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https://x.com/ai_muzi/status/1988934388130689367

真正的 Agent，更像是一个迷你公司：

🟢 第1层：Input Sources（输入源层）

AI系统可以从6种来源获取信息：

Knowledge Base - 内置知识库 User Queries - 用户提问 API Calls - 第三方API接口 Sensor Data - 传感器数据（IoT设备） System Logs - 系统日志 Web Scraping - 网页抓取

关键点：这说明Agentic AI不是孤立的，它能从多个渠道主动获取信息。

🔵 第2层：AI Processing（AI处理层）

这是AI的”大脑”，包含6个认知步骤：

Query Analysis - 分析用户意图 Reasoning - 逻辑推理 Memory Retrieval - 调取历史记忆 Planning - 制定行动计划 Tool Selection - 选择合适的工具 Context Management - 管理上下文信息

关键点：这层展示了AI如何”思考”——从理解问题→推理→规划→选工具，就像人类的决策过程。

🟢 第3层：Action Layer（行动执行层）

AI根据处理结果执行具体动作：

Decision Making - 做出决策 Task Execution - 执行任务 Agent Collaboration - 多个AI协作 Error Handling - 处理错误 Feedback Loop - 反馈优化 Autonomous Scheduling - 自主调度任务

关键点：这是Agentic AI和普通AI的最大区别——它能自主行动，而不只是回答问题。

🔵 第4层：Output（输出层）所有行动汇总到： Response Generation - 生成最终响应

可以看出来Agent的特点：

多源感知 - 不是单一输入，而是从6个渠道主动获取信息自主思考 - 有完整的推理→规划→决策链路主动执行 - 不需要人类每步指令，能自主完成复杂任务

与传统AI的对比：

❌ 传统AI：接收问题 → 输出答案（单向） ✅ Agentic AI：感知环境 → 推理规划 → 主动执行 → 持续优化（闭环）

图作者：Prem Natarjan