模块化 Agent 架构解析：能力粒度 × 接口范式 × 组合调度机制设计

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模块化 Agent 架构解析：能力粒度 × 接口范式 × 组合调度机制设计

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摘要

Foundation Agent 的核心价值，不仅在于它能完成任务，更在于它具备可组合、可升级、可演化的能力结构。
这意味着：一个 Agent 不该是一个 prompt + LLM 的黑盒，而应是由多个**能力模块（Modules）**组成的系统智能体。

本篇我们将拆解 Foundation Agent 架构中最具通用性的结构原则：“模块化 Agent 架构设计”。包括能力粒度的拆分范式、模块接口标准化方式、能力动态组合调度策略，以及在多 Agent 环境下的协同执行与能力复用体系。

这是一篇从“能力构造”角度思考 Agent 架构的关键内容。真正把 Agent 当“系统工程”做的同学，必须掌握的能力体系搭建篇。

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目录

一、为什么 Foundation Agent 必须采用模块化能力设计？

• 模型 ≠ 能力，能力要可扩、可组合、可调度
• 大模型不代表大脑，模块才是“技能神经元”

二、能力粒度怎么划分？从最小能力单元（SkillUnit）到模块系统（AgentModule）

• 什么是可重用的“能力单元”？什么不是？
• 粒度过粗 or 过细的问题
• SkillUnit vs Role vs Tool 的边界关系

三、模块接口标准范式：输入/输出/状态的统一抽象

• 模块 = 可注册的函数 / 模型 / Agent
• 标准 IO 协议设计：InputStruct / OutputStruct
• 如何处理状态共享、上下文传递、异步调用？

四、组合调度机制：多模块能力如何“临时组队协作”？

• Planner × Orchestrator 的组合执行模式
• 动态调度 vs 静态链式组合
• Module Graph（模块图谱）如何构建？

五、实战落地建议：如何为自己的 Agent 系统设计能力模块层？

• 从任务出发梳理能力单元
• 将大模型行为转译为模块化能力
• 构建可测试 / 可插拔 / 可度量的模块体系

六、总结：模块是 Agent 的肌肉，调度是 Agent 的神经系统

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一、为什么 Foundation Agent 必须采用模块化能力设计？

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很多人在构建 Agent 时，第一步是这样的：

“我写一个 prompt + 接个模型 + 做个工具调用链 → 成了！”

确实，这能“跑”，也能“产出”，但你会很快发现它的问题：

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❌ 黑盒 Agent 系统的问题：

• 新加能力 → 只能写新 prompt，复用成本极高
• 某任务失败 → 不知道是模型问题、上下文错位，还是能力缺失
• 调试困难 → 不知道 Agent 做出这个动作的依据是啥
• 模型升级 → 行为漂移，系统不可控
• 系统增长后，Prompt 控制力极弱、维护成本指数级增长

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问题的本质不是“模型不行”，而是：

你没把 Agent 当一个“由多个能力模块组成的结构体”来设计。

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✅ Foundation Agent 的正确打开方式是模块化架构：

模型提供认知基础，但能力由模块定义，行为由调度系统激活。

换句话说，大模型是大脑皮层，Agent 模块才是肌肉神经元。

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Foundation Agent 为什么一定要模块化？

原因	说明
能力可组合	一个写作能力模块，可用于日报 / 总结 / 报告多个任务
能力可升级	模块 A 可被替换为新模型、脚本、外部系统
能力可观测	每个模块输入输出明确，行为可追踪、可调试
系统可扩展	新能力模块注册即可，不影响已有系统运行
Agent 可调度	Planner 可基于能力图谱自由组合新任务执行路径

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✅ 模块化的终极目标：

把大模型“不可控的泛智能”，转化为系统“可控的组合智能”。

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二、能力粒度怎么划分？

从最小能力单元 SkillUnit 到模块系统 AgentModule

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你知道要模块化，那下一个问题就是：

“能力到底该怎么拆？”

