很多程序员和大模型小白反馈最近小红书二面被问到了一道高频题「Agent 的基本架构由哪些核心组件构成」这道题看似基础却能快速考察对 Agent 核心逻辑的理解不管是面试还是日常学习都必须掌握。今天就带大家从零拆解用通俗的语言讲透每个组件小白也能轻松吃透建议收藏备用 面试速答直接背应对二面提问Agent 的基本架构核心由四大组件构成缺一不可LLM大语言模型、工具系统、记忆系统、规划模块。- LLMAgent 的「大脑」负责理解用户需求、做出决策判断- 工具系统Agent 的「手脚」实现与外部世界的交互解决 LLM 不能直接完成的任务- 记忆系统Agent 的「记忆库」保存任务执行中的中间状态避免「失忆」- 规划模块Agent 的「规划师」将复杂目标拆解为可一步步执行的具体步骤。四大组件协同工作才让 Agent 具备了自主分析、执行复杂任务的能力这也是面试中最标准、最简洁的核心答案。 详细拆解深入理解应对追问很多小白容易记混四大组件的作用也不知道它们之间如何配合这里用一个通俗的类比帮大家理解把 Agent 整个系统比作一家「自主创业公司」四个组件对应公司里的核心角色各司其职、缺一不可。其中LLM 是「公司老板」掌握核心决策权工具系统是「外包执行团队」负责落地老板的指令记忆系统是「公司档案室」留存所有关键信息规划模块是「项目经理」拆解目标、推进落地。搞懂这个类比再看每个组件的细节就很简单了。1. 核心组件一LLM大语言模型—— Agent 的「大脑」LLM 是整个 Agent 系统的核心中的核心没有 LLM其他所有组件都只是「零散的零件」无法形成一个可自主运行的系统。它的核心作用有两个一是「理解」接收用户的原始需求、工具返回的执行结果、记忆中调取的历史信息快速读懂核心意图二是「决策」判断下一步该做什么——是继续思考、调用某个工具还是已经完成任务可以输出最终答案。举个例子当你让 Agent「帮我查一下2026年大模型行业趋势并整理成报告」首先是 LLM 理解这个需求然后决策第一步需要调用搜索引擎获取趋势数据这就是 LLM 的核心价值——不做具体执行只做「指挥决策」。2. 核心组件二工具系统—— Agent 的「手脚」LLM 本身有一个致命局限它只能处理「语言信息」无法直接与外部世界交互——不能上网搜索、不能读取本地文件、不能执行代码、不能调用 API。而工具系统就是为了解决这个局限而生的是 Agent 与外部世界连接的唯一「桥梁」。简单来说任何能被函数封装的能力都可以作为 Agent 的工具常见的有搜索引擎如百度、Google、代码执行器如 Python 环境、API 接口如发邮件、查天气、数据库查询工具等。这里给大家放一个最标准的工具定义格式以 OpenAI function calling 为例小白也能直接参考使用面试时能说出这个格式会加分不少# 工具定义核心告诉 LLM 「工具名、能做什么、需要什么参数」tools[{type:function,function:{name:search_web,# 工具名称简洁明了description:用于搜索互联网上的最新信息解决 LLM 无法实时获取数据的问题,# 工具用途让 LLM 看懂parameters:{type:object,properties:{query:{type:string,description:搜索关键词需具体明确例如2026年大模型行业趋势# 参数说明}},required:[query]# 必传参数}}}]# LLM 决策调用工具后会返回如下格式程序执行后将结果反馈给 LLM# {tool_call: {name: search_web, arguments: {query: 2026年大模型行业趋势}}}这里要注意一个核心分工LLM 负责「决定调用哪个工具、传什么参数」程序代码负责「真正执行工具调用返回结果」两者配合完成外部交互。3. 核心组件三记忆系统—— Agent 的「记忆库」如果 Agent 没有记忆就会出现「做一步忘一步」的情况——比如第一步搜索到了行业趋势数据第二步整理数据时却忘了第一步的结果导致任务无法推进。记忆系统的核心作用就是保存任务执行过程中的所有中间状态让 Agent 能够「记住」之前做过的事、获取到的信息。记忆系统分为两层类比我们人类的记忆方式小白更容易理解- 短期记忆对应人类的「工作记忆」主要存储当前一轮任务的对话上下文、每一步的执行结果容量有限任务结束后会自动清空。比如 Agent 整理报告时会暂时记住“第一步搜索到3个核心趋势”“第二步提取了5组关键数据”这些都属于短期记忆。