专注于AI智能体技术实现和工程落地，提高AI认知。

本文介绍了如何利用LangChain框架实现一个自动生成周报的智能体(Agent)系统。文章详细讲解了五层架构到LangChain的映射关系，包括LLM层、工具层、记忆层、控制层和接入层。通过Python代码示例，展示了如何构建核心组件：初始化LLM、定义工具类、实现记忆管理以及使用LangGraph控制流程。系统采用安全设计，所有写操作默认dry-run模式，并包含审计日志功能。文章还提供了测试调试技巧、生产环境建议及拓展练习，帮助开发者从零构建一个具备任务获取、指标汇总、周报生成等功能的实用Agent系

本文系统解析了Agent的构建框架，提出五层架构模型：1）LLM层负责推理与结构化输出；2）工具层实现具体执行能力；3）记忆层管理短期/长期信息；4）控制层确保系统稳定运行；5）接入层处理系统对接与权限。文章强调Agent不是单纯对话系统，而是具备"感知-决策-执行"闭环的智能体，并通过写周报案例演示各层协作。关键点在于：工具设计要窄而稳、记忆需分类管理、控制层必须设置安全边界。该架构为分析和设计Agent系统提供了工程化方法论。

本文介绍了智能体（Agent）的概念及其与普通大模型的区别。智能体不仅具备语言理解能力，还能主动执行任务，具有规划、工具调用、记忆和环境交互四大核心能力。相比Prompt工程和自动脚本，智能体能自主决策并完成任务闭环。当前主流智能体范式包括ReAct、Toolformer等，已广泛应用于代码助理、数据分析等领域。随着模型API和框架生态的成熟，智能体开发门槛降低，成为AI落地的关键形态。文章通过对比实验展示了智能体的执行能力，并预告后续课程将深入解析智能体架构。