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
  1. Step 1搜集资料
  2. Step 2整理信息
  3. Step 3分析对比
  4. Step 4生成PPT
  5. 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
自然语言结果
直接对话式回复