我们对 Agent 架构的理解不能只停留在“一个大模型+一堆 API”的表层拼接。想要真正构建能自主感知、决策与协作的智能体，必须深入了解其底层架构模式和关键技术协议。
本文系统梳理了当前 AI Agent 领域的核心知识，包括单 Agent 与多 Agent 系统的设计原则、关键机制、主流框架、核心协议（如 A2A、AG-UI）以及 Agentic RAG 的前沿进展。
对于想要从 0 构建 Agent 系统的开发者、产品经理与研究者而言，这是一次全面的认知刷新。
单 Agent 架构简单直接，一个模型包打天下，既是感知器、也是决策器和行动执行者。
这种设计的优势在于逻辑清晰、部署方便，特别适合任务边界明确、流程固定的场景，比如文档问答、自动摘要、代码辅助等。但当任务变得更复杂、需求更动态，这种一体化架构就会暴露出单点故障、扩展受限的短板。
相比之下，多 Agent 系统（MAS）则更像是一个智能团队：每个 Agent 各司其职，有的擅长规划，有的负责搜索，有的精于执行，通过通信、协作与协商完成复杂目标。
这种系统的强大在于模块化、并行性和可扩展性，甚至可以模拟真实世界中的社会行为。
但问题也随之而来：如何协调多个 Agent 的行为？如何管理任务分配、信息传递与冲突解决？这就引出了多 Agent 系统中至关重要的四大机制：通信、协作、协商与组织结构。
A2A 协议的提出为 Agent 间的协同提供了标准化解决方案。它不仅支持任务状态管理、功能发现、用户体验协商等功能，还引入了 AgentCard、Task、Message、Artifact 等核心概念，形成了完整的 Agent 间协作流程。
而它与 MCP 协议的分工也非常清晰：A2A 负责 Agent 与 Agent 的对接，MCP 则负责 Agent 与工具或数据的连接，两个协议合力打通了从任务理解到执行落地的最后一公里。
除了架构设计与协议标准，选择合适的 Agent 构建框架同样重要。
目前市场上的主流框架大致分为两类：一类是平台构建型，比如 Coze、Dify、FastGPT，主打“开箱即用”，适合快速构建定制化 Agent 应用；
另一类是通用框架型，如 LangGraph、AutoGen、CrewAI，适合具备一定开发能力、需要高度定制化和流程控制的技术用户。
这些框架背后的共通设计理念值得关注：基于 LLM 的控制器+记忆系统+工具接口+事件驱动架构，正逐步成为 Agent 构建的标准范式。
在此基础上，一种更强大、更智能的 Agent 架构正在兴起——Agentic RAG。
这一模式不再满足于“一问一答”的检索增强，而是让 Agent 具备主动规划与迭代能力：通过多轮推理持续优化检索策略，动态调整信息来源，从而生成更准确、可解释性更强的内容。
Google 在其智能体白皮书《Agents Companion》中详细列出了 Agentic RAG 的核心能力，显示出未来检索增强生成正在从静态查询走向动态协作。
与此同时，AG-UI 协议的出现，填补了 AI Agent 与用户界面之间交互的空白。它采用轻量级、事件驱动的架构，支持真正的前后端实时双向通信。
用户通过一次简单的 POST 请求即可启动 Agent 会话，之后 Agent 通过 HTTP 流持续向前端推送事件，前端再根据这些事件实时更新界面。这种机制不仅提升了响应体验，也为 Agent 插件化、跨平台部署打开了想象空间。
从顶层设计到底层实现，构建一个基础 AI Agent 需要六大核心步骤：明确任务目标与边界，选择合适的基础模型，进行系统设定（提示词、工具调用），构建短期与长期记忆模块，实现规划与推理能力，并通过持续测试与反馈机制完成迭代优化。
这一套方法论既可以指导开发者构建具备智能对话能力的助手型 Agent，也可以支持构建面向多任务协同的复杂智能体系统。
最终，我们看到，AI Agent 的技术栈正不断拓展：从多模态感知，到 LLM 驱动的认知与决策，再到通过 MCP、A2A 与 AG-UI 协议实现的行动与协作。这些能力不仅改变了人与 AI 的交互方式，更让 Agent 拥有了“理解+思考+行动”的完整闭环。
未来的 Agent，不只是能“听懂你在说什么”，而是能“明白你真正想要什么”；不只是会调用工具，更能设计流程、统筹任务、优化结果；不只是配合执行，而是能主动提出方案、修正偏差、协调多方。
这一切的终点，是迈向真正的“具身智能”——一个能与物理世界实时互动、具备社会行为能力的 AI 新物种。这不仅是技术的进化，更是人机协作的范式革命。
Agent，正在重新定义智能的边界，也正在打开人类未来的可能性。
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（文：AI技术研习社）