LLM本身只是推理引擎。真正让系统具备“感知—决策—行动—反馈”能力的，是围绕模型构建的 Agent 架构。
趁着十一假期梳理了一下业界最常被验证的八种 Agent 架构模式和实现思路。它们不是互斥选项，而是可以像积木一样组合的工程机制，没有绝对完美的架构。

以下结合业务场景对常见几种 Agent 架构进行简单拆解。个人习惯使用Golang实现Agent。Python暂不做实现。

当大模型从“对话玩具”迈入“生产系统”，一个安全缺失的 Agent 已成为架构师的噩梦，尤其在企业落地场景中是不得不面对的挑战。Agent Harness（Agent 缰绳/控制面）作为近年来快速崛起的编排抽象，试图在非确定性 AI 与确定性业务之间架起桥梁。