如果你刚开始接触 Agent很容易产生一个疑问我只是告诉 Agent“帮我完成这件事”它为什么能自己去查数据、调用 API、读文件甚至连续执行好几步很多人会把 Agent 想得很复杂觉得它内部一定有一套庞大的“自主规划系统”。其实先不考虑 Memory、Planning、多 Agent、MCP 这些扩展能力一个最基础的 Agent核心流程非常简单把当前上下文交给模型 ↓模型决定下一步做什么 ↓ 需要工具 ↙ ↘ 是 否 ↓ ↓执行工具 输出最终回答 ↓把工具结果放回上下文 ↓再次调用模型然后不断重复直到模型不再请求调用工具。这就是最基础的 Agent Loop也就是 Agent 的执行循环。理解这个循环之后你再去看 LangChain、LangGraph很多代码都会突然变得容易理解。Agent 最核心的执行流程其实只有一个循环先把复杂框架放到一边一个最基础的 Agent核心过程可以拆成下面几步1. 把当前 messages tools System Prompt 交给模型2. 模型判断这一轮应该 - 直接回答 - 还是调用某个工具3. 如果模型发出 tool call Agent Runtime 执行对应工具4. 把工具执行结果加入上下文 再次调用模型5. 重复以上过程 直到模型输出最终答案继续压缩其实就是一句话Agent LLM 决策 Tool 执行 循环。真正用于生产的 Agent通常还会加入状态管理、权限控制、错误重试、最大轮数、人工确认、上下文压缩等能力。但这些能力基本都是围绕这个核心循环继续往外扩展。最容易搞错的一点模型其实不会直接执行你的工具这是理解 Agent 最关键的一步。假设你给模型一个工具get_weather(city)用户问重庆明天天气怎么样模型不会真的进入你的服务器然后自己运行get_weather(重庆)通常真正发生的是模型我需要调用 get_weather参数{ city: 重庆}也就是说模型输出的是一个结构化的工具调用请求也就是 tool call。接下来真正执行工具的是你的 Agent Runtime、框架或者应用程序。流程变成用户 ↓模型 ↓tool callget_weather(city重庆) ↓Agent Runtime ↓真正执行 get_weather() ↓返回天气结果 ↓再交给模型所以要特别区分三个角色。角色负责什么LLM判断下一步应该做什么Agent Runtime控制循环、分发工具、维护状态Tool真正执行操作这也是为什么说LLM 更像 Agent 的“大脑”Runtime 更像调度系统Tool 才是真正干活的能力。一些平台提供托管工具时工具可能由平台替你执行但逻辑上仍然可以理解成“模型请求调用运行环境完成执行”。第一步把什么东西发给模型最简单的情况下会包含三类信息。1. Instructions / System Prompt告诉模型你是谁你需要完成什么目标有哪些规则什么时候应该使用工具例如你是一个天气助手。当用户询问实时天气时必须调用天气查询工具不要凭自己的知识猜测天气。这部分决定 Agent 的基本行为边界。2. Messages也就是当前对话上下文。例如system:你是一个天气助手。user:重庆明天天气怎么样随着 Agent 不断运行messages 还会继续增加。例如user:重庆明天天气怎么样assistant:tool_call: get_weather(...)tool:重庆明天 23℃有小雨assistant:建议带伞……因此messages 不只是“聊天记录”也是 Agent 当前任务状态的一部分。3. Tools工具列表不是把整个 Python 函数源码都塞给模型。通常模型看到的是工具的“说明书”。例如{ name: get_weather, description: 查询指定城市的天气, parameters: { city: string, date: string }}模型根据这些信息判断这个工具是干什么的什么时候应该调用需要填写哪些参数所以 Tool Definition 写得好不好会直接影响 Agent 是否能够正确选择工具。第二步模型决定“回答”还是“行动”现在假设模型收到InstructionsMessagesTools接下来模型会生成这一轮输出。大体有两种情况。情况一模型已经可以直接回答例如用户问1 1 等于多少这个问题不需要任何外部工具。模型直接返回2Agent Loop 到这里就结束了。情况二模型发现需要外部能力例如用户问重庆明天天气怎么样模型自己的训练知识并不能可靠提供明天的实时天气。于是它可能返回tool_callname: get_weatherarguments:{ city: 重庆, date: 明天}注意这里模型并没有得到天气。它只是完成了一个决策下一步应该调用 get_weather。