六层系统架构

吹豪千变从上到下分为接入层（Browser / Mobile PWA / 渠道 Bot）、网关层（Nginx，TLS 终结）、服务层（FastAPI Backend，配合 Redis 事件总线与 SSE 推送）、执行层（AgentExecutor，ReAct 循环最大 20 步）、能力层（ToolRegistry 85+ 工具，对接多模型路由的 LLM Provider），以及数据层（MySQL 业务数据 + Qdrant 向量记忆）。

完整架构图与逐层说明见企业AIOS智能体平台 · 系统架构。

一个 Agent 由三部分决定

  • AgentDefinition：静态配置——名称、描述、system_prompt、allowed_tools、skills；
  • AgentExecutor：运行时引擎——13 层 System Prompt 组装、tool_choice 决策、ReAct 循环；
  • 工具集合：执行能力——内置工具 + MCP 外部工具 + 业务专用工具。

System Prompt 13 层构建

每一轮对话的上下文按 13 层动态组装：基础工作方式指令、知识库检索提示、Agent 专属指令、Skill 文档、历史记忆（语义检索）、对话历史、附件内容、跨 Agent 知识中继、自动提取经验、Planner 步骤分解、工具白名单约束、并行工具提示、用户消息。

1基础工作方式指令
2知识库检索提示
3Agent 专属指令开发者可控
4Skill 文档开发者可控
5历史记忆（语义检索）
6对话历史
7附件内容
8跨 Agent 知识中继
9自动提取经验
10Planner 步骤分解
11工具白名单约束
12并行工具提示
13用户消息

其中第 3 层（Agent 专属指令）与第 4 层（Skill 文档）对开发者完全可控，是定制智能体行为的最直接入口；任务启动时系统会语义检索 Top-3 相关知识注入提示，让智能体越用越懂业务。

任务规划的运行方式

基于用户意图与 Agent 定义，Planner（可选启用）识别业务目标背后的关键步骤，将模糊需求拆解为可执行、可验证的工具调用路径；执行过程中依据工具返参持续判断任务是否正确完成、是否需要继续推理或转交人工，max_steps 上限保证运行可控。