AI Agent六大架构解析

AI面试中必考的6种Agent架构及其应用场景：

一、架构全景总览

1. 单Agent循环​

   • 基础架构：感知→推理→行动的闭环循环

   • 特点：实现简单，适合入门级场景

2. 规划+执行​

   • 两阶段模式：先拆解任务生成计划，再逐步执行

   • 优势：支持人工审查，大厂高频考点

3. 多Agent协作​

   • 总指挥调度多个子Agent并行工作

   • 生产环境首选：独立上下文窗口提升效率

二、进阶架构特性​

1. 反思与自我修正​

   • 质量保障机制：生成→评估→优化的迭代流程

   • 适用场景：需要高可靠性输出的任务

2. RAG+Agent​

   • 结合检索增强：主动查询外部知识库作答

   • 典型应用：企业知识问答系统

3. 工作流DAG​

   • 有向无环图结构：实现复杂任务编排

   • 生产级特性：支持高可靠流程控制

三、面试要点​

• 每种架构需掌握：

  • 核心逻辑（如多Agent的并行机制）

  • 适用场景（如RAG适合知识密集场景）

  • 优缺点对比（规划执行vs单Agent循环）

• 重点在于展示对架构选型的场景化理解能力