前言本系列是本人对于agent的一点自己的认识所以打算做一个系列的文章讲述agent的组成与设计。讲述Agent Loop核心循环 Agent Harness运行控制层共同组成的一个agentAgent的核心相信其实AI很多技术栈和框架出来后其实细心观察还是会发现agent的核心其实是循环 不管是 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、ReAct自定义原生 Agent所有框架底层全部绕不开Agent Loop智能体循环这也是 Agent 和普通单次 Prompt 问答最本质的分界线 普通大模型调用单次输入→单次输出流程直接中断模型无法自主行动Agent 循环形成闭环往复拥有自主迭代能力完整流程 接收上下文 → 模型推理思考 → 输出工具调用意图 → 执行外部工具 → 收集工具结果 → 回填上下文再次思考 只要存在工具调用、多轮自主决策、分步完成复杂任务就一定依赖循环驱动。市面上所有 Agent 框架本质只是对这套循环做封装优化那么封装优化什么呢有的封装 工具解析、流式输出有的封装权限安全沙箱审批有的封装子智能体并发锁有的封装优化状态记忆持久化有的封装人机交互、中断在这种种封装之下就组成一个我们俗称的agent。这个agent经过上面的封装有了自主调用工具的能力而且系统上又有沙箱记忆等等以上的封装知识。这么看来agent不就是一个被层层包装的循环系统而LLM大模型就充当以一个类似于提出主意的“员工”而员工的主意不能直接采纳需要我们的“老板”来审批安排分配也就是“封装”的功能。其实后面这种封装就被 Mitchell Hashimoto 提出的一个概念给概括总结了 这个概念就是harness。那么接下来就是顺着话题下来从 AI 能力本质、框架底层实现来看循环是 Agent 的底层核心骨架是区分普通问答和智能体的关键没有循环就不存在自主分步执行的能力从工程生产落地视角循环只是思考内核只负责模型推理与工具意图生成运行控制层 Harness负责拦截风险、保障可靠、隔离多租户、管控资源是生产环境必不可少的另一半核心循环赋予了agent什么样的能力呢自主分步拆解任务不用人类一次性把所有细节说清模型可以一轮一轮分步调查、补充信息自主纠错补全信息工具执行失败、缺少参数、数据不足时循环会让模型重新规划下一步动作多工具链式组合自动串联读文件、查接口、跑测试、生成补丁等一系列操作不用人工分步触发。如果在通俗一点就是LLM大模型会思考我们的需求和问题但是需要不断得获取信息不断的问我们不断的尝试失败后又重新思考规划方向这就是循环做一件事就是解决需求循环的目的就是确定方向是对的信息是准确得权限是允许的总之就是确保解决需求的方式是对的可以成功的。两层架构(Agent Loop与Agent Harness)整个agent系统天然拆两层二者解耦、单向协作、互不侵入不存在包含 / 互斥关系Agent Loop思考层纯推理 唯一工作执行 Agent Loop 循环 接收上下文→调用模型→解析工具调用意图→把行动请求抛出给外层 Harness完全不触碰权限、沙箱、存储、队列、租户、审批、限流只输出 “想干什么”无权决定 “能不能干”。Agent Harness管控运行层工程底座 承接 Loop 输出的所有工具意图统一完成安全校验、资源调度、持久化、故障兜底、人机治理、多租户隔离 不参与模型推理逻辑不修改模型输出内容只管控模型行为落地真实世界的全链路规则。第一层固定循环流程Agent Loop接收当前任务上下文、上一轮工具执行结果调用大模型推理解析模型输出区分纯文本回答 / 工具调用请求如果是工具调用把标准化工具意图抛出给外层 Harness如果得到最终结论终止循环输出结果等待 Harness 返回工具执行数据回到第一步循环思考核心约束边界:不感知用户、租户、仓库权限不区分 OpenAI / Anthropic / Gemini 等模型底层协议差异不读写数据库、文件、缓存不管理任务状态不处理审批、沙箱、超时重试、断连恢复不控制并发、子智能体、成本限流。通俗理解Loop核心 就是只会提需求的实习生只思考要调用什么工具、下一步怎么做没有任何操作权限。第二层核心Agent Harness运行控制层安全调度中枢核心定位承接 Kernel 输出的工具意图全权管控现实世界所有操作与风险是生产环境 Agent 的工程核心、安全兜底层。完整核心职责上下文构建封装可信租户、用户、资源访问范围全链路透传权限上下文工具安全拦截双层参数校验、五层安全防线、提示注入防护、人工审批、沙箱隔离资源执行调度工具并发控制、文件锁、子智能体隔离、租约 隔离令牌防脏写长任务与持久化事件溯源存储、队列解耦 HTTP、幂等防重复、结果未知状态对账、断线任务保活多模型管理多厂商模型统一适配、故障切换合规校验、用量成本统计人机交互治理任务规划、缺失信息澄清、分级自主权限、实时中断撤销记忆合规管控长期记忆读写过滤、全链路删除清理、检索权限校验观测与限流多层资源限额、Fan-out 子任务管控、过载降级、审计留痕。其实到这里我就差不多讲完关于我agent两层基本架构的理解了下面是我让豆包根据我的意思生成的一个直观的图片。