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AI Agent 架构设计：从 LLM 调用到自主执行系统的分层实现
从 LLM 调用到 AI Agent：系统边界
一次 LLM API 调用接收一组 messages，返回一段文本，调用流程随即结束。它适合翻译、分类、抽取等一次性任务。调用方不需要了解模型如何得出结果，也不需要根据结果继续行动。
AI Agent 则是一个围绕任务目标重复调用模型并执行外部动作的系统。它不是在一次调用中完成全部推理，而是把“模型输出”变成“可观察到的动作”，再根据动作结果决定下一步。系统边界也随之扩大：
用户任务
↓
模型决策 → 工具执行 → 结果回填 → 判断是否继续
↓
最终回答从一次 LLM 调用到自主执行，新增的核心模块包括：
- 工具抽象层：把业务函数转换成模型可理解的工具描述。
- 执行循环：反复执行“模型决策 → 工具执行 → 结果回填”。
- 记忆管理：控制哪些历史进入模型上下文。
- 监督接口：在关键节点加入人工审批。
- 终止条件：防止循环无限运行。
后续内容将沿着这条边界逐层展开。
基本概念：LLM API 调用与结构化输出
LLM API 本身是无状态的。调用方需要在每次请求中携带完整的对话历史。下面的示例使用 Chat Completions 风格的接口，Node.js 中可以直接使用 fetch 发起请求：
ts
const response = await fetch('https://api.example.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'content-type': 'application/json',
authorization: `Bearer ${process.env.API_KEY}`
},
body: JSON.stringify({
model: 'your-model',
messages: [
{ role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
{ role: 'user', content: '把这句话翻译成英文：今天天气很好' }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);上面的示例向 /v1/chat/completions 发送了一次对话补全请求。messages 是对话历史，model 指定使用的模型。响应中的 data.choices[0].message.content 是模型生成的文本。API 不保存上一次调用留下的任何状态，因此每次请求都必须携带完整的上下文。
结构化输出用于让模型返回符合指定 JSON Schema 的响应。通过 response_format 参数可以指定输出格式：
ts
const schema = {
type: 'object',
properties: {
city: { type: 'string' },
date: { type: 'string' }
},
required: ['city', 'date'],
additionalProperties: false
};
const response = await fetch('https://api.example.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'content-type': 'application/json',
authorization: `Bearer ${process.env.API_KEY}`
},
body: JSON.stringify({
model: 'your-model',
messages: [
{ role: 'user', content: '提取这句话中的城市和日期：周五去上海' }
],
response_format: {
type: 'json_schema',
json_schema: {
name: 'trip',
schema,
strict: true
}
}
})
});这个示例要求模型输出一个 trip 对象，包含 city 和 date 两个必填字段。结构化输出保证返回的内容是合法 JSON，并且符合给定的 schema；它不保证内容的业务语义一定正确。
注意，json_schema 模式只支持 JSON Schema 的一个子集。例如在 strict 模式下，通常要求 additionalProperties: false，并且所有字段必须声明在 required 中。Schema 可以用手写 JSON 定义，也可以用 Pydantic、Zod 等库生成。
Function Calling 与 Tool Use 的协议
Function Calling 让模型在对话中请求调用外部函数。关键约束是：模型只生成调用参数，不实际执行调用；真正执行的是应用代码；执行结果必须作为后续消息传回模型。
请求中通过 tools 传递工具定义：
ts
const tools = [
{
type: 'function',
function: {
name: 'get_weather',
description: '查询指定城市的当前天气',
parameters: {
type: 'object',
properties: {
city: { type: 'string' }
},
required: ['city']
}
}
}
];上面的 tools 数组定义了一个名为 get_weather 的函数工具。description 描述工具的作用，parameters 描述工具参数的 JSON Schema。模型在需要获取天气信息时，会返回一个 tool_calls 请求。
模型收到 tools 后，如果认为需要查询天气，会返回一个 assistant 消息，其中包含 tool_calls：
ts
{
role: 'assistant',
content: null,
tool_calls: [
