Agent架构

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Agent 的推理方式不止一种，但大多数人搞混了它们的层级关系

一篇来自掘金的技术文章，把 Agent 常见推理模式（如 ReAct、Reflex ion、Router）从「并列选一」重新整理成「三层递进」结构。这件事的意义在于：它直接影响企业在搭建 AI 自动化流程时的架构判断——选错层级，返工成本极高。

现在市面上的 AI 编程助手、智能客服，绝大多数都跑在一套「三层嵌套」架构上：最外层保持待命、中间层动态决策、最内层按顺序干活。这套架构决定了 AI 能做多复杂的任务，也决定了它在哪里会卡住、失控、或者无休止地转圈。理解这件事，比学会用某款 AI 工具更重要。

掘金上一篇第三方逆向分析拆解了 Claude Code 的内部架构，涵盖 Agent 循环、上下文压缩、 MCP 集成与 React Ink CLI 渲染四大核心子系统，为 AI Agent 开发者提供可复用的架构参考。