很多企业都在讨论：

“我们要不要做自己的智能体系统？”“LangChain、LangGraph、MCP 这些到底该怎么配合？”

我发现，大家最容易陷入的误区就是只盯着模型，而忽略了背后的系统架构。

事实上，一个能真正跑起来、能协作、能执行任务的智能体系统，绝不只是“接个大模型”这么简单。

今天，我们就借助这张完整的智能体架构图，一步步拆解出每个模块的作用、逻辑和落地方法。

如果你是开发者、AI 产品经理、或者在企业内推动智能体项目，这篇文章能让你彻底理清楚思路。

从整体上看，这张架构图分为三层：

1）大模型层 —— 提供智能的“底座”；

2）AI 框架层 —— 负责结构化管理智能体的逻辑；

3）工具与生态层 —— 让智能体能真正“动手”和“落地”。

这三层并不是孤立的，而是像一台机器的三个关键部件：

模型是发动机，框架是传动系统，工具与知识库是车轮与导航。

任何一环缺失，都跑不稳。

这一层包括三个核心框架：LangChain、LangGraph 和 MCP。

它们构成了智能体运行的基本逻辑，是整个系统最重要的部分。

LangChain 是智能体的基石。它把大模型那种模糊的自然语言能力，转化为可控、可复用的工程结构。

LangChain 的几个关键模块如下：

1）prompts / messages： 用来定义提示词逻辑和上下文结构。 例如你要让模型“像一个税务专家回答问题”，那就得通过系统 prompt 明确语气、口径、引用方式等。 Messages 则负责把对话历史串联起来，让模型记住之前的内容，形成连贯的对话。

2）runnable： 把整个智能体的行为逻辑变成“可执行单元”。 这让你可以像编排代码一样，去控制模型执行的步骤，比如“先检索 → 再分析 → 最后总结”。

3）output_parsers： 很多模型输出结果不规范（比如漏引号、格式混乱），这个模块能自动解析和清洗输出，保证结构化一致。

4）tools / memory / agents： 三个模块是 LangChain 的核心。

• tools 让智能体能调用外部工具，比如数据库、搜索引擎或浏览器；

   

• memory 让它能记住历史状态；

   

