下面给你一份2026复杂 Agent 系统完整架构图工程版。如果你打开大多数 GitHub Agent 项目例如 LangGraph、Microsoft AutoGen、OpenDevin、MetaGPT基本都会包含这些核心模块。我会用工程架构视角拆解。 复杂 Agent 系统整体架构User │ ▼ Interface Layer │ ▼ Agent Runtime │ ├── Planner ├── Memory System ├── Tool System ├── Reasoning Engine ├── Reflection / Critic │ ▼ Execution Layer │ ├── Tools ├── APIs ├── Environment │ ▼ Observation │ ▼ Memory Update系统本质是一个循环Observe → Think → Plan → Act → Reflect1️⃣ Interface Layer用户接口层负责用户输入聊天UI常见实现CLIWeb UIAPI示例user_inputinput(Ask agent:)responseagent.run(user_input)典型项目OpenDevinAutoGPT2️⃣ Agent Runtime核心引擎这是Agent系统最重要的部分。负责agent循环状态管理workflow结构Agent Runtime ├─ State Manager ├─ Planning ├─ Reasoning ├─ Tool Router └─ Memory Access现代框架LangGraph因为 Graph 可以管理状态机。3️⃣ Planning System规划系统复杂任务必须规划。结构Goal ↓ Task Decomposition ↓ Task List例子Goal: 写 AI 报告 1 搜资料 2 分析 3 写总结实现方式Planner Promptplanner_prompt Break the task into steps 代表项目BabyAGIMetaGPT4️⃣ Reasoning Engine推理系统LLM 推理逻辑。常见方法ReAct来自论文ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models结构Thought Action Observation示例Thought: 我需要查天气 Action: search_weather Observation: 15°C5️⃣ Tool System工具系统Agent 能力来自工具调用。常见工具search browser python terminal database结构tools[search_tool,calculator,browser]工具路由LLM → Tool Selector → Tool代表框架LangChainLlamaIndex6️⃣ Memory System记忆系统Agent需要记忆。分三类1 Short-term Memory当前任务上下文。chat history current state2 Long-term Memory向量数据库。vector DB常见PineconeWeaviateChroma3 Episodic Memory任务经验。previous success previous failure论文来源Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning7️⃣ Reflection System反思系统复杂 Agent 必备。流程Action ↓ Critic ↓ Improve例子Agent: 写代码 Critic: 发现 bug Agent: 修复代表系统SWE-agent8️⃣ Environment环境系统Agent 与环境交互。常见环境filesystem terminal browser IDE结构Agent ↓ Environment API ↓ Computer代表项目OpenDevin9️⃣ Multi-Agent Communication复杂系统通常有多个 agent。结构Agent A Agent B Agent C通信方式message passing{sender:planner,content:task list}代表Microsoft AutoGenCrewAI Agent Orchestration负责调度 agentworkflow状态机结构Task ↓ Agent Router ↓ Worker Agents代表框架LangGraph 完整 Agent 循环完整运行流程User Input ↓ Planner ↓ Reasoning ↓ Tool Call ↓ Observation ↓ Memory Update ↓ Reflection ↓ Next Step循环直到Task Completed⭐ 最先进的 Agent 架构2026目前最强系统通常组合Graph Workflow Multi-Agent Reflection Memory Tool System典型代表OpenDevinSWE-agentMetaGPT Agent 系统工程难点真正难的地方做复杂 Agent 的难点不是 LLM而是1Agent循环稳定性2任务规划错误3Tool调用失败4上下文爆炸5长期任务管理✅一句话总结复杂 AgentLLM Planning Memory Tools Environment