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过去半年，智能体（AI Agent）几乎成了大模型应用的代名词。
无论是创业公司还是大厂团队，讨论最多的就是：
我们要不要做自己的智能体系统？
LangChain、LangGraph、MCP 这些到底该怎么配合？
但在我接触的很多项目里，大家最容易踩的坑是：只盯着模型本身，却忽略了背后的系统架构。
事实上，一个能真正跑起来、能协作、能执行任务的智能体系统，绝不只是接个大模型这么简单。
一、从全局看：智能体架构的三层逻辑
如果把智能体系统比作一台机器，它由三大部分组成，每一层各司其职，缺一不可：
- • **大模型层：**这是智能体的大脑，负责理解语言、生成回答。就像人的思维能力，决定了智能体能不能听懂你说话、能不能给出靠谱的答案。常见的有 GPT-4、通义千问、DeepSeek 等。
- • **AI 框架层：**这是智能体的神经系统，负责协调各个部分如何配合工作。它让模型不再是孤立的，而是能调用工具、记住历史、做出决策、多个智能体之间还能相互协作。LangChain、LangGraph、MCP 就属于这一层，它们把零散的能力串成了一套完整的工作流程。
- • **工具与生态层：**这是智能体的手和脚，让它能真正动手干活。光会说话没用，得能操作系统、读写文件、查数据库、控制浏览器。有了这一层，智能体才能从纸上谈兵变成实战高手，真正帮你完成具体任务。
二、大模型层：智能体的大脑
大模型是智能体的大脑，常见的包括：
- • 通义千问、DeepSeek（阿里云百炼）
- • GPT-4 / Claude-4
- • Ollama（本地私有化模型）
成熟系统不会绑死一个模型，而是根据任务动态选择：
- • 短问答用低延迟模型
- • 复杂推理用高精度模型
- • 高安全场景用本地模型
关键是设计好模型适配层，统一管理调用逻辑和策略。这样即使未来更换供应商，也不用大改代码。
三、AI 框架层：智能体的 神经系统
这一层是整个系统的核心，由 LangChain、LangGraph、MCP 三大框架组成，决定智能体能否思考、协作和互通。
1. LangChain：让智能体会思考
LangChain 是智能体最基础的逻辑层，它把大模型模糊的语言能力变成可控制、可复用的工程结构 。
几个关键模块值得重点关注：
- • prompts / messages ：定义智能体的角色和上下文逻辑，比如让模型像税务专家那样回答问题。
- • runnable ：把行为拆解为可执行步骤，像搭积木一样编排执行顺序。
- • output_parsers ：清洗模型输出，防止格式混乱。
- • tools / memory / agents ：三大核心模块——tools 让智能体能调用外部工具，memory 让它记住历史状态,agents 负责决策选择。
把 LangChain 当成企业的业务智能中间层来设计。所有 prompt、工具、决策逻辑都要模块化管理，别随手写在脚本里。
2. LangGraph：让智能体能协作
当系统中有多个智能体时（比如数据获取 Agent、分析 Agent、汇报 Agent），它们之间需要协作机制。
这正是 LangGraph 的用武之地。
它的核心思想是用图结构（graph）管理任务流程：每个节点（node）是一个智能体或工具调用，边（edge）表示数据流向，状态（state）记录上下文和进度。
有了 LangGraph，你可以画出整个任务执行图，实现流程编排、状态监控、容错回退等功能，特别适合多步骤、长链路任务。
先设计流程，再接模型。
不要让模型逻辑主导流程，否则很快失控。先定义节点职责和输入输出，再用大模型填充智能环节。
3. MCP：让智能体能互通
MCP（Model Context Protocol）是智能体世界的数据总线，负责模型与外部环境的数据通信。
它支持三种主要模式：
- • stdio ：命令行输入输出；
- • sse / streamable_http ：支持流式输出，实时显示模型思考过程；
- • Marketplace ：未来能像装插件一样扩展工具和知识源。
MCP 的价值在于统一标准。以前每个知识库、服务都得写一套独立接口，有了 MCP，所有模块都通过同一协议接入。
在系统设计之初就预留 MCP 接口，无论换模型还是加工具，都不用重写主逻辑。
四、工具层：让智能体能动手
再聪明的模型，如果不能操作系统、读写文件、调用数据库，也只是"纸上谈兵"。
工具层让智能体真正动手干活。
主要包括：
- • Terminal / PowerShell 控制 ：执行系统命令、部署代码
- • Chrome 控制 ：自动化操作网页、爬取内容、填写表单
- • 内置工具（DB、File、Code 等） ：查询数据库、读写文件、执行代码
有了工具层，智能体能做到：
- • 自动生成报表
- • 查询库存
- • 下载发票并归档
- • 定期监控网页变化
知识库是智能体的长期记忆，没有它，智能体就无法真正理解业务。完整流程如下：
-
- 用户提问
-
- 系统检索知识库相关片段
-
- 将检索结果与问题拼接后交给模型
-
- 模型基于上下文生成回答
这就是经典的 RAG（检索增强生成）技术。
写在最后
智能体系统不是一蹴而就的产品，而是一场逐步演进的工程 。
你可以从一个简单的问答助手起步。
随着工具接入、知识库补充、协作机制完善，它会一点点成长为一个懂业务、会协作、能执行的智能体生态。
未来的竞争，不在于谁接了哪个大模型，而在于谁能把智能更好地嵌入业务流程。
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🐵 我是汤师爷，全网10W粉AI博主，畅销书作者。南京大学硕士，曾就职于华为、阿里，现大厂AI智能体架构师，Qcon、IAS、A2M大会特邀讲师。专注AI智能体分享，欢迎围观。
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