三类Agent标准架构全拆解：单体Agent｜Skill技能流｜Multi-Agent多智能体协作

一、单体Agent（单智能体闭环，21步全生命周期）

5大执行阶段

1. 初始化层(1~4)
用户提交需求→Agent接收消息→检索历史记忆→LLM解析用户意图与约束。
2. 规划层(5~7)
生成任务执行方案、Agent自检方案可行性、判定是否需要调用Skill/外部工具。
3. 执行层(8~12)
发起工具调用、拉取RAG/API结果、LLM解析返回数据、循环判断是否继续调用工具。
4. 迭代层(13~15)
补充知识库检索、MCP第三方接口调用、汇总多轮工具输出内容。
5. 输出层(16~21)
LLM生成最终回复、结果格式化、更新会话上下文、安全&日志审计，最终交付用户。

适用场景：简单问答、单任务处理、轻量化工具调用。

二、Agent Skill技能路由流（标准化技能调度，16步工业落地架构）

分层组件：用户→Agent内核→Skill路由→技能注册表→上下文容器→Skill执行→外部数据源

1. 调用层：用户发起任务→Agent解析意图、参数、边界约束；
2. 路由层：Router判断需调用技能，检索注册表匹配对应Skill实例；
3. 校验层：入参Schema校验、权限鉴权、格式合规校验；
4. 执行层：注入会话变量、RAG上下文，运行Skill业务逻辑、调用API/数据库；
5. 返回层：执行结果脱敏格式化、回传给Agent，Agent整合内容输出。

核心价值：技能可注册、权限可控、用量可观测、模块化迭代，是企业级Agent工程化底座。

三、Multi-Agent多智能体协同（6阶段分布式任务拆解）

6层业务流程

1. 需求输入层：用户提需求→沟通澄清→需求标准化梳理；
2. 智能分发层：主控Agent拆解子任务，按职能分发至研究/开发/设计/数据分析/文档/测试专项Agent；
3. 并行执行层：各Agent独立作业、中间结果自检；
4. 协同整合层：汇总全部输出→冲突校验（剔除矛盾数据）→统一整合成果；
5. 质量验证层：AI自动质检+人工复核→问题迭代优化；
6. 交付输出层：成果打包归档→用户验收→收集反馈持续迭代。

适用场景：复杂项目研发、全链路产品落地、跨职能综合性任务。

三类架构选型总结

1. 小需求、轻量化：选用单体Agent，开发快、架构简单；
2. 中大型落地、频繁复用工具：选用Skill路由架构，方便技能管控与成本优化；
3. 复杂多环节、多工种协同：选用Multi-Agent协作架构，分工并行提升落地效率。

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