AI Agent分层架构怎么做？

构建一个能够从用户需求到自动执行的AI Agent，需要设计一套分层解耦、闭环反馈的技术架构。参考典型全景图，可划分为五个核心层次。
1. 用户交互层：入口统一化
该层负责接收来自聊天指令、API请求、定时任务或外部Webhook的触发信号。关键是将异构输入转换为标准化任务对象，并完成身份认证、限流熔断等基础管控。实现上可采用事件驱动架构，通过消息队列缓冲突发请求。
2. 智能规划层：决策中枢
这是Agent的“大脑”，核心包含四个子模块：
Request LLM：进行意图识别与任务拆解，将复杂需求转化为可执行的子目标序列。
Skill Analysis：分析完成子目标所需的能力、依赖关系及可选工具。
Skill Action：从技能库中匹配具体模块，如代码执行、联网搜索、浏览器操作等。
Skill Params：动态填充API密钥、输入参数、返回格式等运行时配置。
规划层需要支持ReAct（推理-行动）或CoT（思维链）等提示策略，并具备异常重规划能力——当后续执行失败时，能回退到该层调整计划。
3. 技能执行层：能力落地
维护一个可扩展的技能库，每个技能封装为原子操作单元：联网搜索、代码执行、数据分析、内容生成、浏览器自动化、文件系统、数据库查询、API调用等。执行器需提供统一的调用接口、超时控制、沙箱隔离（尤其代码执行）以及幂等性保障。推荐采用注册中心模式，新技能可动态插拔。
4. 反馈与记忆层：持续进化
这一层构建闭环学习机制：
Observation：捕获执行结果、错误堆栈、状态码等反馈信息。
Skill History：记录调用了哪些工具、执行顺序、成功/失败标记，防止重复无效调用，形成短期工作记忆。
Prompt Update：根据历史表现动态优化提示词模板，调整技能调用策略（如优先使用缓存结果或更换工具）。长期记忆可引入向量数据库存储过往任务经验。
5. 最终输出层：结果交付
Agent汇总各技能执行结果，以结构化报告、自然语言解释、自动生成文档或API JSON等形式返回给调用方。该层需要做结果聚合与格式化，同时支持异步回调或流式输出。
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