Agent 核心机制解释一次 Agent 运行是如何发生的，重点关注模型决策、上下文变化、工具调用、环境观察和任务状态之间的关系。
前置知识
本分类以 AI Agent 的基本概念，以及模型、上下文、工具与外部环境之间的职责区分为概念基础。
子词条概述
本分类按照一次任务从接收目标到完成验证的过程组织：
- Agent 上下文管理：模型在每一轮实际看到了什么；
- Agent 状态与记忆：任务当前状态与可复用历史如何保存；
- Agent 工具调用：一次结构化工具请求如何定义、执行并返回；
- Agent 工具调用循环：多轮模型决策和工具执行如何持续运转；
- ReAct（推理与行动）：如何把推理、行动与环境观察交错成动态决策过程；
- Agent 规划与任务分解：目标如何拆成可执行、可验证的步骤；
- Agent 观察与动作：Agent 如何通过环境反馈调整下一步。
这些机制彼此关联，但关注点不同。例如，工具调用描述一次动作的接口协议，工具调用循环描述多次动作如何推进任务，状态与记忆则负责保存过程中产生的信息。