第三步Runtime 根据 tool call 真正执行工具Agent Runtime 收到get_weather( city重庆, date明天)然后根据工具名称找到真正的函数def get_weather(city, date): ...执行之后可能得到重庆2026-09-21最高 25℃最低 19℃小雨这一步通常完全发生在模型之外。工具可以是很多东西Python 函数HTTP API数据库浏览器Shell文件系统Git搜索引擎MCP Server另一个 Agent从 Agent 的角度来看它们都可以抽象成输入参数 ↓执行某个能力 ↓返回结果第四步把工具结果重新交给模型拿到天气结果以后还不能直接结束。因为工具通常只负责“获取数据”或者“执行动作”并不知道用户最终想要什么。所以 Runtime 会把工具结果放回当前上下文。例如user:重庆明天天气怎么样assistant:tool_call:get_weather(city重庆, date明天)tool:重庆明天最高 25℃最低 19℃小雨然后再次调用模型。这一次模型看到了工具结果于是可以生成重庆明天有小雨气温大约 1925℃。如果白天出门建议带一把折叠伞。这时没有新的 tool call。于是 Runtime 判断任务完成Agent Loop 结束。所以 Agent 的真正执行过程是什么把刚才所有内容合起来就是用户输入 ↓构造当前上下文messages instructions tools ↓调用 LLM ↓LLM 判断下一步 ↓┌──────────────────────┐│ ││ 直接输出 ││ ↓ ││ 返回最终答案 ││ │└──────────────────────┘或者LLM 生成 tool call ↓Runtime 执行 Tool ↓得到 Tool Result ↓加入当前上下文 ↓再次调用 LLM ↓继续判断下一步可以把中间这部分想成一个 while 循环while 任务还没有完成: 调模型 if 模型要调用工具: 执行工具 把结果告诉模型 else: 返回最终结果 breakAgent 的“自主性”很大一部分就来自这个循环。不是一次模型调用就把所有事情做完而是模型可以根据每一步执行后的真实结果再决定下一步。用一段最小代码理解 Agent Loop下面使用简化代码演示核心逻辑不绑定任何具体 Agent 框架。messages [ { role: user, content: 查询重庆明天天气并告诉我是否需要带伞 }]while True: # 1. 把当前上下文和工具定义交给模型 response call_llm( messagesmessages, toolstools ) # 2. 保存模型本轮输出 messages.append(response) # 3. 如果没有工具调用说明模型给出了最终结果 if not response.tool_calls: print(response.text) break # 4. 执行模型请求的工具 for tool_call in response.tool_calls: result execute_tool( nametool_call.name, argumentstool_call.arguments ) # 5. 把工具结果放回上下文 messages.append({ role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: result })真正的框架实现会复杂很多但你现在只需要看懂四件事call_llm() ↓response.tool_calls ↓execute_tool() ↓messages.append(tool_result)这四步一直循环。这就是 Agent Runner 最核心的工作。最后理解 Agent不要先从 LangChain、LangGraph 或某个大型 Agent 项目的几万行源码开始。先看懂这个循环LLM ↓决定下一步 ↓Tool ↓返回结果 ↓LLM ↓继续决定一旦理解这件事你会发现很多 Agent 框架做的事情本质上都是在帮你管理这个循环以及围绕这个循环补齐状态、工具、安全和工程能力。所以如果只记住一句话Agent 的核心不是“一次让模型生成答案”而是让模型在执行结果的反馈中不断决定下一步直到完成目标。如果你现在已经能分清“模型负责决定调用什么”和“Runtime 负责真正执行工具”那么 Agent 最核心的运行机制就已经理顺了。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁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】
