人工智能代理（AI Agent）正从简单的问答工具演变为能够自主规划、执行复杂任务的“数字伙伴”。理解其内部运作机制，对于开发者、研究者乃至任何希望深度利用 AI 潜力的用户都至关重要。本文基于 JL de la Torre 的技术分析报告（v2.3-beta），将原本用加泰罗尼亚语阐述的 ChatGPT 代理架构，进行了全面的本土化翻译与文化适配。我们不仅转换了语言，更结合了中国技术社区的表达习惯与文化背景，旨在让您更透彻地掌握其六大功能层级——从定义身份的“元上下文”，到负责思考的“核心层”，再到执行具体任务的“工具层”与保障安全的“沙盒环境”。 Arquitectura de los agents de ChatGPT: análisis técnico y operativo 我们深入剖析了每一层的核心组件与运作逻辑。例如，“核心推理层”如何运用链式思维（CoT）进行深度分析，“工具协调层”如何管理 Python、浏览器和 DALL·E 三大工具的调用与数据交互，以及“沙盒执行层”如何通过微虚拟机技术实现资源隔离与安全保障。通过对这些机制的解读，您可以清晰地了解到代理在处理任务时的完整链路，包括其强大的能力边界与已知的技术限制（如文件大小、内存占用、网络访问等），帮助您更有效地与 AI 协作。 为了让技术细节更易于理解与应用，我们特别为关键术语提供了中英对照，并融入了文化注解，将加泰罗尼亚的技术概念与中华文化的哲理智慧进行类比，增添一份独特的阅读趣味。同时，文中所有技术条目均标注了来源页码与基于实证的置信度等级（高/中/低），确保信息的严谨与透明。无论您是希望向学生传授 AI 知识的教师、致力于技术创新的开发者，还是对 AI 前沿充满好奇的探索者，这份详尽的架构解析都将成为您理解与驾驭下一代 AI 代理的宝贵参考。 ChatGPT 代理架构 (I) 元上下文、核心层与工具 (v2.3-beta 中国化 & 文化融合版) JL de la Torre | 2025年7月 | CC BY-NC-SA 青色 元上下文 蓝色 核心 Seguir leyendo