• agents 则负责决策——根据上下文选择使用哪个工具。

LangChain之所以重要，在于它把“智能体”从一个单纯的聊天机器人，变成了一个可编排、可控制的决策执行系统。

落地建议：

在企业项目中，LangChain 应当被当成“业务智能中间层”来设计——

所有 prompt 模板、工具定义、决策逻辑都要模块化、可版本化管理。

不要把提示词写在脚本里，这会让维护变成噩梦。

当你的系统里不止一个智能体时（例如有“数据获取 Agent”、“分析 Agent”、“汇报 Agent”），它们之间就需要协作机制。

这正是 LangGraph 的用武之地。

LangGraph 的核心概念包括：

1）graph（图结构）：整个系统的任务流程。

2）node / edge（节点与边）：每个节点代表一个智能体或工具调用，边代表它们之间的数据流向。

3）state（状态）：用于记录当前任务进展和上下文信息。

LangGraph让开发者可以“画”出整个智能体网络的执行图，实现任务流转、状态监控、容错回退等高级功能。

它特别适合多步骤、长链路任务，比如自动报告生成、流程审批、或多角色协作。

落地建议：

LangGraph 最好的实践方式是“先定义流程，再接入模型”。

不要让模型逻辑主导整个流程，否则容易失控。

先设计好节点职责、输入输出，再用模型填补智能部分。

MCP，全称 Model Context Protocol，是智能体世界的“数据总线”。

它负责模型与外部环境之间的数据通信。

主要包括三种模式：

1）stdio：最传统的输入输出方式，适合命令行环境；

2）sse（Server-Sent Events）与 streamable_http：支持实时流式输出，比如网页端显示模型思考过程；

3）MCP 市场（Marketplace）：未来可让开发者像安装插件一样接入新的工具或知识源。

它的价值在于统一通信标准。

以前每个 AI 工具、知识库、服务都要写一套独立接口，有了 MCP，这些模块都能通过同一协议连接。

落地建议：

企业在构建智能体平台时，一定要预留 MCP 接口层。

无论未来换模型、加新工具，系统都不需要重写主逻辑。

这一层是真正让智能体“干活”的关键部分。

模型再聪明，如果不能操作系统、读写文件、调用数据库，就永远停留在“嘴上智能”。

这一层主要包括：

1）Terminal / PowerShell 终端控制： 让智能体能执行系统命令，比如运行脚本、拉取日志、部署代码。

2）Chrome 浏览器控制： 实现网页自动化操作，比如登录系统、爬取网页内容、填写表单。

3）LangChain 内置工具（DB、Perl、File）： 支持数据库查询、文件读写、代码执行等场景。

有了这些工具，智能体就能从“回答问题”走向“执行任务”，例如：

• 自动生成报表；

   

• 查询库存；

   

• 下载发票并归档；

   

• 定期监控网站内容。

落地建议：

一开始一定要限制权限。

先让智能体只具备“只读”操作（例如查询数据库），待验证稳定后再放开写入权限，并做好日志追踪与审计。

知识库是智能体的记忆系统，它决定了模型是否能“懂业务”。

工作流程通常是这样的：

• 用户提问；

   

• 系统在知识库中检索相关文档片段；

   

• 拼接检索结果与问题一起发给模型；

   

• 模型根据上下文生成回答。

这就是所谓的 “RAG（Retrieval-Augmented Generation）” 技术。

落地建议：

知识库要做去噪与分片，避免长文输入造成冗余；

每条文档片段要有来源标注，让回答可追溯；

最好结合向量检索 + 精确匹配双模策略，提升命中率。

这一层的代表工具包括 Cursor、通义灵码、Trae。

它们为智能体开发者提供一个“可视化工作台”。

在这些 IDE 里，你可以：

• 调试 Prompt，快速验证输出效果；

   

• 追踪模型调用日志；

   

• 直观看到工具调用链路。

对于企业开发来说，一个成熟的 IDE 能把“调试周期”从几天缩短到几小时。

尤其在多 Agent 协作的复杂系统中，清晰的可视化界面能极大提升开发效率。

最底层是智能体的“脑袋”，包括：

• 阿里云百炼大模型（通义千问、DeepSeek）

   

• Claude4 / GPT4

   

• Ollama（本地部署模型）

真正成熟的系统不会依赖单一模型，而是按任务动态选模型：

• 短问答用低延迟模型；

   

• 复杂推理用高精度模型；

   

• 安全场景用私有化本地模型（如 Ollama）。

落地建议：

设计一个“模型适配层”，统一管理模型调用逻辑和策略。

这样未来切换供应商（例如从 GPT 到 Claude）时，只需改一处代码。

最后，我们来看看这套架构如何一步步落地：

1）从最小可行智能体（MVA）开始——做一个能基于知识库回答问题的小助手。

2）用 LangChain 管理 prompt 与工具——把逻辑模块化，避免混乱。

3）加入 LangGraph 实现任务编排——把复杂流程拆成节点。

4）接入 MCP 协议——让模型、前端、知识库互通。

5）构建模型适配层——动态切换不同模型。

6）完善安全与审计机制——日志、权限、溯源，一个都不能少。

这就是从“架构图”到“可落地系统”的完整路径。

智能体系统不是一蹴而就的产品，而是一种“逐步演进的工程”。

一开始你可以只做一个问答助手，但随着工具接入、状态管理、知识库丰富，它会慢慢成长为一个懂业务、会协作、能执行的智能体生态。

未来的竞争，不在于谁接了哪个大模型，而在于谁能把“智能”更好地嵌入业务流程中。

而这张架构图，正是那条通往可落地智能体系统的路线图。