2025年9月，AI Agent成为技术热点，但市场混乱。许多项目将简单工具调用包装为Agent系统，实际运行中问题频发。真正的AI Agent需具备状态感知、任务分解、记忆、工具交互及自主规划能力，是复杂系统工程。文章拆解了构建Agent的五大核心模块：LLM（语言模型）、Memory（记忆系统）、Planning（任务规划器）、Tool-use（工具调用引擎）和Reflection（自我反思机制）。主流架构包括MCP、ReAct和A2A，分别适用于不同场景。当前Agent开发面临状态管理、工具鲁棒性、计划可控性和透明性四大难题。未来，懂系统架构的“Agent工匠”将成为AI应用的核心竞争力。