{
id: 'call_1',
type: 'function',
function: {
name: 'get_weather',
arguments: '{"city":"北京"}'
}
}
]
}当模型决定调用工具时，assistant 消息中的 content 为 null，tool_calls 数组中包含调用 ID、函数名和参数。模型并不实际执行函数，参数以 JSON 字符串的形式放在 function.arguments 中。
应用执行函数后，必须把上一轮模型返回的 assistant 消息和工具结果一起放入下一轮请求：
ts
const messages = [
{ role: 'user', content: '北京今天适合出门吗？' },
{
role: 'assistant',
content: null,
tool_calls: [
{
id: 'call_1',
type: 'function',
function: {
name: 'get_weather',
arguments: '{"city":"北京"}'
}
}
]
},
{
role: 'tool',
tool_call_id: 'call_1',
content: '{"temperature":22,"condition":"sunny"}'
}
];这个示例把上一轮模型的 tool_calls 消息与工具结果一起作为后续消息发送。tool_call_id 必须与 assistant 消息中 tool_calls 的 id 对应。API 需要靠这个关联关系判断工具结果属于哪一次调用。
下面是完整的闭环示例：
ts
type ChatResponse = {
choices: Array<{
message: {
role: string;
content: string | null;
tool_calls?: Array<{
id: string;
type: string;
function: {
name: string;
arguments: string;
};
}>;
};
}>;
};
async function createChatCompletion(messages: unknown[], tools?: unknown[]) {
const response = await fetch('https://api.example.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'content-type': 'application/json',
authorization: `Bearer ${process.env.API_KEY}`
},
body: JSON.stringify({
model: 'your-model',
messages,
tools
})
});
return response.json() as Promise<ChatResponse>;
}
function getWeather(city: string) {
return { city, temperature: 22, condition: 'sunny' };
}
const first = await createChatCompletion(
[{ role: 'user', content: '北京今天适合出门吗？' }],
tools
);
const assistant = first.choices[0].message;
const call = assistant.tool_calls?.[0];
if (call) {
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const callResult = getWeather(args.city);
const second = await createChatCompletion(
[
{ role: 'user', content: '北京今天适合出门吗？' },
assistant,
{
role: 'tool',
tool_call_id: call.id,
content: JSON.stringify(callResult)
}
],
tools
);
console.log(second.choices[0].message.content);
}上面的代码先发送用户问题，模型返回 get_weather 调用请求；应用执行 getWeather 函数后，把工具结果作为 tool 消息传回，模型再基于工具结果生成最终回答。
注意，assistant 消息必须原样保留，尤其是其中的 tool_calls 字段。如果只追加 tool 结果，模型无法知道它对应哪一次调用。
不同厂商的 Function Calling 协议字段名略有差异。上面的示例使用 Chat Completions 风格；接入其他 API 时，需要按目标文档调整 tool_calls、tool_call_id 等字段。
Agent 核心执行循环：规划、行动、观察与反思
有了 Function Calling 的闭环，就可以构造 Agent 主循环。最简单的形式是：
- 模型基于当前上下文决策：直接输出最终回答，或请求调用工具。
- 若请求调用工具，应用执行工具。
- 将工具结果作为观察加入上下文。
- 回到第 1 步，直到模型不再请求工具或到达终止条件。
示例：
ts
async function runAgent(task: string, tools: Tool[], maxSteps = 5) {
const messages = [{ role: 'user', content: task }];
for (let step = 0; step < maxSteps; step++) {
const response = await createChatCompletion(messages, toApiTools(tools));
const assistant = response.choices[0].message;
