AI Agent是一个具备感知、理解、记忆、规划、编排、执行、反思的自主智能体为了方便产品经理们对她有个结构化的整体认知我特意梳理了其经典架构图有没有发现Agent的核心就像个PDCA戴明循环1️⃣ PPlan理解目标 → 拆解步骤 → 制定方案2️⃣ DDo调用工具、执行动作、查资料、写代码3️⃣ CCheck结果对不对够不够还差多少4️⃣ AAct/Adjust修正、重试、换思路、继续推进⚠️ 这里需要注意LLM大模型没有作为架构里的一个层因为它是贯穿全链路的智能引擎、底座能力。以不同能力、不同粒度、不同规模贯穿全链路支撑感知、理解、记忆、规划、执行、反思、输出全流程一、Agent完整七层执行链路再给你简要的顺一下用户提问 感知层接收理解意图、抽实体 理解层查记忆、看历史 记忆层拆任务、排步骤、调度工具 规划与编排层调用工具、API、执行业务 执行层检查结果、修正错误 反思层把结果返回给用户 输出层二、常见疑问LLM在架构里处于什么位置可能有小伙伴有疑问LLM去哪里了不是LLM-Based的Agent吗答LLM不是架构里的一个层而是贯穿全链路的智能引擎、底座能力它以不同能力、不同粒度、不同规模贯穿全链路支撑感知、理解、记忆、规划、执行、反思、输出全流程。也就是并不是一个大模型从头扛到尾而是一群模型各司其职、分层协作三、各层级LLM的分工示例 比如感知输入层做文本清洗、格式转换、输入理解LLM可以参与进来进行轻量预处理意图与理解层做意图识别、实体抽取、槽位填充LLM作为核心的理解引擎规划与编排层做任务拆解、步骤规划、工具选择LLM在这里充当大脑和总指挥执行与工具层做参数构造、结果解析、格式转换LLM在这里当工具的翻译官……在实际企业级Agent系统中也基本是采用多模型分层协作大模型负责核心推理与规划小模型负责轻量预处理与执行形成高效智能体架构。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】