一张图看懂AI Agent的工作原理：
从Prompt到Action，真正的智能体是如何“思考”和“行动”的？
最近，很多团队都在做AI Agent，但当你问他们：“它到底是怎么工作的？”
得到的回答往往是：模型+工具调用。
这就像说汽车=发动机+轮子，听起来没错，却忽略了内部的传动结构与控制系统。
今天，我们用一张图，带你拆解一个真正意义上的AI Agent是如何运转的——
从用户一句话，到自动完成复杂任务，背后的五大核心模块是如何协同工作的。
图解：AI Agent 的五层架构
这张图展示了Agent的五大核心组件及其数据流动路径：
[ Prompt提示词 ] → [ LLM大模型 ] → [ Memory知识库 ] → [ Planning任务规划 ] → [ Action行动执行 ]下面我们逐层剖析。
第一层：Prompt提示词 —— “用户说了什么？”
这是整个流程的起点。
用户输入一句自然语言指令，比如：
“帮我找一家杭州人气最高的火锅店，离地铁站近，人均150以内。”
Agent的第一步是理解这句话中的：
- 范围：杭州
- 方式：找火锅店
- 约束条件：人气高、靠近地铁、人均≤150
📌产品设计关键点：
- 提示词不能只依赖“通用模板”，需支持动态变量注入
- 可通过意图识别+槽位抽取技术提取关键要素
- 需具备容错能力（如用户说“附近”而非“地铁站”）
- 建议：在产品中设置“需求澄清对话”，避免直接执行错误任务。
第二层：LLM大模型 —— “我能做什么？”
LLM是Agent的“大脑”，负责：
- 理解用户意图
- 提取关键信息（如地点、价格、品类）
- 选择下一步动作（查地图？调API？还是继续追问？）
例如，当收到“找火锅店”请求时，LLM会判断：
“这是一个地理搜索任务，需要调用大众点评API，参数包括城市、类别、距离、预算。”
📌产品启示：
- LLM不是万能的，必须配合工具注册表才能准确决策
- 若没有明确的工具描述，LLM可能“乱选”或“胡编”
- 推荐使用函数调用（Function Calling）或Tool-Calling API实现精准控制
第三层：Memory知识库 —— “我知道什么？”
这不是简单的数据库，而是Agent的记忆系统，用于：
- 存储上下文信息（如用户偏好、历史查询）
- 匹配已有知识（如“杭州地铁站分布”、“热门商圈”）
- 支持推理（如“西湖边的餐厅通常更贵”）
例如：
- 用户之前喜欢川味火锅 → 知识库记录“口味偏好：麻辣”
- 当前任务要求“靠近地铁” → 知识库提供“杭州地铁1号线沿线商圈列表”
📌工程建议：
- 使用RAG（检索增强生成）提升知识获取效率
- 结合向量数据库（如Milvus）实现语义匹配
- 设置记忆生命周期，避免过期信息干扰决策
第四层：Planning任务规划 —— “我该怎么干？”
这是Agent的指挥中心。
它将模糊目标拆解为可执行步骤，并决定执行顺序和工具组合。
以“找火锅店”为例，规划模块可能输出如下计划：
1. 查询“杭州火锅店”列表（调用大众点评API） 2. 过滤“人均≤150”的结果 3. 按“评分”排序，取前5家 4. 查看每家是否靠近地铁站（调用地图API） 5. 输出推荐列表 + 地址 + 电话📌产品价值：
- 规划能力决定了Agent能否处理多步骤、跨系统任务
- 若无规划，Agent只能做单次调用，无法应对复杂场景
- 推荐采用树状规划器或思维链（Chain-of-Thought）技术提升逻辑连贯性
第****五层：Action行动执行 —— “我现在就做！”
这是Agent的“手脚”，负责：
- 调用外部工具（API、RPA、浏览器自动化等）
- 执行具体操作（点击按钮、填写表单、提交订单）
- 获取反馈并返回给上层
例如：
- 调用
search_restaurant()API → 返回JSON数据 - 调用
map_api()→ 获取位置坐标 - 最终生成图文回复：“推荐XX火锅，评分4.8，距地铁站300米”
📌安全与稳定性设计：
- 所有操作应在沙箱环境中运行
- 敏感操作（如支付、删除文件）需用户二次确认
- 支持任务中断恢复机制（如网络异常后重试）
全流程闭环：从“说”到“做”的跃迁
这张图最核心的价值在于揭示了闭环机制：
用户输入 → Prompt解析 → LLM决策 → Memory补充 → Planning拆解 → Action执行 → 结果反馈 → 回到LLM进行反思与修正
这个循环让Agent具备了：
- 自主性：无需人工干预即可完成任务
- 适应性：可根据环境变化调整策略
- 学习性：积累经验，优化未来表现
- 类比：这就像一个“数字员工”，不仅能听懂你的话，还能自己去查资料、打电话、填表格。
如何评估一个Agent是否“真智能”？
我们可以用这张图作为评估框架，问自己三个问题：
| 模块 | 关键问题 |
|---|---|
| Prompt | 是否能准确解析模糊需求？ |
| LLM | 是否能正确选择工具？ |
| Memory | 是否能利用已有知识提升效率？ |
| Planning | 是否能拆解复杂任务？ |
| Action | 是否能稳定执行并处理异常？ |
👉 如果某个环节缺失或薄弱，那它很可能只是一个“披着Agent外衣的Chatbot”。
写在最后：Agent不是魔法，而是系统工程
它是五大模块协同作战的复杂系统。
作为AI产品经理，你的任务不是“堆模型”，而是：
- 设计清晰的任务边界
- 构建可靠的工具生态
- 定义合理的交互流程
- 监控系统的鲁棒性与安全性
只有这样，才能做出真正有价值的AI Agent产品。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！
)
