最小可运行 Agent 架构图（专业版）

下面给你 最小可运行 Agent 的专业级架构图（Minimal Viable Agent Architecture, MVA） 。
这是目前 OpenAI/DeepMind/Anthropic/LangGraph 等共识下的最小、可运行、可扩展、可复用的 Agent 架构。

我给你两种版本：
① 概念版（理解结构）
② 工程版（可以直接落地）

① 最小可运行 Agent 架构图（概念版）

                 ┌───────────────────────────┐
                 │        User / Goal        │
                 └──────────────┬────────────┘
                                ▼
                     ┌───────────────────┐
                     │  Goal Interpreter │
                     └─────────┬─────────┘
                               ▼
                   ┌──────────────────────┐
                   │   Task Decomposer    │
                   └──────────┬───────────┘
                              ▼
              ┌──────────────────────────────────┐
              │     Agent Runtime (Event Loop)    │
              │    ───────────────────────────    │
              │    • Planning                     │
              │    • Action Selection             │
              │    • Feedback Evaluation          │
              └───────────┬──────────────┬───────┘
                          ▼              ▼
              ┌─────────────────┐   ┌────────────────┐
              │   Memory / VM   │   │  World Model    │
              │ (State Manager) │   │ (State Storage) │
              └───────┬────────┘   └──────┬─────────┘
                      ▼                   ▼
               ┌──────────────────────────────────────────┐
               │             Tool Interface                │
               │  • API Calls                              │
               │  • Browser Actions (Playwright)           │
               │  • Code Execution Sandboxes               │
               │  • File / DB Ops                          │
               └───────────────────────┬───────────────────┘
                                       ▼
                         ┌──────────────────────────┐
                         │   External Environment   │
                         └──────────────────────────┘

最小可运行 Agent 必须包含 5 个核心模块

1. Goal Interpreter

把用户输入、指令或触发事件 → 转换成“目标”。

Goal = parse(user_input)

2. Task Decomposer（任务分解器）

把目标拆成可执行、副任务。

Plan = decompose(Goal)

3. Agent Runtime（Agent 运行时）

这是 Agent 的“CPU”。
包括：

• Planning（重规划）
• Action Selection（决定下一步）
• Observation（读环境）
• Feedback Loop（失败重试）
• Error Recovery（纠错）
• Termination Condition（任务完成条件）

它是一个循环：

while not done:
    observe()
    decide()
    act()
    evaluate()

4. Memory / World Model（状态 + 记忆 + 世界模型）

必须至少包含：

• Working Memory（当前任务状态）
• Long-term Memory（持久化知识、历史）
• World State（工具/环境的最新状态）

5. Tools（工具层）

Agent 通过工具改变世界：

• 浏览器
• API
• 数据库
• 文件系统
• 脚本执行
• 自定义插件

② 最小可运行 Agent 架构（工程版）

这是你可以直接用在项目中的结构。

src/
└── agent/
    ├── main.py            # 状态机 / Agent Loop
    ├── planning.py        # 任务分解 & 规划
    ├── memory.py          # 状态管理 / 记忆
    ├── tools/
    │   ├── browser.py     # 浏览器工具
    │   ├── http.py        # API 调用工具
    │   ├── code_exec.py   # 代码沙盒
    │   └── ...            # 自定义工具
    ├── world_model.py     # 环境状态
    └── goal_parser.py     # 目标解释器

核心循环（简化版）：

while not memory.is_done():
    goal = memory.current_goal()
    plan = planning.replan(goal, memory.state())
    action = plan.next_action()

    observation = tools.execute(action)
    memory.update(observation)

    if planning.detect_failure(observation):
        planning.recover()

③ Agent 的最小状态机（必需）

[Interpret Goal]
        ↓
[Decompose Task]
        ↓
[Plan]
        ↓
[Act]
        ↓
[Evaluate]
        ↺（失败 → 回到 Plan）
        ↓
     [Done]

这个状态机是当前所有可靠 Agent（OpenAI Swarm、LangGraph、Devin、AutoGPT v2）的核心。

④ MVA（最小可运行 Agent）必须满足这 4 条：

1. 至少能自动分解任务
2. 至少能连续执行多个工具调用
3. 至少能根据工具结果做决策和纠错
4. 至少有状态（记忆）

只有满足这 4 条的系统才算 Agent，
否则都是“工具调用型 LLM”。