Agent 框架的核心组成部分有哪些？

1. 规划与推理引擎

规划引擎是 Agent 的大脑，负责接收用户目标后分解为可执行的步骤序列。它基于大语言模型的推理能力，结合预设的策略模式来决定下一步行动。常见的规划技术包括 ReAct（推理加行动交替循环）、思维链（Chain-of-Thought）、图结构执行以及结构化输出规划。在生产环境中，前沿模型如 Claude Opus 5、GPT-5、Gemini 3 可通过类型化输出直接返回经 Pydantic 验证的计划对象，由框架确定性地执行。

2. 工具执行层

工具层赋予 Agent 与外部世界交互的能力，使其不再局限于文本生成。工具可以是 API 调用、数据库查询、文件读写、代码执行或其他 Agent 的调用。2026 年，MCP（Model Context Protocol）已成为工具集成的通用标准，它统一了不同框架的工具注册格式，使 Agent 能够通过统一的 JSON-RPC 接口发现和调用数千种社区与企业构建的工具服务。

3. 记忆子系统

记忆机制使 Agent 能够在多轮交互中保持上下文连续性。短期记忆通常依托模型的上下文窗口管理当前会话状态，2026 年主流前沿模型的上下文窗口已达到 128K 至 1000 万 token 级别。长期记忆则通过向量化存储、检查点持久化和结构化键值存储三种方式实现跨会话信息保留。专用记忆层产品如 Mem0、Letta、Zep 已将这三种模式封装为统一接口。

4. 编排运行时

编排层管理 Agent 的生命周期和执行流程，包括任务调度、错误恢复、迭代上限控制、并行与串行执行策略以及多 Agent 间的路由分发。它还定义了自主决策的边界——在哪些环节需要人工审批介入。LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK 和 Microsoft Agent Framework 是当前主流的编排运行时选择。

5. 可观测性与评估层

生产级 Agent 系统需要完整的追踪、日志和评估能力。OpenTelemetry 的 GenAI 语义规范已定义 Agent Span、LLM 调用、工具执行和检索操作的标准属性格式，支持将追踪数据发送到 LangSmith、Langfuse、Arize Phoenix 等后端平台。评估层则在部署前对 Agent 行为进行系统性测试，确保其在各种场景下的可靠性和安全性。