Agent模型七层架构全解读：从执行环境到治理安全的深度剖析
- 执行环境与沙箱：Agent究竟运行在何处？是本地环境、容器、浏览器、桌面，还是远程沙箱？它的安全边界与资源隔离如何定义？
- 工具接口与协议：工具如何被描述、发现及调用？当工具数量激增时，怎样防止模型做出混乱或错误的选择？
- 上下文与记忆管理：短期上下文（工作记忆）、会话状态及长期记忆分别如何管理？Agent的自我进化能力，在很大程度上体现在这一层。
- 生命周期与编排：一个Agent是仅单轮执行，还是支持多轮循环？人类在循环中如何适时介入？是使用单一Agent覆盖全流程，还是由规划器、执行器、审查器等多个子Agent协作分工？Agent之间需交接哪些关键信息？
以上四层构成了Agent的核心架构，外围还有三大支撑层：
- 可观测性与运维：不同应用场景的容错率有多高？每次模型调用、工具调用、检索过程、报错信息、重试机制、Token成本以及延迟波动，都必须做到可追踪、可分析。
- 验证与评估：任务结果是否正确，失败定位究竟是模型推理错误、工具执行异常、上下文偏差，还是测试环境本身的问题？对于客观标准明确的题目可以放心交由AI处理，而需要主观权衡的决策，仍需人类发挥最终把控作用。
- 治理与安全：Agent被授予了哪些权限？它能否发送邮件、修改代码、调用生产API或读取内部私有数据？审批和审计流程由谁执行？尤其在企业组织资产相关的初始化、访问、存储与回库环节，安全管控不容忽视。