今年有一个说法几乎成了行业共识——2025 年是 Agent 的元年。在这种共识下，市面上各种 Agent 框架层出不穷：Hugging Face 的 smol-agents、LlamaIndex、LangChain 的 LangGraph……名字一个比一个响，架构一个比一个复杂。

问题是，面对这些“繁复”的设计，我们到底该怎么快速抓住要点？

在学习 Hugging Face 的官方 Agent 教程[1]时，我找到一个很有价值的切入点：不管外壳怎么变，一个能真正工作的 Agent 系统，其内核都可以拆解为六大核心组件。

理解了这六个组件，你就能看透任何框架的设计思路，也能为自己动手实现 Agent 打下坚实的基础。下面我们就逐一拆开看看。

1. 大语言模型（LLM）：大脑

LLM 是 Agent 的“大脑”，负责理解意图、推理规划、做出决策。它的能力直接决定了整个 Agent 系统的上限。

换句话说，LLM 越“聪明”，Agent 就越能处理复杂任务，行动也更像一个“有智慧的个体”。

2. 工具（Tools）：手和脚

再聪明的大脑，如果不能动手，那也只是“纸上谈兵”。

工具就是 Agent 的手和脚，拓展了它与外界交互的能力。常见的工具包括：

• 代码执行器：帮模型算清楚复杂逻辑。
• 搜索引擎：获取实时信息。
• 数据库接口：查询和管理私有数据。
• API 调用：与外部系统打通。

有了工具，Agent 才能从“会说”进化到“能做”。

3. 系统提示词（System Prompt）：行动准则

提示词是给大脑定下的“规则手册”，既规定了 Agent 扮演的角色，也明确了回答的结构。

比如 ReAct 范式（Reason + Act）：先思考（Thought） -> 再行动（Action） -> 然后观察结果（Observation）。

系统提示词要求模型严格按照这种范式输出，这样才能保证行动链条清晰、逻辑可控。

4. 解析器（Parser）：翻译官

模型输出的是文本，但程序需要结构化的指令。解析器的作用就是把“自然语言”翻译成“可执行命令”。

比如从一段输出里提取出：action = 'search'，action_input = '如何实现Agent系统'。

一句话总结：提示词是“契约”，规定格式；解析器是“验收官”，把结果翻译成程序能用的命令。

5. 记忆系统（Memory）：经验库

没有记忆的 Agent，永远只能在“短期对话”里打转。

记忆系统的作用，就是帮 Agent 记录下交互历史：用户输入、模型的推理链、调用过的工具、观察到的结果……

这样，当它面对新问题时，可以参考过去的经验，保持行动连贯，也能避免一遍遍重复犯错。

6. 日志与重试（Logging & Retries）：生产级保障

做过工程落地的人都知道，Demo 能跑 ≠ 系统能用。

要把 Agent 用在生产环境，就必须有日志和重试机制：

• 日志：详细记录 Agent 的每一步。出了问题，可以快速定位是推理逻辑错了，还是工具调用挂了。
• 重试：当模型输出不符合格式，或者工具调用因网络抖动失败，系统能自动尝试修复或再次执行，提升成功率和稳定性。

这一步，往往决定了 Agent 是“实验品”，还是“可上线的系统”。

总结：六个角度看框架

下次当你评估一个新的 Agent 框架时，可以从这六个角度去拆：

1. LLM：支持哪些模型？接口封装是否方便？
2. Tools：内置了哪些工具？扩展性如何？
3. Prompt & Parser：提示词模板如何设计？解析器怎么做？
4. Memory：是否提供不同类型的记忆机制？
5. Logging & Retries：调试和容错机制是否完善？

抓住这六大核心组件，你就抓住了 Agent 的“七寸”。不管是用现成框架，还是自己搭建，都能少走弯路。

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