在构建和扩展实际的 AI 智能体系统之后，无论模型、框架或用例如何，都会出现一种反复出现的模式。
所以我把它绘制了出来。
这张图解析了现代 AI 智能体背后的核心架构：
→ 感知层 — 接收并解释输入
→ 推理引擎 — 思考、推理并做出决策
→ 规划模块 — 将目标转化为可执行的步骤
→ 工具执行/动作层 — 使用 API、代码、数据库、文件和外部服务
→ 记忆系统 — 管理短期上下文和长期知识
→ 防护与安全 — 权限、审批、过滤、速率限制和人工监督
→ 可观测性层 — 跟踪轨迹、日志、指标、成本和延迟
大多数人过于关注 RAG（红绿灯）。
但在生产环境中，真正的复杂性来自于这些层如何协同工作以及它们如何被控制。
此架构适用于：
• 聊天 GPT 和 Claude
• 编码代理
• 企业级 AI 代理
• 多代理系统
• 自主工作流
如果您正在构建或扩展 AI 代理，此思维模型可以为您节省大量时间。
请保存此图，以备后用。