咱就是说AI Agent 是个挺有意思的东西，你知道吗，它Neng自主地感知环境，然后Zuo出决策并执行。

本文系统性地讲解 AI Agent的核心运行流程与底层实现逻辑，帮助读者从宏观架构到微观执行逐步建立完整认知。

flowchart LR Agent ST LT EM SM Agent --> ST ST --> Agent Agent --> LT LT --> Agent Agent --> EM EM --> Agent Agent --> SM SM --> Agent style ST fill:#ffecb3 style LT fill:#b3e5fc style EM fill:#f8bbd0 style SM fill:#c5e1a5

一个完整的 AI Agent 系统通常由以下模块构成：

系统提示：- 角色定义：你是一个Neng使用工具的智Neng助手- 可用工具：tools 列表- 输出格式：必须按指定 JSON Schema 响应- 行为约束：思考步骤、错误处理策略用户提示：- 任务描述- 历史对话/历史动作- 当前观察 推理机制

Next Token Prediction模型自回归地逐 Token 生成，哈哈，这玩意儿hen基础但hen重要。

Chain-of-Thought通过「一步步思考」提升复杂推理，你懂的，就是让模型一步一步想问题。

Self-Consistency多次采样投票得到geng可靠结论，说实话，这是个挺有用的技巧。

Tree of Thoughts探索多条推理路径，选Zui优解，不对不对，应该是说它Neng提供多种可Neng的解决方案。

graph LR Q --> CoT Q --> ToT Q --> SC CoT --> A1 ToT --> A2 SC --> A3 style CoT fill:#c8e6c9 style ToT fill:#bbdefb style SC fill:#ffccbc 规划与任务分解

面对复杂目标，Agent 必须先规划再执行，常见策略咱就不多说了你知道的，就是得一步一步来。

Agent 的Zui核心范式是 ReAct循环，即「感知 → 思考 → 行动 → 观察」不断迭代，害，这循环真的重要。

下面以「让 Agent 帮用户查询某股票Zui新股价并生成分析报告」为例，展示完整执行流程：

sequenceDiagram participant U as 用户 participant A as Agent participant L as LLM participant T as 工具执行器 participant E as 外部工具 U->A: 提出需求 ...为什么百度不收录我的文章呢？是不是内容不够原创？...A->L: 将结果追加到上下文...

一般来说搜索引擎收录规则比较复杂，有时候即使内容原创度hen高也可Neng不被收录，需要多尝试和调整优化策略...

flowchart TB ...

.反思评估.

flowchart TB ...

.. .: .,., .: .,.: ., .:.!, 。^.-_.=.&."……"