本文介绍了当前AI Agent的主流架构包括ReactAgent、ReflectionAgent、Human in the Loop和多智能体架构。ReactAgent通过模仿人类思考方式实现复杂问题分解和动态策略调整ReflectionAgent在ReactAgent基础上增加反思机制以提高结果符合度Human in the Loop引入人类参与关键决策以处理敏感操作多智能体架构通过任务分解和专业化分工解决复杂问题。此外还介绍了多智能体协作模式如SubAgents和A2A协议以实现跨应用智能体通信。这些架构为构建高效AI Agent提供了实用框架适合初学者和程序员学习参考。最近学习了AI Agent相关的相关架构发现想要构建一个完整的Agent需要考察的地方还是有很多的。本篇文章列举了当前Agent的主流常用架构。由于本人技术以及当前AI发展太快如有不足感谢指正部分内容参考了Hollis的AI课程。1、ReactAgent该架构模仿人类人类思考的思维方式让LLM每一步进行交替输出Thought思考分析当前状态、制定下一步计划Action行动调用工具如搜索、计算、APIObservation观察接收工具返回的结果迭代基于观察结果继续思考和行动直到完成任务这个循环使 Agent 能够将复杂问题分解为多个步骤动态调整策略基于中间结果处理需要多次工具调用的任务在不确定的环境中做出决策spring ai alibaba中提供了生产级 ReactAgent 的实现。ReactAgent 是基于 Graph 运行时Graph Runtime的概念构建的。这个 Graph 运行时定义了一个结构化的执行流程使 Agent 的推理和工具调用过程可控、可追溯。所谓 Graph 也就是图他是由节点Node和边Edge构成的Agent 的核心执行流程是一个持续的推理和工具调用的循环直到满足停止条件例如模型输出最终答案或达到预设的最大迭代次数。在执行过程中Agent 在以下几种核心节点Node之间流转Model Node (模型节点)这是 Agent 的“大脑”。它负责调用大模型根据当前上下文包括历史对话、工具描述和最近的观察结果进行推理和决策决定下一步是使用哪个工具、使用什么参数或者直接得出最终结论。Tool Node (工具节点)这是 Agent 的“手脚”。当大模型决定使用工具时此节点会执行实际的工具函数调用并捕获执行结果。Hook Nodes (钩子节点)允许开发者在 Agent 流程的关键位置如模型调用前、工具调用后插入自定义的逻辑例如日志记录、错误处理或动态提示修改类似 Spring AI 中的 advisor 机制。通过这种基于图的运行时结构ReactAgent 能够清晰、高效地管理 LLM 的每一次推理、工具的每一次执行从而实现复杂任务的自动化处理。2、ReflectionAgent该架构在ReactAgent架构上增加反思操作相当于每次大模型执行完调用工具后进行反思和建议发现大模型调用工具的执行结果如果不符合用户的要求会再次让大模型调用工具直到符合用户要求在大模型调用工具之后要求大模型进行反思并输出如下的json串{ passed: true | false, feedback: 如果 passedfalse给出明确、可执行的改进建议但是必须不要过长控制在100字以内如果 passedtrue值为 null}一个参数是是否通过一个是如果不通过则要求大模型给出改进建议。ReflectionAgent是相当于在ReactAgent增加反思机制3、Human in the Loop这种架构指的是AI在决策过程中引用人类用户作为参与者在关键节点的AI的操作进行审查、确认与修正尤其在涉及敏感操作的时候比如写文件、删除资源执行 SQL / 运维指令调用外部系统接口下单、转账、封禁用户等以及金融、安全和企业IT中需要使用该架构去处理4、Multi Agent多智能体Multi-Agent是指由多个Agent组成的系统这些智能体能够感知环境、做出决策、与其他智能体交互并协同或竞争以完成特定任务。前面的智能体架构都是单智能体架构这些单智能体基本能够帮我们解决一些复杂的问题了。但是在实践过程中仍然会有一些局限1、随着任务的复杂度的增加单智能体会面临上下文窗口不够的问题会存在经典的注意力发散问题导致效果和性能下降。注意力发散在生成长文本或处理复杂输入时大模型的注意力机制逐渐“偏离”核心主题或关键信息导致输出内容变得不连贯、重复、无关甚至荒谬。2、某些场景下我们需要通过使用不同的模型来解决不同的单一子问题3、复杂的任务单智能体运行的效率太慢。4、因为一个单智能体需要做的事情太多会存在具体任务不够聚焦尤其是一些特定专业场景得到的结果不够好。5、单个智能体拥有太多工具了经常会选错工具或者不会用工具为了解决以上这些问题于是有了多智能体的方案多智能体通过动态任务分解、专业化分工和协作来解决一个复杂的问题。这样的多智能体方案可以做专业化分工、高效的解决复杂问题。常见的协作模式关于多智能体的常见的协作模式网上有很多说法不同的AI相关的公司都在尝试着定义概念。这个问题大家可以试着去google搜索下或者通过AI问一下你会发现得到的答案只会让你更懵逼。为了把这个讲清楚一方面结合我们做过的一些经验另外我也几乎翻遍了主流的智能体框架的官方文档总结出了几个我觉得我看了之后比较认可的一些模式吧。SubAgents最常见这个模式叫做子智能体模式他也有不同的叫法LangChainSubagentsLlamaIndexOrchestrator agentSpring AI AlibabaTool CallingPydantic AIAgent delegation总之核心思想就是一个主Agent将其他子Agent视为工具Tool在需要时调用。控制器管理编排而作为工具的子Agent执行特定任务并返回结果。主Agent负责决定调用哪个子Agent提供什么输入以及如何组合结果。子Agent是无状态的——它们直接和用户交互所有的对话和记忆都由主代理维护。这提供了上下文隔离每个子代理的调用都在一个干净的上下文窗口中工作防止主对话中的上下文膨胀。5、多智能体协议——A2A多智能体如果在一个应用内部的多智能体其实是不需要额外的通信的我们完全可以借助框架给我们提供的比如事件机制、Graph机制等等实现上下文的传递和通信。但是有一种多智能体是多个不同应用间协作整体组成一个多agent的话那么就需要有一个通信方式比如我开发了一个工单问题排查的主Agent但是需要依赖几个外部团队提供的多个子问题排查的Agent。但是我们不是同一个应用中的我们之间的通信就是个大问题。Agent如果想要和工具通信可以通过MCP协议那其实google也提出过一个可以让多个agent之间通信的协议那就是A2A协议——Agent to Agent ProtocolA2A 也是个协议负责多个 Agent 智能体之间的通信、协作和能力发现的。解决了智能体与其他使用不同框架、部署在不同机器、不同公司的智能体进行有效通信和协作的问题。A2A的主要流程1、客户端首先需要知道远程智能体能做什么。它通过获取 智能体卡Agent Card 来了解服务端支持的任务类型、输入输出格式、是否需要认证等信息。2、客户端根据 Agent Card 中声明的能力构造一个合法的 Task。将该 Task 封装进一条 request 类型的 Message发送给服务端。3、服务端收到 Message 后验证 task_type 是否支持对照自身 Agent Card执行任务逻辑可能调用工具、模型、外部 API 等若任务生成具体产出如图片、代码文件、报告等则创建 Artifact。4、服务端将结果包括对 Artifact 的引用封装进 response Message。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】