图1：AI Agent 分层模块化整体架构图
该架构为自研AI Agent标准分层体系，遵循感知-记忆-思考-执行-交互的智能体运行逻辑。
1. 感知层：作为数据入口，统一接收文本、语音、图像、设备信号等多模态输入，完成数据清洗与标准化预处理；
2. 记忆层：分为短时会话记忆与长期知识库，负责留存对话上下文、历史任务、领域知识与用户画像，支撑上下文连贯交互；
3. 规划决策层：架构核心单元，依托大模型推理能力完成任务理解、目标拆解、逻辑判断与路径规划，是智能体“思考”的核心；
4. 工具调用层：集成插件、接口、数据库、外部系统等能力，支持联网查询、数据计算、业务操作等拓展任务；
5. 交互输出层：对结果进行润色、格式适配，以多模态形式反馈给用户或下游设备。
架构采用松耦合设计，模块独立可插拔，具备良好的可维护性与场景适配能力。

图2：AI Agent 任务流转&交互逻辑架构图
本图为自研AI Agent端到端任务流转逻辑图，呈现智能体从接收指令到完成反馈的完整运行闭环。
流程起点为用户/外部系统输入指令，首先由解析模块完成意图识别与语义理解；随后调取记忆模块中的上下文、历史状态与领域知识，结合当前任务进行动态规划、子任务拆分与执行策略生成；再驱动工具、接口等执行单元完成具体动作，并实时监测执行状态、异常兜底；最后对执行结果进行整合、校验与格式化处理，生成最终响应对外输出。
全流程支持动态决策、中途纠错、多轮迭代，具备自主执行、自主调整的智能特性，适配复杂长时序任务场景。