拆得太细，系统维护成本高、Planner 不知所措；
拆得太粗，复用性差、组合灵活度低。

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✅ 能力拆分的三层结构：

层级	名称	粒度	举例
L1	SkillUnit（技能单元）	最小动作，功能单一	提取日期、判断是否否定句
L2	AgentModule（模块）	可独立调用的功能集	数据解析模块、摘要生成模块
L3	CapabilityGroup（能力组）	面向场景组合能力	日报生成能力、对话管理能力

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SkillUnit 特征（最小可复用粒度）：

• 输入输出结构稳定（如输入字符串，输出 bool）
• 无状态 or 局部状态，可并发调用
• 可封装为一个函数 / prompt / tool

def is_negative_sentence(text: str) -> bool:
    # SkillUnit

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AgentModule 特征：

• 内部组合多个 SkillUnit
• 可封装为 Agent 接口（如 receive(task_state)）
• 可复用于不同 Agent / Task

class SummaryModule:
    def receive(self, text):
        return generate_summary(text)

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CapabilityGroup（能力组）

• 聚合多个 AgentModule 形成复合智能
• 对应具体任务 / 用户目标，如“结构化报告生成”、“智能问答”
• 通常由 Planner 组合调用、控制执行流

{
  "name": "日报生成",
  "modules": [
    "OCRParser", "KeyFigureExtractor", "SummaryModule", "TemplateFiller"
  ]
}

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✅ 能力粒度拆分建议：

拆分原则	含义
单一功能原则	一个模块/单元只做一件事
可独立调用	SkillUnit/Module 可独立运行、独立测试
可组合性优先	拆的目的是组合出更多能力，不是追求最小

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三、模块接口标准范式：输入 / 输出 / 状态的统一抽象

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如果你想让 Agent 模块能像乐高积木一样拼接、组合、动态调度，你必须统一模块之间的通信协议。

不是靠 prompt 拼，而是靠结构化接口。

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✅ 模块不是函数，而是“能力对象”

每个模块应该实现统一的 receive 接口，输入明确、输出可校验、状态可感知。

推荐模块标准化抽象接口：

class AgentModule:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def receive(self, input_struct: dict, context: dict = None) -> dict:
        raise NotImplementedError

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InputStruct / OutputStruct 的统一结构范式

推荐参考 OpenAI Function / Tool Calling 协议，采用结构化 schema：

{
  "input": {
    "text": "请帮我生成一个日报",
    "user_preferences": {
      "style": "深色模版",
      "language": "中文"
    }
  },
  "context": {
    "task_id": "t-001",
    "agent_role": "Planner",
    "memory": {...}
  }
}

模块输出应符合如下结构：

{
  "output": {
    "summary": "今日销售额123万，同比增长12%",
    "recommendation": "加强渠道推广"
  },
  "status": "success",
  "duration_ms": 1273
}

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✅ 为什么要结构化模块接口？

原因	效果
可组合	Planner 可自动识别输入/输出进行连接
可复用	同一个模块可用于多个 Agent，甚至多个系统
可观测	每个模块行为可 Trace，可回放，可训练
可插拔	模块换成别的 LLM / Tool 实现不影响调用者
可调度	系统可根据输入结构自动匹配能力模块池

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上下文传递建议（Context 结构）

每个模块调用时，需支持上下文 context 字段传递：

{
  "memory": { "user_name": "小李", "习惯模板": "日报-V2" },
  "task_id": "t-289",
  "agent_stack": ["Planner", "Executor"]
}

可用于：Memory 读取、Trace 记录、行为 Patch 设计等

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四、组合调度机制：

多模块能力如何“临时组队协作”？

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模块化系统的真正价值，不是你写了 20 个模块，而是：

系统能“临时组队”，组合这些模块完成任务，不需要你手动排布路径。

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组队协作的三种常见模式

模式	特征	示例
静态链式调用	模块顺序固定	A → B → C
Planner 编排	由智能体动态决定模块组合	Planner 决定调用顺序
模块图谱执行（Module Graph）	模块组合为图结构，节点间流转受控制器调度	具备依赖关系、条件跳转、循环等

