Agent 系统宏观架构的理解，核心不仅是大模型，还需整合规划、记忆、工具等模块，形成完整能力体系。
大模型是核心指挥部，负责逻辑推理与角色身份确立。需明确 Agent 的人设，例如设定为专业电商客服或资深 Python 程序员，而非通用模型。
解决任务执行顺序问题，核心包括任务拆解与自我反思。以策划云南 5 天旅行并订票为例，需拆解为查天气、做攻略、比价、下单等步骤；自我反思指任务异常时（如查不到机票）能自主排查问题（日期错误、换航班查询），如同导航仪引导行动路径。
区分短期记忆与长期记忆。短期记忆即聊天上下文，用于记住近期对话内容（如刚说要买杯子）；长期记忆通过向量数据库实现，解决 token 溢出问题，可长期存储用户信息（如下个月仍能回忆起用户是喜欢喝咖啡的 VIP），确保 Agent“记住自己是谁、说过什么”。
大模型落地关键，为 Agent 配备工具箱，弥补模型能力局限。工具包括联网搜索（获取实时信息如天气）、计算器（复杂数学计算）、API 调用（查询数据库、执行代码）等。模型作为调度员，判断需求后调用对应工具（如查天气时调用天气查询器），是 Agent 开发中易出彩也易出 bug 的部分。
规划是导航员（决定任务路径与拆解），记忆是图书管理员（避免对话断片、记住用户喜好），工具是执行官（弥补模型不足，执行具体操作），核心大脑是运筹帷幄的司令部，四者协同构成完整 Agent 架构。
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