一、Agent 核心运行逻辑核心闭环感知 → 规划 → 行动 → 再感知循环迭代完成复杂任务。二、Agent 三大核心能力是智能体实现自主运行、复杂任务处理的核心支撑工具调用突破模型原生能力联动外部工具完成实操类任务记忆机制存储、调取对话与任务信息实现上下文连贯与经验复用多步推理与纠错拆解复杂问题、分步推导支持执行偏差修正三、Agent 核心架构四大核心模块协同运作大语言模型LLM、工具系统、记忆系统、规划模块1. LLM 核心基座作为Agent的大脑负责推理、决策、内容生成核心管控要素系统提示词System Prompt、模型选型、工具调用稳定性、上下文窗口大小。2. 工具系统为LLM提供可调用的外部能力需配置标准化调用描述description支持MCP协议规范包含三大核心要素工具Tools、资源Resources、提示词Prompts。工具本质配套标准化调用 schema供 LLM 自主识别、触发调用。3. 记忆系统负责信息留存与调取分为两级记忆短期记忆临时存储当前任务、对话上下文信息长期记忆沉淀历史任务经验、用户信息、规则策略实现能力迭代4. 规划模块负责复杂任务拆解与逻辑推演主流推理框架CoT思维链单链路分步推理线性拆解问题ToT思维树多分支推演遍历多种解题路径择优执行四、Agent 与 Workflow 核心区别1. Agent运行逻辑思考 → 行动 → 观察 → 再思考动态闭环循环。核心特点无固定执行骨架模型自主决策流程行为具备不确定性适配复杂、动态、无固定流程的任务。2. Workflow工作流核心特点执行流程骨架由开发者硬编码定义步骤固定、逻辑可控运行确定性强适用于标准化、流程化任务。五、Workflow 六大经典编排模式1. Prompt Chaining 提示链串行流水线将复杂任务拆分为多个串行小步骤以上一步的输出作为下一步的输入流水线依次执行层层递进完成任务。适用于步骤依赖强、有固定先后顺序的任务。2. Routing 路由智能分流由LLM先对用户请求进行分类、判定再根据分类结果分流至对应的专属处理分支。典型场景智能客服问题分级处理、需求分类响应。3. Parallelization 并行化同步执行同时执行多个无冲突、无依赖的子任务所有子任务执行完成后统一汇总整合结果。适用于多数据源检索、多维度同步分析、批量独立处理类任务。4. Orchestrator-Workers 编排者-工人模式设置中央编排节点统一负责任务拆分、分发、调度多个Worker节点独立并行执行子任务最终由编排节点汇总结果。适配体量较大、可高度拆解、子任务相互独立的复杂任务。5. Evaluator-Optimizer 评估者-优化者模式高价值易忽略双角色LLM闭环协作一个模型负责内容生成另一个模型或同模型切换角色负责质量评估校验。若输出不达标将评估反馈回传给生成端迭代重写优化实现生成-评估-优化的自修正闭环。六、Agent 三大主流设计范式完整总结1. ReAct推理行动范式—— 实时推理执行核心机制三步循环闭环边推理、边行动、边迭代Thought 推理模型显性梳理逻辑明确任务目标与工具使用思路规避盲目决策Action 行动基于推理结论调用对应工具并传入参数执行具体操作Observation 观察接收工具返回的结果作为下一轮推理的输入循环往复直至任务完成、输出最终答案2. Plan-and-Execute规划执行范式—— 先规划后执行动态修正核心机制规划与执行完全解耦支持动态重规划稳定性更强全局规划阶段独立LLM生成完整、细化的分步任务清单支持人工审核校准分步执行阶段执行器严格按照规划清单逐步骤落地执行动态修正阶段每一步执行结果反馈至规划器若执行结果偏离预期、出现异常自动修改、新增、删减后续任务步骤适配动态变化场景3. Reflection反思质量范式—— 闭环自校验迭代在ReAct、Plan-and-Execute基础上叠加质量校验与复盘优化层提升输出精准度基础Reflection单步骤或全任务完成后由独立评估LLM校验输出质量不合格则直接重试生成进阶Reflexion不止简单重试还会复盘生成错题式反思总结记录失败原因、问题短板与优化方案将复盘经验带入下一轮生成实现持续迭代优化