AI Agent 架构设计指南：从原理到生产实践

> 2026 年，AI 行业最大的变化不是模型更大、推理更快——而是 AI 从「回答问题的工具」变成了「干活的同事」。OpenAI 在 2026 年 3 月发布 Agents SDK，Google 在 4 月发布 A2A 协议，Anthropic 的 MCP 生态月下载量突破 9,700 万——它们指向同一件事：Agent 时代来了。 > > Gartner 预测到 2026 年底 40% 的企业应用会包含 AI Agent。但大多数开发者对 Agent 的理解还停留在「让 AI 多调几个工具」的阶段。本文要做的是：把 Agent 架构从头到尾讲清楚，让你能设计、能实现、能上线。

目录：

1. Agent 核心架构模式
2. 工具调用系统设计
3. 记忆系统架构
4. 多 Agent 协作
5. 框架选型指南
6. 从零构建多 Agent 系统
7. 生产环境考量
8. 未来趋势

1. Agent 核心架构模式

1.1 什么是 Agent

Agent = LLM + 工具 + 记忆 + 自主决策。

Chatbot 的流程是：用户提问 → AI 回答。Agent 的流程是：用户给目标 → AI 思考 → 选择工具 → 执行 → 观察结果 → 再思考 → 再执行 → 直到目标达成。

这个「思考—行动—观察」循环，就是一切 Agent 架构的基础。

1.2 ReAct（Reasoning + Acting）

最经典的模式，也是大多数 Agent 实现的起点。

┌─────────────────────────────────────┐
│              ReAct 循环              │
│                                     │
│  User Goal ──→ Thought ──→ Action   │
│                   ↑           │     │
│                   │           ↓     │
│                   └── Observation   │
│                                     │
│  如果 Observation 表明目标已达成 → 返回结果  │
│  否则 → 继续循环                     │
└─────────────────────────────────────┘

Python 骨架实现：

import json
from typing import Any

class ReActAgent:
    def __init__(self, llm, tools: dict):
        self.llm = llm          # LLM 调用接口
        self.tools = tools      # {"tool_name": callable}
        self.max_steps = 10

    def run(self, goal: str) -> str:
        context = [{"role": "user", "content": goal}]

        for step in range(self.max_steps):
            # 1. 思考 + 决策
            response = self.llm.chat(context, tools_schema=self._tool_schemas())

            # 2. 如果模型直接回复（无工具调用），结束
            if response.content and not response.tool_calls:
                return response.content

            # 3. 执行工具调用
            for tool_call in response.tool_calls:
                tool_name = tool_call.name
                tool_args = json.loads(tool_call.arguments)
                result = self.tools[tool_name](**tool_args)

                # 4. 将观察结果加入上下文
                context.append({
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "content": str(result)
                })

            # 5. 将 AI 的思考也加入上下文
            context.append(response.message)

        return "Agent 达到最大步数，任务未完成"

    def _tool_schemas(self) -> list[dict]:
        """将工具转换为 LLM 可理解的 JSON Schema"""
        return [
            {
                "name": name,
                "description": func.__doc__ or "",
                "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
            }
            for name, func in self.tools.items()
        ]