Agent System路线图

Agent System Overview 路线图 展示了以大语言模型为核心的自主智能体（Autonomous Agent）系统的整体架构，以及各个组件如何协同完成复杂任务。系统以 Agent 作为中枢，负责整合推理、规划、记忆、工具调用和行动执行。Agent 通过短期记忆和长期记忆维持上下文、回溯历史决策，并将关键信息持久化到外部数据库中，从而实现持续学习和状态保持。规划模块帮助 Agent 将复杂目标拆解为可执行步骤，常见技术包括思维链（CoT）、任务分解、自我反思和批判性评估。工具系统则突破了纯文本生成的限制，使 Agent 能够执行搜索、计算、代码运行以及与外部系统交互。通过“规划 → 行动 → 反馈 → 记忆更新”的循环，这类 Agent 能够逐步完成高复杂度的工作流。该路线图真实反映了当前企业级和研究级 AI Agent 系统的主流设计思路。