收藏必备！小白程序员轻松入门大模型，从ReAct到评估层的6层架构全解析

本文深入剖析了2026年主流AI Agent的六层架构，从基础ReAct循环出发，逐步讲解规划、记忆、工具等五件套组件，CodeAct范式升级，MCP/A2A/AG-UI三层协议栈，以及四家主流沙箱和六种开发框架。文章强调Agent是一个由模型、协议、沙箱和评估组成的工程系统，并指出评估和学习的闭环是工程化的关键转向。对于想要了解和学习大模型的程序员，本文提供了一个清晰的框架和方向。

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如果给你一台 2026 年的 Agent，让你把外壳拧开——你会看到一个分层很清晰的系统：

┌────────────────────────────────────────────┐ │ 第 6 层 评估层（Outcomes / Dreaming） │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 第 5 层 开发框架（LangGraph / Agent SDK） │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 第 4 层 协议层（MCP / A2A / AG-UI） │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 第 3 层 执行环境（沙箱：Cloudflare/Vercel） │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 第 2 层 五件套（规划/记忆/工具/执行/反馈） │ ├────────────────────────────────────────────┤ │ 第 1 层 最小循环（ReAct：思考→行动→观察） │ └────────────────────────────────────────────┘

下面一层一层拆。

循环

Agent 的最小内核——2022 年 Yao 等人提出的 ReAct——三步循环：

Thought（思考）→ Action（行动）→ Observation（观察） ↑ │ └──────────────────────────────────┘ loop until done

模型先想一句话（“用户要订餐，我应该先查菜单”），然后执行一个动作（调用 search_menu 工具），拿到结果（一份 JSON），再回到想（“菜单有了，现在要看推荐”），如此循环到任务完成。

这套三步循环看起来朴素到惊人——但它是 2026 年所有 Agent 系统的最底层公共结构。Claude Code 在跑、Cursor 在跑、AutoGen 在跑、CrewAI 在跑、ChatGPT Agent 在跑。

四年过去，Agent 的样子在变，但循环没变——因为它解决的是"如何让 LLM 在不确定环境里持续做决策"这个最本质的问题。

五件套

ReAct 只是循环的骨架。要让 Agent 真正能干活，需要把 五件套组件焊在循环里。这五件套是 arxiv 2026 年 5 月那篇 code agent 综述总结的标准命名：

五件套不是平铺的。它们围绕循环组织：

• Planning 在循环开始时跑一次

（生成大纲）或每步动态跑（适应变化）

• Memory 在每个 Observation 之后写

、在每个 Thought 之前读

• Tools 是 Action 的具体载体
• Executor 把 Action 翻译成系统调用
• Reflection 在 N 步之后回看

、决定要不要改方向

缺哪一件 Agent 都跑不远：没有 Planning 就是聊天机器人；没有 Memory 就忘事；没有 Tools 就只会写字；没有 Executor 就空想；没有 Reflection 就一条路撞死。

记忆

Memory 这一件最复杂，2026 年已经分化成 5 种：

2026 年 5 月 Anthropic 加了第 6 种——叫 Dreaming：定期反思历史会话、提炼模式、固化到 orchestration memory 里。“agent 不只完成任务，还报告它学到了什么”。

数据库领域里 Databricks MemEx（4 月发）走得更彻底——它把记忆做成"代码即作用域"：Agent 写的每行代码、定义的每个变量都活在一个持久化的 Python kernel 里，跨步骤不消失。

Claude Code 还有一个更朴素的方案——CLAUDE.md+memory.md两个本地 markdown 文件，分别记"使用说明"和"边干边记的笔记"。简单粗暴但有效。

CodeAct

2026 年最值得记住的一个范式变化：从"工具调用"到"代码即行动"。

老路线（ReAct + JSON tool calling）：

{ "tool": "search_menu", "args": {"restaurant_id": 42} }

模型每次只能调一个工具，参数必须严格符合 schema，多步调用要在外层串。

新路线（CodeAct，Wang et al. 2024 提出）：

menu = search_menu(restaurant_id=42) filtered = [d for d in menu if d.price < 100] sorted_dishes = sorted(filtered, key=lambda d: d.rating, reverse=True) return sorted_dishes[:3]

模型直接 生成可执行 Python，所有"工具"自动变成 Python 函数，循环、条件、变量、错误处理全部走 Python 原生语义。

这个范式 2026 年已经被两家头部公司做成生产特性：

• Anthropic Programmatic Tool Calling（PTC）

：跨请求复用同一个 container，状态持久化

• Cloudflare Code Mode

：类似 PTC 但每次新容器、无状态

效率提升非常明显——同样一个数据分析任务，CodeAct 比 JSON 工具调用少烧 60-80% 的 token，因为不用反复在外层拼接中间结果。

CodeAct 是 2026 年企业级 Agent 的事实标准。

协议

把视角从单 Agent 往外拉——Agent 要跟工具谈、跟其它 Agent 谈、跟用户谈。这就有了三层协议：

MCP 是当前最重要的协议。它定义了一个 client-server 接口——Agent 是 client，工具是 server，中间走标准 JSON-RPC。MCP server 现在有 6000+ 个，覆盖：

