而是贯穿全链路的智能引擎、底座能力！它以不同能力、不同粒度、不同规模贯穿全链路，支撑感知、理解、记忆、规划、执行、反思、输出全流程。

也就是：并不是一个大模型从头扛到尾，而是一群模型各司其职、分层协作

三、各层级LLM的分工示例

🌰 比如：

• 感知输入层做文本清洗、格式转换、输入理解，LLM可以参与进来进行轻量预处理
• 意图与理解层做意图识别、实体抽取、槽位填充，LLM作为核心的理解引擎
• 规划与编排层做任务拆解、步骤规划、工具选择，LLM在这里充当大脑和总指挥
• 执行与工具层做参数构造、结果解析、格式转换，LLM在这里当工具的翻译官……

在实际企业级Agent系统中，也基本是采用多模型分层协作，大模型负责核心推理与规划，小模型负责轻量预处理与执行，形成高效智能体架构。

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