messages.push(assistant);
const calls = assistant.tool_calls ?? [];
if (calls.length === 0) {
return assistant.content;
}
for (const call of calls) {
const output = await executeTool(call);
messages.push({
role: 'tool',
tool_call_id: call.id,
content: JSON.stringify(output)
});
}
}
return '已到达最大步数';
}toApiTools 和 executeTool 的实现见下一节。这里的核心结构是：每一步把 assistant 消息推入 messages，再把工具结果作为 tool 消息推入 messages。下一轮请求自然就能看到完整的决策与观察历史。
状态转换如下：
| 时机 | messages 中新增内容 |
|---|---|
| 初始 | user 消息 |
| 模型决策后 | assistant 消息 |
| 工具执行后 | tool 消息 |
| 最终回答 | 不再有 tool_calls 的 assistant 消息 |
这个循环就是 ReAct 模式的最简实现：模型先推理当前状态，再选择行动，观察结果后继续推理。
工具执行出错时，不要把循环直接中断。把错误信息作为观察结果回填给模型，模型可能换一种方式继续。例如：
ts
async function executeTool(call: ToolCall) {
try {
return await toolRegistry.execute(call);
} catch (error) {
return { error: (error as Error).message };
}
}Agent 循环必须有终止条件。maxSteps 是硬性上限；此外还可以用“模型不再请求工具”“用户中断”“预算达到上限”等条件终止。
工具抽象层：从 API 到统一的工具接口
模型需要的工具描述与业务函数实现通常不是同一种形状。先定义一个被循环使用的工具调用类型：
ts
type ToolCall = {
id: string;
type: string;
function: {
name: string;
arguments: string;
};
};再定义一个统一的工具接口：
ts
interface Tool {
name: string;
description: string;
inputSchema: object;
execute: (input: any) => Promise<unknown> | unknown;
}inputSchema 描述模型应当生成的参数结构，execute 是实际执行的函数。将 Tool 转成 API 可识别的 tools 格式：
ts
function toApiTool(tool: Tool) {
return {
type: 'function',
function: {
name: tool.name,
description: tool.description,
parameters: tool.inputSchema
}
};
}
function toApiTools(tools: Tool[]) {
return tools.map(toApiTool);
}toApiTool 将内部的 Tool 定义转换为 Function Calling 协议中的工具描述，name、description、parameters 分别映射到对应字段。
注册表和执行器：
ts
const toolRegistry = new Map<string, Tool>(
tools.map((tool) => [tool.name, tool])
);
async function executeTool(call: ToolCall) {
const tool = toolRegistry.get(call.function.name);
if (!tool) {
return { error: `unknown tool: ${call.function.name}` };
}
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
return tool.execute(args);
}execute 函数接收的是已经解析好的 JavaScript 值，而不是 JSON 字符串。这样 JSON.parse 和错误处理可以集中在 executeTool 中完成。
注意几点：
description要写清楚工具的作用和适用条件。模型靠它决定什么时候调用工具。- 工具函数应当校验输入，不能无条件信任模型生成的参数。
- 工具结果会进入模型上下文。如果结果中包含敏感信息，传入模型前要考虑过滤或脱敏。
记忆与上下文管理：短期记忆、长期记忆与向量检索
模型上下文窗口有限，Agent 不能无限追加对话历史。记忆可以分成两层：
- 短期记忆：当前任务的对话历史，直接放入
messages。 - 长期记忆：任务开始前积累的事实、偏好、经验，通过检索后按需注入。
短期记忆的简单策略是保留最近 N 条消息，较早内容可以压缩为摘要：
ts
function trimMessages(messages: Message[], maxMessages = 20) {
if (messages.length <= maxMessages) {
return messages;
}
const system = messages.find((message) => message.role === 'system');
const recent = messages.slice(-maxMessages);
return system ? [system, ...recent] : recent;