• 数据库（Postgres、MongoDB、Snowflake）
• SaaS（GitHub、Slack、Linear、Notion、Stripe、Jira）
• 浏览器（Playwright）
• 文件系统、代码执行环境
• 公司内部工具（通过 MCP Tunnels 暴露给云端 Agent，不需要公网）

MCP 的隐性变化：它把"工具集成"从工程问题变成了配置问题——不再需要为每个新工具写一个 adapter，符合 MCP 协议就直接接。

A2A 解决的是 Agent 之间互通。两个不同公司、不同框架的 Agent，靠 Agent Card（描述自己能干什么）互相发现、互相 handoff。

AG-UI 解决 Agent 怎么把"我在干什么"实时流给前端——状态更新、工具调用进度、人工确认请求等。

沙箱

Action 真正执行的地方是沙箱。2026 年 5 月 Anthropic 正式把 Claude Managed Agents 的 sandbox 层开放给第三方，四家成了官方推荐：

microVM 是 2026 年的默认隔离方案——基于 Firecracker / libkrun / Cloud Hypervisor，启动几百毫秒、内存开销几十 MB，比传统 VM 轻、比容器安全。

Claude Code 自己用的是 git worktree——一种更轻量的隔离：在同一仓库里开多个工作目录，让 Agent 在隔离分支上跑而不污染主分支。Daytona、Maestro 都基于这个模式做了桌面版编排。

沙箱不只是安全栅栏——它也是 Agent 的"身体":

• 没有沙箱：Agent 只能输出文字
• 有沙箱：Agent 能跑 bash、改文件、起服务、安装包

形态决定 Agent 能做的事，沙箱决定形态。

框架

把上面所有层封装成可用的开发体验——这是框架的工作。2026 年 6 大主流：

选型口径很简单：

• 要状态机 + 时间旅行调试

  → LangGraph

• 已经在 OpenAI 生态、要最快出 demo

  → OpenAI Agents SDK

• 要多角色协作、prompt 即代码

  → CrewAI

• 企业内多 Claude 实例

  → Claude Agent SDK + Managed Agents

• 重 Gemini 生态

  → Google ADK

框架的趋势是越来越薄——因为底层模型变强后，"复杂的 orchestration 逻辑"逐渐被模型自身能力消化。Claude Agent SDK 是这个趋势的极致：一个最小循环 + tool-use，剩下都靠 Claude 自己 reason 出来。

评估

最后一层——也是最容易被忽略的一层。

没有评估的 Agent 都是玩具。

2026 年的评估方法分三类：

1. External eval

（外部评估）：跑一套预定义任务集，看通过率。代表：DeepEval、langfuse、Braintrust

2. Grading agent

（评分 Agent）：让另一个 Agent 评分 Agent 的输出。代表：LangChain Evaluator

3. Built-in rubrics

（内置评分标准）：Anthropic Outcomes 把"成功标准"做成可在编排层定义的对象，让 Agent 自评

最值得关注的是 Anthropic 的 Outcomes。它把传统"任务完成 = 模型自己说完成了"这个含糊判定，换成"任务完成 = 满足一组明确 rubric"——比如 所有测试通过、改动行数 < 100、不修改主分支。这套东西在 5 月 6 日的 Code with Claude 发布。

配合 Dreaming（记忆反思），Anthropic 实际上把"循环 + 评估 + 学习"做成了一个闭环：跑完一轮 → grade → 把经验写回 memory → 下一轮更好。

这是 2026 年 Agent 工程化最关键的一个转向：从"prompt 大法" 转向 “可验证的执行系统”。

/ 总结 /

把六层拼起来——一个生产级 Agent 大概长这样：

跑在 microVM 沙箱里的 Claude，通过 MCP 调外部工具、通过 A2A 跟其它 Agent 协作、通过 AG-UI 跟前端通信，内部走 ReAct 循环 + CodeAct 行动空间 + 五件套组件，外面包一层 LangGraph 状态机，上面挂 Outcomes 评分系统跟 Dreaming 记忆反思。

听起来复杂——但每一层只解决一件事，每两层之间只有一个清晰接口。

Agent 不是模型，是模型 + 协议 + 沙箱 + 评估拼出来的工程系统。

下一次有人跟你说"我们公司也要做个 Agent"——你可以问他：第 1 层选哪个循环？第 2 层缺哪一件？第 4 层走 MCP 还是自己定？第 6 层怎么算成功？

这四个问题答清楚，Agent 才有可能跑得起来。

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• 大模型应用业务架构
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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