- 长期记忆对应人类的「长期记忆」主要存储重要的、需要跨任务复用的信息容量大可长期保留。通常用向量数据库实现将重要信息进行 embedding 处理后存储需要时通过语义检索调取。比如 Agent 之前整理过「2025年大模型趋势」这份信息可以存入长期记忆下次再做类似任务时直接调取复用不用重新搜索。4. 核心组件四规划模块—— Agent 的「规划师」LLM 能做决策工具能执行但如果遇到复杂任务比如“写一份竞品分析报告”“做一个大模型落地方案”直接让 LLM 决策下一步做什么很容易混乱、遗漏步骤。这时候规划模块就派上用场了——它的核心作用是将复杂的用户目标拆解成一步步可执行的具体步骤让 Agent 按部就班推进避免混乱。规划模块的实现有两种常见方式面试时可以主动提及体现你的理解深度\1. 先规划后执行LLM 先根据用户目标输出完整的执行计划比如“1. 搜索3个核心竞品2. 提取各竞品核心功能3. 对比分析优劣势4. 撰写报告”然后 Agent 按照计划一步步执行\2. 边执行边规划不提前制定完整计划每执行一步就根据当前结果动态调整下一步计划灵活性更强适合不确定因素较多的任务。 四大组件协同流程伪代码直观理解很多小白看完单个组件还是不知道它们怎么配合工作这里用一段简单的伪代码还原 Agent 的核心运行流程看完就能彻底明白# Agent 核心运行循环伪代码小白可直接看懂defagent_run(user_goal:str):# 1. 规划模块拆解复杂目标生成执行步骤planllm.plan(user_goal)# 例如用户目标是写报告plan就是[搜索数据, 整理数据, 撰写报告]short_memory[]# 短期记忆存储每一步的中间结果long_term_memoryvector_db# 长期记忆向量数据库存储历史关键信息# 循环执行每一步计划forstepinplan:# 2. LLM 决策结合短期记忆、长期记忆判断当前步骤该做什么actionllm.decide(stepstep,# 当前要执行的步骤historyshort_memory,# 调取短期记忆知道之前做了什么long_termlong_term_memory.search(step)# 调取长期记忆复用相关信息)# 3. 工具执行如果需要调用工具就执行并保存结果到短期记忆ifaction.typetool_call:resulttools.execute(action.tool_name,action.args)# 执行工具调用short_memory.append({step:step,result:result})# 结果存入短期记忆# 4. 输出答案如果 LLM 判断任务完成直接返回最终结果elifaction.typefinal_answer:returnaction.content# 返回最终答案任务结束从伪代码能看出Agent 的核心节奏就是规划 → 决策 → 执行 → 记忆 → 再决策循环往复直到完成用户目标。其中LLM 始终是「核心指挥者」其他三个组件都是为了配合 LLM实现自主运行。✨ 面试补充加分项面试时如果面试官追问“主流 Agent 框架和这四大组件的关系”可以这样回答我们常用的 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架本质上都是围绕这四大核心组件设计的只是在封装方式、侧重点上有所不同——比如 LangChain 更侧重工具和记忆的封装AutoGen 更侧重多 Agent 协同本质还是四大组件的组合掌握了四大组件再去学习这些框架会事半功倍。最后提醒这道题是大模型面试的高频题不管是小红书、字节、阿里等大厂还是中小厂都很容易问到建议收藏本文反复吃透四大组件的作用和协同逻辑面试时轻松应对小白也能快速上手 Agent 学习最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线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、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码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3、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】