第11章：Agent 核心架构拆解——四个缺一不可的组件

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│            用户输入                  │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  1. LLM 核心   ←所有决策的中枢      │
│     ↓                                │
│  2. 规划模块   ←把目标拆成步骤      │
│     ↓                                │
│  3. 工具系统   ←实际执行的能力       │
│     ↓                                │
│  4. 记忆系统   ←持续维护的状态       │
└─────────────────────────────────────┘

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你是一个专业的数据分析助手。
你的任务是帮助用户分析数据并生成报告。

你可以使用的工具：
1. analyze_csv：读取 CSV 文件并做基础统计分析
2. generate_chart：根据数据生成可视化图表
3. web_search：搜索最新行业信息
4. write_report：生成结构化报告

你的工作流程：
1. 先理解用户的数据分析目标
2. 使用 analyze_csv 了解数据概况
3. 根据数据特征选择分析方向
4. 使用 generate_chart 生成必要的可视化
5. 最后使用 write_report 生成完整报告

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动态规划示例（ReAct 模式）：
步骤1：Thought "我需要先了解数据概况" → Action: analyze_csv
步骤2：Thought "数据里有哪些列？产品分类是什么？" → 根据结果继续
步骤3：Thought "让我按产品线计算增长率" → Action: analyze_csv + 参数

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{
  "name": "web_search",
  "description": "当需要获取某个领域的最新信息、验证某个事实、或者了解某个概念时使用。注意：不要用来查询本地数据库的内容",
  "parameters": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "搜索关键词，建议3-5个关键词，不要太长"
    }
  }
}

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工具调用的结果应该：
1. 结构化（JSON 或 Markdown 表格）
2. 包含执行状态（成功/失败）
3. 失败时包含错误信息和可能的修正建议
4. 避免过长的原始输出，必要时做摘要

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用户：分析 sales.csv

LLM（理解目标）→ 规划模块：
  "目标：分析销售数据 → 步骤：1.读数据 2.做统计 3.出报告"

LLM（步骤1）→ "调 analyze_csv(sales.csv)"
  → 工具系统执行 → 返回数据描述

LLM（步骤2）→ 看到数据是时间序列 → "调 analyze_csv + 增长分析参数"
  → 工具系统执行 → 返回分析结果

记忆系统：记录当前进度、中间结果、用户偏好

LLM（步骤3）→ "数据够用，生成报告"
  → 调 write_report → 输出最终答案给用户