这张图片展示的是 **AI Agent（智能体）的架构设计**，核心公式是：

> **AGENT = LLM + HARNESS** > （智能体 = 大语言模型 + 控制框架）

---

整体结构解读

图片将 Agent 系统分为几个关键模块：

1. 核心循环（中间的方框）这是 Agent 的"大脑"工作流程，由 LLM 驱动的四步循环：

| 步骤 | 含义 ||------|------|| **CONTEXT** | 上下文管理 — 接收并维护当前任务背景 || **OBSERVE** | 观察 — 感知外部环境/工具返回的结果 || **REASON** | 推理 — LLM 进行思考、规划下一步 || **ACT** | 行动 — 执行具体操作或调用工具 |

这是一个典型的 **ReAct（Reason + Act）** 或 **OODA（Observe-Orient-Decide-Act）** 循环架构。

---

2. 输入模块（左侧）- **PROMPT**：用户输入的提示/指令- **ORCHESTRATION**：编排层，协调任务流程（标注了 CPU，表示需要计算资源调度）

---

3. 外部能力（右侧）- **TOOLS & SKILLS**：工具与技能库（如代码执行、搜索、API 调用等），底层依赖 **GPU / CUDA / LLM**- **SECURITY & GOVERNANCE**：安全与治理层，确保 Agent 行为合规（依赖 **CPU / DPU**）

---

4. 记忆系统（底部）- **MEMORY**：存储历史交互、知识、状态，支撑长期上下文- 底层涉及 **CPU、DPU、CUDA、LLM、NETWORK** 等多种资源

---

关键洞察

这张图强调的观点是：**Agent 不只是 LLM，而是 LLM 加上一套完整的"Harness（控制框架）"**。

- LLM 提供推理能力- Harness 提供： - 循环控制（Context → Observe → Reason → Act） - 工具调用接口 - 安全治理 - 记忆持久化 - 计算资源编排

这是一种工程化的 AI Agent 架构思路，常见于当前的企业级 Agent 平台设计（如 AutoGPT、LangChain、以及各云厂商的 Agent 框架）。