本文介绍了一个企业级AI Agent的构建框架，重点围绕任务拆解、工具调用和多轮对话三个核心维度。文章提出了分层架构设计，包括接入层、编排层、能力层和基础设施层。在任务拆解部分，详细阐述了如何将自然语言指令转化为有向无环图(DAG)的方法，包括核心数据结构设计、基于LLM的任务规划器实现和DAG执行引擎的工作原理。文中提供了完整的Python代码示例，展示了如何构建一个可实际应用的企业级Agent

本文介绍了一个企业级AI Agent的构建框架，重点围绕任务拆解、工具调用和多轮对话三个核心维度。文章提出了分层架构设计，包括接入层、编排层、能力层和基础设施层。在任务拆解部分，详细阐述了如何将自然语言指令转化为有向无环图(DAG)的方法，包括核心数据结构设计、基于LLM的任务规划器实现和DAG执行引擎的工作原理。文中提供了完整的Python代码示例，展示了如何构建一个可实际应用的企业级Agent

本文介绍了一个企业级AI Agent的构建框架，重点围绕任务拆解、工具调用和多轮对话三个核心维度。文章提出了分层架构设计，包括接入层、编排层、能力层和基础设施层。在任务拆解部分，详细阐述了如何将自然语言指令转化为有向无环图(DAG)的方法，包括核心数据结构设计、基于LLM的任务规划器实现和DAG执行引擎的工作原理。文中提供了完整的Python代码示例，展示了如何构建一个可实际应用的企业级Agent

本文介绍了一个企业级AI Agent的构建框架，重点围绕任务拆解、工具调用和多轮对话三个核心维度。文章提出了分层架构设计，包括接入层、编排层、能力层和基础设施层。在任务拆解部分，详细阐述了如何将自然语言指令转化为有向无环图(DAG)的方法，包括核心数据结构设计、基于LLM的任务规划器实现和DAG执行引擎的工作原理。文中提供了完整的Python代码示例，展示了如何构建一个可实际应用的企业级Agent