基于大语言模型的 Agent 系统如何设计？从记忆管理到工具调用，从多 Agent 协作到安全边界，分享我的架构设计经验。

Agent 的核心组件

一个完整的 LLM Agent 系统通常包含以下核心组件：

• 记忆系统：短期记忆（对话上下文）+ 长期记忆（知识库）
• 工具集：代码执行、文件操作、网络搜索等外部能力
• 规划模块：任务分解和执行计划生成
• 反思机制：自我评估和错误修正

记忆管理

记忆是 Agent 的"大脑"。好的记忆系统需要解决三个问题：存储什么、如何检索、何时更新。我的实践是采用分层架构：Session 级短期记忆 + 向量数据库中期记忆 + 编译后的 Wiki 长期记忆。

安全边界

Agent 能够执行代码和操作文件，这意味着安全风险。必须在架构层面设置安全边界：沙箱执行、权限控制、操作审计、人工确认机制等。