【揭秘AI的“思考”过程】Agent任务拆解核心架构一图流，原来AI是这样“想问题”的！

这篇文章，我想用一张尽量简单、清晰的架构图，带你认识一个真正能落地的 AI 助手：它是如何“看到”用户、如何“思考决策”、如何“动手做事”，以及如何在后台持续记录、不断变得更聪明的。

01 从哪里与 Agent 产生连接：用户交互层 👀

我们先看最外层的部分——用户交互层。

对大多数人来说，“AI 助手”就是这一层：

💬 小程序里的对话框；

📋 网页上的一个表单；

📱 App 里的按钮；

🗣️ 又或者是一句“帮我看一下这份简历”的自然语言消息。

所有的信息，都是从这里进入系统，相当于你对 Agent 说出的第一句话：“我有一件事，想请你来帮忙。”

所以可以先记住一点：没有交互层，Agent 就没有机会登场；而交互体验的好坏，往往决定了用户是否愿意持续使用这个 Agent。

02 让 Agent 真正“活起来”的大脑：大语言模型（LLM） 🧠

顺着图往里走，是整个系统的“大脑”—大语言模型 LLM。

你可以把它理解成一个：

受过大量训练、能够听懂人话、并具备一定推理与表达能力的“超级实习生”。

它的核心职责可以概括为三点：

• 听懂你在说什么，是在咨询信息、提出需求，还是在描述一个复杂任务；

• 在内部完成推理和决策，规划大致的处理路径；

• 将最终结果组织成自然语言、表格、结构化数据等形式输出。

如果没有这一层，大部分流程只是“机械执行”；只有 LLM 加入后，Agent 才具备对话和综合判断的能力。

03 大脑不能“野跑”：Prompt 体系与工作流 🧭

有了一个足够聪明的大脑，还需要让它“有边界、有章法”地工作，这就离不开 Prompt 体系 和 工作流设计。

1. Prompt 体系：写给 Agent 的“岗位说明书” 📄

Prompt 并不是几句零散的提示，而是一套系统：

👤 角色设定：你是谁，站在什么视角说话；

🎯 任务目标：这一次需要完成什么事情；

🎵 风格要求：语气是专业、亲切还是活泼；

🚧 行为边界：哪些内容不能编造，哪些情况必须谨慎；

📑 输出格式：希望得到怎么样的结构和版式。

这些内容组合在一起，构成了 Agent 的“行为准则”，帮助它在同一个任务中保持稳定、可预期的表现。

2. 工作流：把复杂任务拆成一条清晰的路 🗺️

工作流（Workflow） 更像是一张任务拆解图，用来回答三个问题：

• 先做什么？

• 再做什么？

• 在每一步，谁来负责？

一个典型的工作流可能是这样：

🔍 先识别用户意图；

📚 再从知识库或数据库中检索相关信息；

🛠️ 按需要调用外部工具（例如企业内部系统接口）；

🧩 最后由 LLM 综合所有中间结果，生成给用户的最终答复。

用一句话总结：Prompt 决定“大脑如何思考”，工作流决定“整个 Agent 如何行动”。

04 让 Agent 具备“记忆”的地方：数据库与向量库 🗂️

一个可以真正上岗的 Agent，离不开可靠的“记忆系统”。在架构图中，这部分主要由两类存储组成：

形态类似一张张 Excel 表；

适合存放：用户资料、问卷结果、订单记录、地理位置、金额、时间等结构化数据；支持筛选、排序、统计、计算距离等操作。

将长文档切分为若干小段，并转换成“向量”形式保存；

在用户提问时，根据语义相似度从中找到最相关的几段，再交给 LLM 参考；适合存放制度文档、操作手册、培训材料、常见问答、话术库等。

可以用一句简单的区分方式：

🔢 需要精确查询和交易的数据（谁、何时、多少钱）→ 放数据库
📖 需要理解和检索的知识（是什么、为什么、怎么做）→ 放向量库

通常是「数据库 + 向量库」搭配使用，而不是二选一。

有了这两类“记忆”，Agent 不再只是凭空“猜”，而是可以在企业已有的数据和知识基础上，更有依据地给出答案。

05 让 Agent 伸出“手脚”：工具与插件 🛠️

如果说大脑和记忆让 Agent 会“想”，那 工具 / 插件 则让它真正能“动手”。

常见的工具包括：

🌦️ 查询天气、地图、物流的外部 API；

✉️ 发送短信、邮件、推送通知的服务接口；

🧾 企业内部的订单、财务、库存管理系统；

📊 用于数据处理与分析的代码执行环境（例如运行一段 Python）。

从工程角度看，本质都是：

将外部能力封装为一个个“函数 / 工具”，再让 LLM 通过 Function Calling 的方式来调用。

这里有一个关键认知：Agent 自身不会直接“上网”或“查库”，它只是根据当前任务，决定调用哪一个工具，由工具去完成与外部世界的实际交互。

06 让 Agent 在合适的时机“自动上线”：触发器 ⏰

很多人对 Agent 的想象仍停留在“你问一句、它答一句”。

而在真实业务中，触发器（Trigger） 让 Agent 不必等人来叫，而是在合适的时间点自动行动：

📩 出现新的投诉工单时，自动归类并生成简要分析；

📉 某个关键指标异常时，自动拉取相关数据并整理初步结论；

🕗 每天早上 8 点，统计前一日问卷或订单数据；

📆 每周一生成“上周运营复盘”草稿，供团队进一步补充与确认。

对最终用户而言，只是“每天都能收到一封智能报告”；

但在背后，实际是：预先设计好的触发器唤醒了工作流，Agent 在既定规则下持续运转。

07 一张图背后，是一个可用、可控、可进化的助手 🔄

现在再回到这张 Agent 架构图，可以把它想象成一个“具象化的人”：

👀 用户交互层，是它的“眼睛和耳朵”；

🧠 大语言模型，是它的“大脑”；

🧭 Prompt 体系和工作流，是它的“行事准则和行动流程”；

🗂️ 数据库与向量库，是它的“记事本和知识库”；

🛠️ 工具与插件，是它的“手脚”；

⏰ 触发器，则是它的“闹钟和提醒系统”。

一个真正好用的 Agent，从来不是只有一个聪明的大脑，而是要在这几部分之间找到平衡：既保证能力足够强，又要让流程可控、行为可解释，并且可以随着业务逐步进化。

对我们每一个在一线工作的人来说，也许不需要一次性吃透所有技术细节，但可以先在脑海里种下一张这样的“结构地图”：

• 知道 Agent 的关键部件分别是什么；

• 明白它们大致如何协同工作；

• 在具体业务场景中，学会对照这张图来思考“下一步可以加哪一块”。

如果你也在思考“怎样让 AI 不只会聊天，而是真正参与到工作流和业务流程中”，希望这篇文章可以成为你的一个小小起点。

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