本文系统阐述了AIAgent的设计方法论，提出构建"感知-决策-执行"闭环的六步流程：从精准定义场景开始，拆解核心能力，设计四层架构（模型层、工具层、记忆层、编排层），把控上下文控制、状态管理等10个关键细节，通过MVP验证最小闭环，最后基于真实数据持续优化。强调问题聚焦是成功前提，建议采用分层解耦架构，并详细列出了从状态管理到安全审查等工程化要点，为构建可扩展、稳定的AIAg

摘要：本文针对AI系统运行中常见的请求入口混乱、Agent滥用、状态管理不当等问题，提出了一套三层架构基线方案。系统分为调度层（统一请求治理）、执行层（路径分流）和推理层（纯模型执行），通过请求统一调度、Agent默认禁用、状态外置等约束条件，实现复杂度收敛和资源优化。该设计可提高GPU利用率，降低系统失控风险，同时确保关键业务稳定运行。核心原则包括：入口治理优先、路径按需分流、显式状态管理，从而