AI Agent 工作流核心组件概览

AI 应用正向 Agent 演进。生产级 AI Agent 不只是 LLM 加提示词，而是由多个组件协同的体系：Model、Harness、Tools、MCP、AGENTS.md、Skills、Memory。模型提供智能与推理，外围基础设施让行动可靠。

一个典型的 Agent 执行流程遵循 Reason→Act→Observe→Repeat 循环。核心组件如下：

Agent Harness 是运行层，管理任务执行、上下文组装、工具访问、技能加载、记忆检索、安全策略与可观测性。

Tools 赋予 Agent 与外部系统交互的能力——API、数据库、搜索引擎、代码执行环境等。无工具时 LLM 只能给建议，有工具则可执行操作。

MCP（Model Context Protocol）标准化工具连接，让 Agent 通过 MCP Client 对接多个 MCP Server，分离推理与工具实现。

AGENTS.md 是 Agent 始终加载的操作指令，定义项目规范、编码标准、安全规则等。它应与按需加载的 Skills 区分，避免上下文膨胀。

Skills 是按需加载的动态能力，例如数据库迁移、安全审查、前端开发等。每个 Skill 对应一个 SKILL.md 定义工作流。

Memory 让 Agent 具备连续性，分短期记忆（当前对话）、工作记忆（执行中临时信息）和长期记忆（跨会话保留的用户偏好等）。

以修复支付 API 测试为例：Harness 先加载 AGENTS.md 与软件工程技能，检索记忆中的前期变更，通过 MCP 发现 Git、CI/CD、测试器等工具，然后执行分析代码、修改实现、运行测试、验证结果。

构建可靠 Agent 的关键不再只是选一个强模型，而是设计围绕模型的完整系统。核心转变从“如何提示模型”变为“如何设计整套系统”。

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