这是一张描绘智能体（Agent）工作机制的流程图，核心是“Agent” ，各部分及联系如下：

### 核心组件 - Agent（智能体）
是整个流程的核心控制单元，负责协调、调度其他组件，依据任务需求，决定调用哪些工具、如何利用记忆、开展怎样的规划与行动，像一个 “指挥官”，驱动整个系统运转 。

### 工具（Tools）
包含多种功能性模块：
- **Calendar()**：日历工具，可用于处理时间相关任务，比如查询日期、安排日程等。 
- **Calculator()**：计算器工具，执行数学计算操作。 
- **CodeInterpreter()**：代码解释器，能解析、运行代码，处理编程相关任务 。 
- **Search()**：搜索工具，用于从外部获取信息，拓展知识来源 。 
- **...more**：代表可扩展的其他工具，根据需求添加，丰富智能体能力 。这些工具是 Agent 可调用的 “武器库”，Agent 按需选择工具辅助完成任务。

### 记忆（Memory）
- **Short - term memory（短期记忆）**：存储近期、临时的信息，用于当下任务的即时处理，像当前对话的上下文内容，辅助 Agent 短期决策 。 
- **Long - term memory（长期记忆）**：留存长期积累的知识、经验，比如过往解决类似任务的策略、通用知识等，为复杂、持续任务提供深度支撑 。二者都受 “Memory” 模块管理，Agent 可从这里提取或存储信息，是智能体 “知识储备” 与 “即时信息” 的载体，影响任务处理的知识基础。

### 规划（Planning）
细分为多个策略：
- **Reflection（反思）**：让 Agent 回顾任务处理过程、结果，总结经验教训，优化后续行动 。 
- **Self - critics（自我批判）**：对自身决策、行动进行审视，查找不足，避免重复犯错 。 
- **Chain of thoughts（思维链）**：以逐步推理、连贯思考的方式拆解任务，理清解决步骤 。 
- **Subgoal decomposition（子目标分解）**：把复杂大任务拆成多个可逐步完成的子目标，降低任务难度 。规划模块为 Agent 提供 “思考框架”，指导 Agent 如何拆解任务、优化流程，决定任务执行的逻辑路径 。

### 行动（Action）
是 Agent 依据前面的规划、借助工具与记忆，实际执行任务的环节，将规划转化为具体操作，是任务落地的 “执行手” ，且行动过程中产生的信息又会反馈到记忆模块，更新记忆内容 。

### 各组件联系
Agent 作为核心，根据任务需求，从 Memory 提取信息，选择 Tools 辅助，依靠 Planning 确定行动逻辑，通过 Action 执行任务；任务执行产生的新信息又回流到 Memory 存储；Planning 过程中也会参考 Memory 里的知识，Tools 的使用情况也会反馈给 Agent 调整后续操作，形成一个闭环的任务处理系统，各组件相互配合，让智能体完成复杂任务 。 简单说，就是 Agent 统筹，用工具、靠记忆、做规划，最终行动，各环节相互影响、协同，支撑智能体运作 。