- LangChain 纯 Agent 框架- flow-lens Agent 应用集成 AutoBots- JKTestSpec_V2 Agent 框架 测试领域应用Agent LLM大脑 记忆 工具 运行器身体神经 (Runner/Executor)LLM 大模型 大脑思考、做决策、想出要做什么 Agent Runner运行器 躯体 中枢神经系统 Skill 某项工作经验 MCP 外周神经接口 / 对外的 USB‑神经接驳口外接器官眼睛搜索、手调用 API、脏器读数据库、读文件 大脑 (LLM) 产生想法 → 躯体神经 (Runner) 调度 → 调取经验 (Skill) 确定做事步骤 → 通过标准接口 (MCP) 驱动外接器官 (MCP‑Server 工具) 干活 → 感官结果再通过 MCP 传回躯体再送回大脑循环往复。一、运行器简单一句话运行器是 Agent 的执行调度的引擎负责驱动 Agent 完整思考‑行动‑观察循环 (ReAct 循环)不是大模型本身是包裹大模型的执行逻辑层。运行器 LLM 后端的统一适配层 打个比方 运行器 就像 USB 接口标准 不同的 LLM 就像不同的设备 JoyCode、Codex、Claude、LikeCodeNex 就像 U盘、鼠标、键盘 你的代码只需要跟 USB 接口打交道不需要关心插的是 U盘还是鼠标。Runner 典型工作流程调用工具、处理返回结果、循环把用户问题、记忆、工具描述喂给 LLM接收 LLM 输出判断是直接回答还是要调用工具如果是工具调用解析工具参数实际执行工具函数查数据库、调用 API、搜索将工具返回结果观察 Observation塞回上下文再次调用大模型循环「思考→调用工具→拿到结果」直到模型输出最终答案终止循环常见别名Runner / AgentRunnerExecutor 执行器Agent Loop 代理循环Agent Runtime 代理运行时举例LangChain 的AgentExecutor、LlamaIndexAgentRunner、OpenAI Agent SDK 的 Agent Runner都是运行器。运行器内部主要组件循环控制器最大迭代次数、终止条件防止无限循环工具调用解析器解析模型输出的 function‑call / JSON 工具参数工具调度器分发请求到各个工具捕获工具异常上下文组装记忆、历史、工具返回结果拼接成 prompt输出解析区分工具调用还是最终回答如果没有运行器逻辑大模型只能单次输出无法自主调用工具迭代完成复杂任务就不是 Agent。runner、mcp、skill区别