AI智能体的架构是定义其组件组织与交互方式的蓝图，决定了智能体如何感知环境、进行推理并采取行动。架构的选择对智能体的响应速度、处理复杂任务的能力、学习适应性及资源需求至关重要。常见的智能体架构包括反应式、审慎式、混合式、神经符号式和认知式。反应式架构适用于需要即时决策的场景，如机器人避障和游戏NPC；审慎式架构则通过内部模型进行前瞻性规划，适合复杂目标；混合式架构结合了反应式与审慎式的优点，兼顾速度与智能；神经符号式架构融合了神经网络与符号系统，既能感知复杂环境又能进行逻辑推理；认知式架构则模拟人类认知机制，具备学习、规划和适应能力。理解这些架构的优劣与应用场景，有助于工程师针对特定需求设计高效的AI智能体。