用过 AI Agent，可能仍然说不清它和普通聊天机器人的区别。看这张图，可以先抓住一个具体过程：接收任务，决定下一步，执行动作，读取结果，再决定下一步。

这张图来自 X 上 Brij Pandey（@LearnWithBrij）的架构解读，下面是中文整理，并加入一个帮助理解的代码修复示例。

先看循环，再看模块

沿着红点看：用户输入进入感知层，由推理引擎判断能否直接回答。需要行动时，系统可以拆解任务、调用工具，随后把执行结果送回推理环节，继续判断目标是否完成。

例如，让 Agent 修复一个代码报错。它需要读取相关代码和报错信息，判断原因，修改文件，再运行相关测试。测试失败，就根据新结果继续排查；测试通过，还要核对是否满足任务要求。这个例子用来解释图中的循环，并不是原帖提供的实测。

七个部分，各自负责什么

感知层负责整理输入。用户文本、API 调用、传感器数据、事件和定时触发，都需要转成模型能处理的信息。作者提醒，输入整理不充分，也会导致输出变差。

推理引擎通常由大模型承担。它结合当前信息，反复判断：能直接回答，还是需要先行动？图中列出了思维链、ReAct、先规划后执行等方式。

规划模块把目标拆成有顺序的子任务。简单任务可能不需要独立规划器；当任务包含多个依赖步骤时，明确计划有助于管理执行过程。

记忆系统分为短期和长期。短期保存对话上下文及当前工作状态；长期保存可检索的历史信息和经验。作者强调，这两类记忆的写入策略、检索逻辑和故障处理方式不同，不能简单混在一起。

工具执行层让 Agent 接触外部环境：调用 MCP、API，执行代码，查询数据库，操作文件或外部服务。工具返回的结果进入下一轮判断。

安全与权限控制贯穿过程，包含权限、审批、内容过滤、速率限制和人工检查点。只在输入时检查，无法约束系统执行到第四步时决定采取的动作。

可观测层记录链路、日志、指标、成本和延迟。排查问题时，需要看完整执行过程，才能知道信息从哪里来、做了什么、在哪一步出现偏差。

两个判断，值得多看一眼

作者最强调的是图里的两个判断：能否直接回答？目标是否完成？

前者关系到是否继续行动，后者关系到何时停止。回到代码修复的例子，“生成了一段修改建议”和“修改已落地，并通过相关验证”，对应的是不同的完成标准。

作者认为，生产环境中的不少异常，来自这两个判断条件定义不清楚。这是他的经验观点，原帖没有提供验证数据。对具体项目而言，输入质量、工具可靠性、记忆检索和权限设计，也都值得分别排查。

用这张图理解架构，也要留意边界

这张图提供了理解常见 Agent 的概念模型，不是所有实现必须遵守的七模块标准。具体系统可能把规划和推理合在一起，也可能省略长期记忆。

作者还提出了一个问题：Agent 与调用大模型的固定工作流，区别在哪里？他的暂定标准是，系统是否会自行选择下一步；如果规划器提前写好了步骤，界线也会变得模糊。

读图时，可以拿自己的任务逐个核对：输入是否齐全，工具结果是否可信，完成条件是否明确，执行过程是否能够追踪。这样，这张架构图才会变成排查和设计的参考。

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