最后更新: 2026-05-11
AI Agent 架构模式
Agent 架构的核心是边界：工具、状态、检索、记忆、评测和人工 review。
定义
有用的 Agent 架构会把每项能力显式到足以测试、观测、限制和替换。
为什么重要
大多数 Agent 项目失败不是因为缺少另一个框架，而是因为隐藏状态和不清晰工具边界。
解决的问题
- 自主性边界模糊
- 失败不可观测
- 模型、工具和产品代码之间 ownership 不清
常见误区
- 多 Agent 不自动代表更好的架构。
- Memory 和 RAG 不应该在没有 eval 的情况下硬接。
- 人工 review 是系统组件，不是事后补丁。
最小示例
先做一个 Agent、一条检索路径、一组工具、一种 trace 格式和一个 eval set，再拆分角色。
下一步: 选一个模式，实现最窄闭环，然后只在 eval 证明有帮助的地方增加自主性。