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✅ 推荐模式：Planner × Orchestrator 组合执行

Planner 负责规划模块执行顺序，Orchestrator 负责调度执行 + 状态传递

plan = planner.generate_plan(task_input)
for step in plan:
    module = module_registry[step["module"]]
    output = module.receive(step["input"], context)
    context.update(output)

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推荐构建模块图谱 ModuleGraph

将模块连接关系建模为有向图：

{
  "nodes": ["OCR", "KPIExtractor", "Summarizer", "Formatter"],
  "edges": [
    ["OCR", "KPIExtractor"],
    ["KPIExtractor", "Summarizer"],
    ["Summarizer", "Formatter"]
  ]
}

这使得系统可以：

• 支持条件执行（如某个步骤失败后切换路径）
• 可视化 Agent 执行路径
• 自动构造 Task Flow Trace
• 支持 Replay 与行为打分机制

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动态调度的几个关键技术点

能力	机制	是否需要
模块注册表	所有模块名称 → 实现对象映射	✅ 必须有
模块能力声明	每个模块的输入/输出 schema 描述	✅ 可用于 Planner 选择
Trace Hook	每个模块调用都生成 Trace Step	✅ 用于可观测性
状态快照管理	上下文在模块链中的传递与修改记录	✅ 用于 Debug / Replay

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五、实战落地建议：

如何为自己的 Agent 系统设计能力模块层？

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大模型 Agent 不是 prompt 拼接工，而是一个系统调度结构，
而“模块系统”就是这个结构里最基础的**“动作单位”**。

本章我们将手把手带你完成以下三件事：

1. 设计自己的能力模块体系
2. 封装模块接口，完成注册、调度、追踪机制
3. 用小例子跑起来一个“组合智能”的可控 Agent

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✅ 第一步：从任务出发，梳理能力模块结构

以“日报生成 Agent”为例。不要直接用大模型生成，而是拆成可复用模块：

子任务	推荐模块名	类型	可复用场景
识别截图中的文字	OCRModule	工具封装	文档解析 / 票据识别
提取关键指标	KPIExtractor	Prompt LLM	财报分析 / BI
生成摘要	SummaryModule	LLM	报告生成 / 教育总结
模版填充	TemplateFiller	模型或规则	智能文档系统

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✅ 第二步：封装模块为统一接口格式

所有模块继承统一抽象：

class AgentModule:
    def receive(self, input_struct: dict, context: dict = None) -> dict:
        raise NotImplementedError

示例模块实现：

class KPIExtractor(AgentModule):
    def receive(self, input_struct, context=None):
        prompt = f"从以下文本中提取 KPI：{input_struct['text']}"
        output = llm_call(prompt)
        return {"kpi": output}

---

✅ 第三步：构建模块注册中心（Module Registry）

class ModuleRegistry:
    def __init__(self):
        self.modules = {}

    def register(self, name, module: AgentModule):
        self.modules[name] = module

    def get(self, name):
        return self.modules.get(name)

注册模块：

registry = ModuleRegistry()
registry.register("kpi_extractor", KPIExtractor())
registry.register("summary", SummaryModule())

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✅ 第四步：编写 Planner 生成执行计划 + Orchestrator 调度模块

模拟一个 Planner 返回模块组合计划：

plan = [
    {"module": "ocr", "input": {"image": "path/to/screenshot"}},
    {"module": "kpi_extractor", "input": {"text": "${ocr.text}"}},
    {"module": "summary", "input": {"kpi": "${kpi_extractor.kpi}"}}
]

---

Orchestrator 执行：

def execute_plan(plan, registry):
    context = {}
    for step in plan:
        module = registry.get(step["module"])
        resolved_input = resolve_variables(step["input"], context)
        output = module.receive(resolved_input, context)
        context[step["module"]] = output
    return context

