最近 AI Agent 的风越吹越猛后台好多朋友问想搭一个能 “自己干活” 的 Agent完整流程到底是啥样的今天直接上干货 —— 这张白板图把 Agent 从 “接用户需求” 到 “交出结果” 的全流程扒得明明白白新手也能秒懂Agent 的 “干活逻辑”其实就 6 步咱们跟着图里的箭头走一遍用户抛需求Query比如你跟 Agent 说 “帮我约下周的项目同步会”这就是 Agent 的任务起点。喊大模型出方案请求 LLM把用户需求丢给大模型同时会带上之前的聊天历史histories—— 毕竟 Agent 得 “记得之前聊过啥”这步会自动更新 prompt 让大模型更精准。LLM 的 “思考 行动指令”大模型会直接输出 3 个核心信息相当于给 Agent 下 “执行手册”ThinkingAgent 的 “脑回路”—— 为啥这么解决、解决思路是啥Action明确要调用哪个工具比如 “预约会议”Action Input工具需要的参数比如会议时间、参会人名单。调用 “工具箱”Functions 库Agent 背后得有 “干活工具包”—— 预约会议、查文档、跟用户澄清问题这些功能都存在 Functions 库里接到 Action 指令就直接调用对应的工具。拿结果 记 “笔记”Observation工具调用完或者需要用户补充信息会返回结果这个结果会被存到 histories 里 ——Agent 的 “记忆” 就是这么积累出来的。交差Final Answer最后把结果整理成两种形式给用户要么是直观的 “智能卡片”比如会议预约成功的信息卡要么是自然语言回复任务就完成啦这个流程的 “妙处”有记忆histories 让 Agent 不会 “转头就忘” 之前的交互能扩展Functions 库可以随便加工具 —— 想让 Agent 订咖啡、查快递往库里塞新功能就行真闭环从接需求到出结果每一步都串成了完整的 “干活链路”。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击下方链接即可前往获取