为什么大部分 Agent 做不稳、跑不远？这是「30 天 智能体 工程实战」系列的第 2 篇文章。 今天我们聊一个所有做智能体的人都绕不开的问题：智能体到底由什么组成？为什么很多 Agent 一跑就挂？ 过去一年我看过大量智能体项目，绝大部分失败原因不是“模型不够强”，而是：结构错误，让模型处于 随机游走 状态。
那么问题来了？一个真正可用、安全、可控的智能体，应该由哪些组件组成，它们之间怎么协作，如何设计一个稳定的 Agent 架构？
一、绝大多数 智能体 “不稳定”？
很多人以为智能体崩溃是因为：
- 模型忘上下文？
- 推理能力不够？
- Prompt 写得不够好？
这些确实是问题，但都不是本质。真正的根因： 智能体 没有稳定的结构。 绝大多数开发者写 Agent 的流程是：
prompt = "你是一个智能助手，请帮我做 xxx"
call(model, prompt)
表面上很“先进”，本质上是在赌： “让模型自己编故事” → 当然不稳定。 智能体要想稳定，需要结构化、模块化、可控。换句话说：没有架构，就没有工程级 Agent。
二、 智能体 的底层结构？
下面是一个真正可用的智能体必须具备的 五大核心模块：
┌──────────────┐
│ 1. 输入解析器 Parser │
├──────────────┤
│ 2. 任务规划器 Planner │
├──────────────┤
│ 3. 工具执行器 Tool Executor │
├──────────────┤
│ 4. 状态管理器 State Manager │
├──────────────┤
│ 5. 记忆系统 Memory │
└──────────────┘
↓
最终输出
接下来讲解每一层为什么关键、如何设计、如何踩坑。
三、输入解析（ Input ****Parser ）
智能体的“理解力”不是模型给的，而是输入给的，你永远不能相信用户输入。智能体要稳定，必须：
- 把自然语言变成结构化数据
- 把模糊任务变成明确任务
- 把用户的一句话变成“目标 + 参数”
示例结构化输出（推荐 JSON）：
{
"task": "生成周报",
"context": ["销售部", "数据源：CRM"],
"deadline": "今天 18:00",
"constraints": ["只包含本周数据", "不使用虚构信息"]
}
输入解析的意义在于：把“自然语言的不确定性”变成“结构化的确定性”。 这是智能体可控性的第一步。
四、任务规划（Planner）
这是 智能体 的“灵魂”， 大多数 Agent 崩在这里。模型强不强只决定“每一步准确度”，而智能体能不能完成任务，取决于：它是否能正确规划任务步骤。 规划不是一句“给我分解任务”就完了。
一个合格的 Planner 能做到：
- 把目标拆成步骤
- 给每一步明确输入/输出
- 确认依赖关系
- 检查缺失信息
- 决定需要哪些工具
- 可回滚（失败时调整计划）
- 可重试（增加 容错性 ）
一个好的 Planner 输出：这样的智能体不会轻易跑偏。
{
"steps": [
{
"id": 1,
"desc": "从 CRM 获取本周销售数据",
"tool": "fetch_sales_data"
},
{
"id": 2,
"desc": "对数据进行清洗、汇总",
"tool": "data_cleaner"
},
{
"id": 3,
"desc": "根据模版生成周报内容",
"tool": "report_generator"
}
]
}
五、工具执行器（Tool Executor）
智能体真正“做事”的部分，没有工具的智能体，不是智能体，是“智能顾问”。
工具执行器负责：
- 校验参数
- 调 API / 执行脚本
- 捕获错误
- 重试策略
- 超时管理
- 工具结果结构化
最佳实践：强类型定义（Pydantic / Schema）
{
"tool": "crawl",
"params": {
"url": "https://example.com",
"method": "GET"
}
}
重点：模型绝不能随意调用工具， 工具执行器必须有权限控制与参数校验。
六、状态管理（State Manager）
智能体的“工作记忆”，没有状态管理的智能体，永远不稳定。状态管理决定两件事：
- 智能体下一步干什么
- 智能体出错后能不能恢复
一个标准的 Agent 状态应包括：
{
"current_step": 2,
"steps_total": 3,
"history": [...],
"intermediate_results": {...},
"error": null
}
推荐的做法是：
- 每个步骤执行后都更新状态
- 状态可持久化（Redis / SQLite / KV Store）
- 出错自动回到上一状态点
七、记忆系统（Memory）
智能体的“长期知识”，记忆系统并不是“把所有内容扔进向量库”。正确的做法是分层记忆：
① 即时记忆（短期）
本次任务的上下文。
② 会话记忆（中期）
用户偏好、固定参数等。
③ 长期记忆 （长期）
知识库、文档、模版。
记忆系统的目标：让 智能体 不重复犯同样的错误。 比如：如果某工具 API 永远返回特殊字段，你可以把它存进长期记忆，避免它一直猜。
八、五大模块如何组合？
最终架构如下：
┌──────────────┐
│ 用户输入 │
└──────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 1. 输入解析器 (Parser) │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 2. 任务规划器 (Planner) │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 3. 状态管理器 (State Manager) │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 4. 工具执行器 (Tool Executor) │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 5. 记忆系统 (Memory) │
└───────────────────────────┘
这个结构能让任何复杂任务保持：
- 可控
- 可调试
- 可恢复
- 可扩展
- 可协同
也是真正工程级智能体的核心。
总的来说，智能体不是模型，而是一套结构化的软件系统， 做智能体不是“写 Prompt”，而是“设计软件结构”。只要掌握了：输入解析 + 任务规划 + 工具执行 + 状态管理 + 记忆系统才能构建安全、稳定、真正能落地的智能体系统。