}trimMessages 保留最近的 maxMessages 条消息，如果原先存在 system 消息，则把它放在最前面。被裁剪的早期对话内容不会参与后续推理。摘要本身需要额外的模型调用，是否值得取决于任务长度。
长期记忆可以抽象成一个接口：
ts
interface MemoryStore {
save(text: string): Promise<void>;
search(query: string, limit?: number): Promise<string[]>;
}MemoryStore 是最小化的记忆接口：save 负责写入记忆，search 负责按查询召回相关记忆。
向量检索是常见实现方式：将文本切块，通过 embedding 模型转成向量，存入向量数据库；查询时用 query 的向量做相似度检索。
在每轮开始前，把检索结果注入上下文：
ts
const memories = await memory.search(task);
if (memories.length > 0) {
messages = [
{
role: 'system',
content: `相关记忆：\n${memories.join('\n')}`
},
...messages
];
}上面的代码在任务开始前把检索到的记忆放入 system 消息，使模型在决策前可以访问长期记忆。
记忆注入不是越多越好。无关记忆会干扰模型，且会增加 token 开销。上下文管理本质上是在“信息完整性”和“上下文长度”之间做权衡。
自主性分级与人类监督接口
Agent 不一定都要完全自主。可以按自主程度分层：
- 单次补全：模型输出文本，无工具。
- 结构化输出：输出绑定 JSON Schema。
- 工具调用：模型能请求工具，但下一步由应用控制。
- 固定工作流：步骤预先定义，每一步调用模型或工具。
- 自主循环：Agent 自己决定工具、顺序和终止条件。
- 多智能体：多个角色或子 Agent 协作。
自主程度越高，任务完成能力越强，行为也越不可预测。因此需要人类监督。
监督接口可以放在几个位置：
- 计划审批：Agent 输出计划后等待确认。
- 工具审批：危险工具被调用前询问用户。
- 结果审批：最终结果输出前由用户确认。
给 Tool 增加可选的 requiresApproval 字段：
ts
interface Tool {
name: string;
description: string;
inputSchema: object;
requiresApproval?: boolean;
execute: (input: any) => Promise<unknown> | unknown;
}requiresApproval 为 true 时，executeTool 会在执行前调用 askUser 等待用户确认。
在执行前加入审批：
ts
async function executeTool(call: ToolCall) {
const tool = toolRegistry.get(call.function.name);
if (tool?.requiresApproval) {
const approved = await askUser(`是否允许调用 ${tool.name}？`);
if (!approved) {
return { error: 'user rejected the tool call' };
}
}
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
return tool.execute(args);
}askUser 可以用 Node.js 的 readline 实现：
ts
import { createInterface } from 'node:readline/promises';
import { stdin, stdout } from 'node:process';
async function askUser(question: string): Promise<boolean> {
const rl = createInterface({ input: stdin, output: stdout });
const answer = await rl.question(`${question} (y/n) `);
rl.close();
return answer.toLowerCase() === 'y';
}askUser 在命令行中显示问题，读取用户输入后返回布尔值。
审批不应对每个工具都启用，否则 Agent 会频繁中断。它适合留给权限高、副作用大的操作，例如删除数据、发送消息、执行支付。
架构模式：ReAct、Plan-and-Execute 与工作流
固定工作流
固定工作流是最保守的架构。步骤完全由代码定义：
ts
const result1 = await stepExtract(task);
const result2 = await stepSearch(result1.keyword);
const result3 = await stepAnswer(result2);模型只在单个步骤中起作用。优点是行为可预期、容易调试；缺点是任务结构变化时，工作流需要手工调整。
ReAct：交替推理与行动
ReAct 将推理和行动交错进行。每一轮中模型先思考当前状态，再选择行动，观察结果后继续。前面的 runAgent 就是 ReAct 的一种实现。
它适合需要根据中间结果调整后续步骤的任务。比如先查询文档、再决定是否需要调用另一个 API。缺点是每一步都需要推理，token 消耗较大，而且模型可能只关注局部信息，忽略整体目标。
Plan-and-Execute：先规划后执行
Plan-and-Execute 把“计划”和“执行”分成两个阶段。先让模型生成多步骤计划，再逐步执行；如果某个步骤结果不符合预期，可以重新规划。
ts
let plan = await generatePlan(task);
for (const step of plan.steps) {
