最小可运行 Agent 架构图（专业版）

下面给你 最小可运行 Agent 的专业级架构图（Minimal Viable Agent Architecture, MVA） 。

这是目前 OpenAI/DeepMind/Anthropic/LangGraph 等共识下的最小、可运行、可扩展、可复用的 Agent 架构。

我给你两种版本：
① 概念版 （理解结构）
② 工程版（可以直接落地）

🟦 ① 最小可运行 Agent 架构图（概念版）

scss 复制代码

                 ┌───────────────────────────┐
                 │        User / Goal        │
                 └──────────────┬────────────┘
                                ▼
                     ┌───────────────────┐
                     │  Goal Interpreter │
                     └─────────┬─────────┘
                               ▼
                   ┌──────────────────────┐
                   │   Task Decomposer    │
                   └──────────┬───────────┘
                              ▼
              ┌──────────────────────────────────┐
              │     Agent Runtime (Event Loop)    │
              │    ───────────────────────────    │
              │    • Planning                     │
              │    • Action Selection             │
              │    • Feedback Evaluation          │
              └───────────┬──────────────┬───────┘
                          ▼              ▼
              ┌─────────────────┐   ┌────────────────┐
              │   Memory / VM   │   │  World Model    │
              │ (State Manager) │   │ (State Storage) │
              └───────┬────────┘   └──────┬─────────┘
                      ▼                   ▼
               ┌──────────────────────────────────────────┐
               │             Tool Interface                │
               │  • API Calls                              │
               │  • Browser Actions (Playwright)           │
               │  • Code Execution Sandboxes               │
               │  • File / DB Ops                          │
               └───────────────────────┬───────────────────┘
                                       ▼
                         ┌──────────────────────────┐
                         │   External Environment   │
                         └──────────────────────────┘

🟩 最小可运行 Agent 必须包含 5 个核心模块

1. Goal Interpreter

把用户输入、指令或触发事件 → 转换成"目标"。

ini 复制代码

Goal = parse(user_input)

2. Task Decomposer（任务分解器）

把目标拆成可执行、副任务。

ini 复制代码

Plan = decompose(Goal)

3. Agent Runtime（Agent 运行时）

这是 Agent 的"CPU"。

包括：

Planning（重规划）
Action Selection（决定下一步）
Observation（读环境）
Feedback Loop（失败重试）
Error Recovery（纠错）
Termination Condition（任务完成条件）

它是一个循环：

css 复制代码

while not done:
    observe()
    decide()
    act()
    evaluate()

4. Memory / World Model（状态 + 记忆 + 世界模型）

必须至少包含：

Working Memory（当前任务状态）
Long-term Memory（持久化知识、历史）
World State（工具/环境的最新状态）

5. Tools（工具层）

Agent 通过工具改变世界：

浏览器
API
数据库
文件系统
脚本执行
自定义插件

🟦 ② 最小可运行 Agent 架构（工程版）

这是你可以直接用在项目中的结构。

bash 复制代码

src/
└── agent/
    ├── main.py            # 状态机 / Agent Loop
    ├── planning.py        # 任务分解 & 规划
    ├── memory.py          # 状态管理 / 记忆
    ├── tools/
    │   ├── browser.py     # 浏览器工具
    │   ├── http.py        # API 调用工具
    │   ├── code_exec.py   # 代码沙盒
    │   └── ...            # 自定义工具
    ├── world_model.py     # 环境状态
    └── goal_parser.py     # 目标解释器

核心循环（简化版）：

scss 复制代码

while not memory.is_done():
    goal = memory.current_goal()
    plan = planning.replan(goal, memory.state())
    action = plan.next_action()

    observation = tools.execute(action)
    memory.update(observation)

    if planning.detect_failure(observation):
        planning.recover()

🟧 ③ Agent 的最小状态机（必需）

csharp 复制代码

[Interpret Goal]
        ↓
[Decompose Task]
        ↓
[Plan]
        ↓
[Act]
        ↓
[Evaluate]
        ↺（失败 → 回到 Plan）
        ↓
     [Done]

这个状态机是当前所有可靠 Agent（OpenAI Swarm、LangGraph、Devin、AutoGPT v2）的核心。

🟪 ④ MVA（最小可运行 Agent）必须满足这 4 条：

至少能自动分解任务
至少能连续执行多个工具调用
至少能根据工具结果做决策和纠错
至少有状态（记忆）

只有满足这 4 条的系统才算 Agent，

否则都是"工具调用型 LLM"。