AI Agent的本质是让大语言模型从“回答问题”升级为“自主完成复杂任务”，其架构可概括为“LLM + 规划 + 记忆 + 工具 + 执行”四大组件：规划模块负责任务拆解与反思，记忆模块支撑短期上下文与长期向量检索，工具模块通过函数调用扩展外部能力，执行模块则保障异步与容错。在架构模式上，ReAct将推理与行动交替进行、灵活但缺乏全局视野，Plan-and-Execute先规划后执行、结构清晰但灵活性不足，而ReWOO、LLMCompiler等混合模式则在并行与效率上进一步优化。生产级Agent的关键在于自我纠错能力，包括错误检测、重试降级、自我反思与经验沉淀，以应对工具失败、逻辑偏差等真实场景。落地时需兼顾成本与延迟、安全权限、无限循环等挑战，未来趋势则从单体Agent走向多Agent协作，支撑更复杂的企业级自动化任务。