const result = await executeStep(step);
if (shouldReplan(result)) {
plan = await generatePlan(task, plan, result);
}
}这类架构在长任务中比 ReAct 更节省 token，因为不需要每一步都重新做完整推理。缺点是初始计划可能过时，必须准备重规划机制。
多智能体协作模式
多智能体是一种组合方式，而不是新的执行机制。常见形式包括：
- 编排者-执行者：一个 Supervisor 分配任务给多个 Worker。
- 流水线：每个 Agent 处理完传给下一个。
- 对等协作：多个 Agent 自由对话共同决策。
在工程实现上，Agent 可以当作工具暴露给另一个 Agent：
ts
const workerTool: Tool = {
name: 'delegate_task',
description: '把子任务交给一个研究员 Agent，返回其最终回答',
inputSchema: {
type: 'object',
properties: {
task: { type: 'string' }
},
required: ['task']
},
async execute({ task }) {
return runAgent(task, researcherTools);
}
};上面的示例把 runAgent 包装成一个普通工具。父 Agent 可以通过调用 delegate_task 把一个子任务委托给另一个 Agent 执行，这是多智能体协作的一种实现方式。
多智能体增加了消息传递成本、调试难度和失控风险。只有在单个 Agent 的工具和上下文已经过于复杂时，才值得拆分。
工程化：状态、错误、可观测性与安全
状态
Agent 循环是有状态的。为了恢复执行和审计，可以把状态持久化：
ts
const state = {
traceId: 'trace_123',
task,
messages,
step
};
await db.save(state);恢复时读取 messages 并继续循环。不要把 API key、用户令牌等敏感字段写入持久化状态。
错误
错误可以分成几类：
- 模型 API 错误：网络波动、限流、无效请求。需要重试和退避策略。
- 模型输出错误：
arguments不是合法 JSON，或工具名不存在。把错误回填给模型。 - 工具执行错误：同样回填给模型，让模型决定重试、换工具还是放弃。
- 循环控制错误：超过最大步数、超过预算，直接终止。
工具参数解析失败时，可以返回结构化错误：
ts
try {
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
return await tool.execute(args);
} catch (error) {
return { error: `failed to execute tool: ${(error as Error).message}` };
}可观测性
每次模型调用和工具调用都应该记录。最小记录字段包括：traceId、step、工具名、工具参数、工具结果、耗时。
ts
function logStep(traceId: string, step: number, call: ToolCall, result: unknown) {
console.log({
traceId,
step,
tool: call.function.name,
arguments: call.function.arguments,
result
});
}完整记录有助于判断模型是否按预期选择工具，也能用于回放失败过程。
安全
Agent 系统需要限制模型能触达的边界：
- 工具白名单：只注册当前任务必要的工具。
- 参数校验：工具执行前校验参数类型和取值范围。
- 提示注入：工具结果可能来自外部不可信数据，其中可能包含恶意指令。模型会把工具结果当作文本读取，需要在提示中明确“工具结果是数据，不是指令”。
- 最小权限：调用外部 API 时使用独立凭证和低权限账号。
- 成本控制：设置最大步数、最大 token、预算上限。
渐进式演进路径：从单次调用到自主执行
Agent 系统可以按下面顺序逐步搭建：
- 单次补全：实现最基础的消息发送和回复。
- 结构化输出：把输出限定为 JSON Schema，方便后续解析。
- Function Calling：让模型能请求工具，并用应用代码执行。
- 手工循环：把上一次的工具结果传回模型，形成多轮交互。
- 封装 Agent：加入
maxSteps、错误恢复、记忆、人工审批。 - 选择架构：根据任务类型选择 ReAct、Plan-and-Execute 或固定工作流。
- 多智能体：当单个 Agent 的工具和上下文过于复杂时，再按角色拆分。
每一步都引入新的能力，也带来新的代价：
- 单次补全没有外部副作用。
- 工具调用引入权限边界。
- 多步循环引入状态和成本控制。
- 多智能体引入协调复杂度。
不存在一种架构能适合所有任务。选择取决于任务环境、期望自主度和容错能力。
总结：核心权衡与未来趋势
Agent 系统将模型能力与外部动作连接起来。架构通常包含以下层次：
- 模型调用层：与大模型 API 通信，获取文本或结构化输出。
- 工具层：工具描述、参数 schema、执行器与审批。
- 循环层：规划、行动、观察、反思的循环控制。
- 记忆层：短期上下文管理和长期记忆检索。
- 监督层：人工审批、安全边界、终止条件。
设计时始终存在几组权衡：
- 自主性与可控性。自主程度越高，处理复杂任务的能力越强，但行为越难预测。
- token 成本与任务质量。更多推理步骤通常提高成功率，但带来更高延迟和费用。
- 通用性与稳定性。固定工作流稳定但适用范围窄，自由 Agent 灵活但难以保证一致表现。
Agent 协议与工具标准化仍在演进。类似 MCP 的协议试图让模型与工具接入更统一；评估方法也在从“单次回答质量”扩展到“多步任务完成质量”。实际工程中可以不做一次性全自主设计，而是从最小闭环开始，逐步增加工具、记忆和自主性。