在生成式AI从“对话框”向“生产力工具”演进的过程中，智能体（Agent）架构的成熟度直接决定了应用的上限。传统的简单提示工程已经无法满足复杂的业务场景，我们需要一套系统化的架构来支撑LLM的感知、规划与执行。
下面将深度拆解LLM智能体的核心底层逻辑。
一、核心组件：智能体的“五官”与“大脑”
一个完整的LLM智能体不再是一个调用接口，而是由以下四个关键模块组成的有机体：
- 中心（Brain/LLM）： 作为核心调度器，负责逻辑推理、意图识别与决策。它是智能体的“大脑”，通过指令遵循能力驱动其他组件控制。
- 规划模块（Planning）：
- 任务拆解：将复杂目标拆解为执行的子任务（如Chain-of-Thoughts、Tree-of-Thoughts）。
- 反思与：智能体对过去的行为进行修改，实现自我迭代。
- 记忆系统（Memory）：
- 短期记忆：利用上下文（Context Window）记录当前会话流。
- 长期记忆：通过提供数据库（RAG 架构）实现海量知识的检索与长效存储。
- 工具箱（Tool Use/Action）： 通过API调用外部工具（搜索、代码解释器、SQL执行等），使智能体具备影响物理世界的能力。
二、工作流程：从输入到交付的闭环
智能体的工作流程本质上是一个“感知-思考-行动”的循环（ReAct模式）：
- Step 1 感知（Perception）：接收用户多模态输入并结合环境反馈。
- Step 2 规划（Planning）： LLM根据记忆和目标，制定下一步行动计划。
- 步骤 3 行动（Action）：选择并调用工具，执行具体操作。
- Step 4 观察（Observation）：获取工具返回的结果，更新状态，并判断是否达成目标。如果未达成，则返回Step 2 循环。
三、设计模式：主流智能体构建模式
目前行业内公认的几种高效设计模式包括：
- 构建智能体模式（Single Agent）：适合任务边界清晰的场景，增强最大限度的提示优化。
- 多智能体协作模式（Multi-Agent Collaboration）：
- 纵向协作：上下级汇报制（如主管Agent拆解任务，执行Agent完成）。
- 水平协作：角色分工制（如会计师Agent + 测试员Agent）。
- 自主反射模式（Reflexion）：引入“裁判”，让LLM对生成结果进行多轮质检，适用于代码生成或学术写作的机制。
四、总结：迈向工业级智能体
智能体架构的演进和AI应用从“玄学调优”走向“工程化设计”。对于开发者而言，理解组件间的通信协议、优化记忆检索的精度、以及建立可靠的工具调用闭环，是构建工业级Agent的核心功课。
