AI Agent 运行逻辑（一图详解）

很多人一提到 AI Agent，就会想到是“会调用工具的大模型”。
但真正画成流程图以后会发现，它不是简单地“用户提问 → 大模型回答”，中间其实有一整套运行链路：
用户提出 Query 后，Agent 会先接收请求，再结合历史对话和记忆做检索； 接着 LLM 负责意图识别、任务拆解，并生成执行计划； Agent 根据计划判断是否需要调用 Skills 或工具； 如果需要，就会路由到对应 Skill，读取上下文、配置能力、组织调用策略和参数； 之后再由 LLM 补全具体调用参数，Agent 通过 Skill 发起调用请求； MCP 负责工具发现、工具选择和具体 API 调用； 工具执行完任务后，结果会返回给 MCP，再经过 Skill 解析、校验、格式化； 最后 Agent 整合上下文和工具结果，再交给 LLM 生成最终回答，返回给用户。 所以，AI Agent 的核心不只是“更聪明的聊天机器人”，而是一个能拆解任务、规划步骤、调用能力、整合结果的执行系统。
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