AI Agent 作为具备自主行为能力的智能体，其系统架构设计对功能实现与性能表现至关重要。本文基于 LLM 的AI Agent系统架构设计，分四部分展开。
📍系统架构
系统架构，有三层。工具层像个采购员，从外面的 API、数据库啥的拿数据；推理层是大脑，用大模型琢磨下一步该干啥；行动层就是跑腿的，协调模型和外部工具，还负责跟用户打交道。干活时先定个目标，模型从给的一堆功能里选合适的用，最好有个 “结束” 按钮，告诉系统啥时候完事。
🗂️模块化
模块化，就像把大公司拆成小部门，每个子智能体各管一摊，比如管退货的、管订单的。上面有个父智能体派活儿，这样就不会像以前那样，指令又长又乱，功能列表也臃肿，系统会更靠谱，谁该干啥也清楚。
🎯智能体间互动
父智能体通过特定方式把任务分给子智能体，子智能体干完了按统一格式回话。要是搞不定，就喊 “升级”，父智能体再决定是换个智能体试试，还是找人工来弄。
🧬数据和 RAG
RAG 就是先从外面找相关信息，丰富一下用户的问题，再让模型出答案。结构化数据靠 API 就行，OpenAPI 还能帮大忙；像 PDF 这类非结构化数据，就用向量数据库，把文字转成特殊向量方便搜索，还有个专门的流程处理这些数据，让系统更准更快。
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学习路线:
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✅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！
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