面试官冷笑：Agent 核心组件就这？AI Agent 架构全解析（非常详细），大模型开发从入门到精通，收藏这一篇就够了！
这次来学习读者跟我反馈小红书二面遇到的面试题：「Agent 的基本架构由哪些核心组件构成？」
💡 简要回答
我理解 Agent 的基本架构有四个核心组件：LLM、工具、记忆、规划模块。
LLM 是整个系统的大脑，负责理解任务和做决策。
工具让 Agent 能跟外部世界交互，搜索、执行代码、调 API 都靠它。
记忆让 Agent 在任务执行过程中保持状态，不会「失忆」。
规划模块负责把复杂目标拆解成可执行的步骤。
这四个组合在一起，才让 Agent 具备了自主完成任务的能力。
📝 详细解析
理解了 Agent 是什么之后，我们来看它的内部结构，一个完整的 Agent 系统，到底由哪几个核心部件组成。
你可以把整个 Agent 系统类比成一家公司：LLM 是老板，所有决策都经过它拍板；工具系统是外包执行团队，老板说「去搜这个」「去发这封邮件」，他们负责真正干活；记忆系统是公司档案室，各种信息的存档和调档都靠它；规划模块是项目经理，拿到一个大目标后负责拆解成可执行的任务单。四个角色各司其职，才撑起了 Agent 的自主运行能力。
先来说LLM 核心。它是整个 Agent 的大脑，所有的输入，不管是用户的指令、工具返回的结果还是记忆里调出来的内容，最终都要经过 LLM 来理解和决策。它负责判断：下一步该做什么？是继续思考、调用某个工具、还是已经可以给出最终答案了？没有 LLM，其他三个组件就是一堆零件，没有人来统一指挥。
然后是工具系统，这是 Agent 和外部世界交互的唯一入口。LLM 本身是个纯粹的「语言处理器」，它不能上网、不能读文件、不能执行代码，但这些限制都可以通过工具来突破。工具可以是搜索引擎、数据库查询、代码执行器、发邮件的 API，任何你能用函数封装的能力都可以变成工具。
工具是怎么定义的？我给你看一个最标准的格式：
# 定义工具的结构（以 OpenAI function calling 格式为例）# 你只需要告诉模型三件事：工具叫什么名、能做什么事、需要哪些参数tools = [ { "type": "function", "function": { "name": "search_web", "description": "搜索互联网上的信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": { "type": "string", "description": "搜索关键词" } }, "required": ["query"] } } }]# LLM 决定调用工具时，会返回类似这样的结构：# {"tool_call": {"name": "search_web", "arguments": {"query": "2024年大模型最新进展"}}}# 然后你的代码负责真正执行这个搜索，把结果再塞回给 LLM你看，工具定义里没有一行执行逻辑，只有「名字、描述、参数说明」。模型读了这份说明书，决定要调哪个工具、参数填什么，把决策以 JSON 格式告诉你，你的代码去真正执行，结果再反馈给模型。整个分工很清晰：模型负责「决定做什么」，程序负责「真正执行」。
接下来是记忆系统，它分两层，你可以类比人的记忆方式来理解。短期记忆就是当前这轮对话的上下文，装在 context window 里，Agent 在一次任务执行过程中靠它记住中间状态，比如第一步搜索到了什么、第二步执行结果是什么。这就像人的「工作记忆」，容量有限，任务一结束就清空了。所以还需要长期记忆，通常用向量数据库来实现，把重要信息 embedding 之后存起来，下次用的时候做语义检索拿回来。这就像人的「长期记忆」，容量大、可以跨天保留，但需要主动「回忆」才能调出来。
最后是规划模块，它决定了 Agent 能不能应对复杂任务。简单任务一步就搞定了，但如果你让 Agent「帮我写一份竞品分析报告」，它需要先把这个目标拆解：搜索竞品资料 -> 整理关键数据 -> 对比分析 -> 撰写报告。规划模块就是做这件事的，有些实现是让 LLM 先输出一个完整计划再逐步执行，有些是边执行边规划，根据每步结果动态调整。
这四个组件合在一起，到底是怎么跑起来的？我用一段伪代码来还原整个运行过程，看完你就能理解它们是怎么协作的：
# Agent 运行的核心 loop（伪代码）def agent_run(user_goal: str): # 第一步：规划模块上场，把目标拆成步骤列表 plan = llm.plan(user_goal) memory = [] # 短期记忆，用来存每一步的中间结果 for step in plan: # 第二步：LLM 核心做决策，这一步该怎么做？ action = llm.decide( step=step, history=memory, # 把短期记忆传进去，让它知道之前做了什么 long_term=vector_db.search(step) # 从长期记忆里捞出相关历史 ) if action.type == "tool_call": # 第三步：工具系统负责真正执行 result = tools.execute(action.tool_name, action.args) memory.append({"step": step, "result": result}) # 执行结果存入短期记忆 elif action.type == "final_answer": return action.content # LLM 判断任务完成，返回最终答案看完这段伪代码，你会发现 Agent 的核心节奏其实很简单：规划 -> 决策 -> 执行 -> 结果存入记忆 -> 再决策，循环往复，直到任务完成。LLM 始终是那个做决策的角色，工具系统是执行者，记忆系统让它不会「失忆」，规划模块帮它把大目标拆成小步骤。
LangChain、LlamaIndex、AutoGen 这些主流框架，本质上都是围绕这四个组件来设计的，只是封装方式和侧重点各有不同。
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