---

resolve_variables() 函数可以用简单变量替换方式：

def resolve_variables(input_struct, context):
    for k, v in input_struct.items():
        if isinstance(v, str) and "${" in v:
            ref = v.replace("${", "").replace("}", "")
            mod, field = ref.split(".")
            input_struct[k] = context[mod][field]
    return input_struct

---

✅ 第五步：构建 Trace Hook + 可视化 + Debug 工具

每次模块执行都记录一条 Trace：

trace = []

def execute_with_trace(plan, registry):
    context = {}
    for step in plan:
        module = registry.get(step["module"])
        input_data = resolve_variables(step["input"], context)
        output = module.receive(input_data)
        context[step["module"]] = output
        trace.append({
            "module": step["module"],
            "input": input_data,
            "output": output
        })
    return context, trace

---

Bonus：将模块声明为 JSON Schema，供 Planner 自动发现能力边界

{
  "name": "kpi_extractor",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "text": {"type": "string"}
    },
    "required": ["text"]
  },
  "output_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "kpi": {"type": "string"}
    }
  }
}

---

至此，你拥有了一个：

✅ 可组合、可复用、可调度、可追踪的 Agent 模块系统底座

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小结：

步骤	工程要点
拆模块	从任务出发，拆成 SkillUnit × AgentModule × CapabilityGroup
封装模块	用统一 AgentModule 接口，标准输入输出
注册模块	ModuleRegistry + Schema 信息维护
调度模块	Planner 返回 Plan，Orchestrator 实际执行
Trace 记录	每步输出结构化日志，可用于 Debug / Replay / 学习
可视化	Trace → Timeline / Flow Diagram / Failure 分析图

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六、总结：模块是 Agent 的肌肉，调度是 Agent 的神经系统

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Foundation Agent 想做到通用、可持续、可成长，靠的绝不是一个 prompt 写得多好、模型调得多准，而是：

能力是否可以标准化组合，行为是否可以被系统性调度。

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✅ 模块是智能体的“肌肉单元”

• 每一个 AgentModule，封装的是一个动作能力
• 每一个 SkillUnit，定义的是最小思维与执行单元
• 它们像神经元一样：既能单独激活，又能组合成复杂肌肉群

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✅ 调度器（Planner + Orchestrator）是智能体的“大脑”

• 能感知任务目标，分析能力图谱，规划最优组合路径
• 能基于上下文状态，动态调整调用链、异常恢复、能力替代
• 能在执行中进行“决策回路”，把行为反馈用于下一步控制

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✅ 模块化带来三重价值闭环：

维度	传统黑盒 Agent	模块化 Foundation Agent
复用	每次写新 prompt	能力模块可跨任务重用
扩展	新任务 = 全重写	注册新模块即支持新目标
控制	行为不可观测	每一步可 Trace、Replay、调优
反馈	不可 Patch	每个模块都能被独立打分与替换

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✅ 从“写一个智能体” → “建设一个智能系统”

你已经掌握了：

• 能力拆解范式：SkillUnit × AgentModule × CapabilityGroup
• 接口标准化：输入/输出/上下文结构统一
• 调度执行链路：Planner × ModuleRegistry × Orchestrator
• 行为观测闭环：Trace × Feedback × Replay
• 组合智能体设计方法：临时组队，动态执行

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这些不是为了“炫技”，而是为了一个目标：

构建可成长的智能系统，而不是一次性可用的 Agent。

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后续推荐演进方向（可作为下篇规划）：

1. 模块能力评估机制构建

   • Skill Scorer × Module Benchmark × 用户反馈建模

2. 模块图谱自动生成机制

   • 基于使用频率、调用模式、上下游依赖，构建能力图谱

3. Agent 自我演化机制设计

   • 模块升级 / 替换 / 学习反馈后自我 patch

4. 模块 + Tool 双核运行结构设计

   • 将模块能力 × 工具能力融合为统一决策空间

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如果你能把“模块系统 + 调度系统 + 行为反馈 + 多 Agent 协作”真正跑起来，你就不是在做 Agent，而是在做：

一个小型的 AI 操作系统。

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