AI Agent 智能体完整运行全流程

AI Agent 核心逻辑：感知→规划→工具调用→执行→反思迭代→输出结果，不是大模型直接回答，而是模型作为决策者，循环调用工具、环境交互，直到任务完成。

整体流程分为：输入层 → 感知解析 → 任务规划 → 工具选择调用 → 环境执行获取反馈 → 反思校验 → 循环迭代 → 输出最终结果。

第一步. 用户输入（输入层）

接收原始请求：文本、文件、图片、语音，同时附带上下文记忆、历史对话、系统提示词 包括：Agent 角色、能力、可用工具列表、约束规则等。

第二步. 感知 & 意图解析（感知模块）

大模型对输入做理解：识别用户真实目标，区分主任务、子任务；判断信息是否充足：已有信息够不够回答，是否需要外部工具；读取短期记忆（本轮会话）、长期记忆（历史知识库）；判断边界：哪些不能做，是否需要拒绝。

第三步. 任务规划（核心思考环节）

agent 把大任务拆解成可执行子任务，进行一步一步拆解，如果是复杂任务会用 ReAct、Plan-and‑Solve、Tree‑of‑Thoughts 思维树。

第四步. 工具选择 & Function Calling（工具调度）

模型根据规划，从工具库挑选工具，生成结构化函数调用参数进行调用，比如工具库：搜索、数据库查询、文件读写、API、代码解释器、本地脚本等，输出 JSON 格式工具入参，不是自然语言，是机器可识别调用指令。

第五步. 环境执行（工具返回结果）

解析模型输出的 function call；真实调用外部工具 / API；获取工具返回原始数据（网页文本、查询结果、报错信息）；将工具返回结果封装，送回大模型。

第六步. 反思 & 校验（Reflection 反思模块）

大模型拿到工具返回数据，做一轮判断，包括：工具返回是否有效？是否报错？数据够不够完成任务？是否出现幻觉、信息不全？是否完成全部子任务？

第七步. 记忆更新

把本轮交互存入记忆，短期记忆：保存本轮全部思考、工具调用、返回结果，给后续步骤参考；长期记忆：把重要事实沉淀到向量库，后续任务可以复用。

第八步. 结果合成输出

停止循环后，大模型整合全部工具返回、思考过程，整理成自然语言输出给用户；部分 Agent 还会进行输出溯源，如用到哪些工具、中间步骤是哪些。