本文深入探讨大模型智能体（Agent）的架构模式与开发策略。核心模式包括ReAct（推理与行动循环）、Tree of Thoughts（思维树探索）和Self-Refine（自我评估修正），以及多智能体协作模式。开发模式侧重工具增强、提示工程驱动和强化学习。文章还介绍了LangChain、LlamaIndex等主流Agent框架及核心组件工具，旨在帮助开发者构建高效、可扩展的自主AI系统，实现复杂任务的智能解决。

大模型智能体（Agent）是基于大型语言模型（LLM）构建的AI实体，具备感知、决策、规划和行动能力，能够自主与环境互动并完成任务。它通过感知模块获取信息，利用LLM进行推理规划，通过记忆模块存储经验，并借助工具使用模块调用外部工具执行行动。其核心工作流程是“感知-思考-行动”循环，使其从被动响应转变为主动解决复杂问题，是实现通用人工智能的关键一步。

MCP（模型上下文协议）旨在解决大模型与智能体之间高效、标准化通信与协作的互操作性问题。随着AI生态发展，不同模型间的数据格式、交互方式和上下文理解差异日益凸显。MCP通过定义上下文共享、能力描述、数据格式标准化、交互模式及安全权限管理等核心概念，促进智能体无缝协作。尽管面临协议设计复杂性、性能开销等挑战，MCP在构建复杂、智能AI系统中扮演着不可替代的角色，是推动AI从单一模型向协同生态演进的关键桥梁。