AI Agent
的完整架构
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本架構圖完整展現現代 AI Agent 核心運作機制:由使用者目標觸發,經由規劃、推理、工具呼叫、MCP 協定連接、反思閉環與記憶更新,最終產生結構化輸出與直接互動。
用户目标 (User Goal)
例如:帮我做一份竞争对手分析并发送到Slack
🧠
1. Planner (规划)
将目标拆解为可执行的任务步骤
Step 1
搜集资料
Step 2
整理信息
Step 3
分析对比
Step 4
生成PPT
Step 5
发送Slack
💡
2. Reasoning (推理)
决定下一步要做什么,如何做
Agent 核心循环
Thinking
思考
理解问题,分析目标,思考解决方案
Action
行动
选择合适的工具执行任务
Action Input
行动输入
准备并传递工具所需的参数
循环迭代
6. Reflection (反思)
检查结果,发现问题,修正并重试
Function 调用 / 执行结果
返回工具执行结果或数据
生成输出
Final Answer
最终回答 (给用户)
Task 最终结果
任务产物 (文件 / 链接等)
交互展示
智能卡片结果
图文 / 表格 / 链接 / 文件
or
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