各位同仁，下午好。今天，我们将共同深入探索一个引人入胜且充满挑战的领域：现代AI Agent的内部运作机制。在用户与Agent进行交互时，其智能响应的背后，是海量的计算、精巧的算法和复杂的物理资源协同工作。我们将解开Agent的“黑箱”，从用户输入的第一个字符开始，一直追溯到Agent最终生成响应的全过程，特别关注Token预测的每一次迭代以及状态如何被物理地保存和管理。这不仅仅是概念上的探讨，更是一场关于数据流、内存管理和计算资源分配的物理全景解析。 I. 用户的呼唤：从原始输入到模型就绪 一切始于用户的意图。无论是通过Web界面、移动应用还是API接口，用户输入都是Agent旅程的起点。然而，原始的文本数据并不能直接被大型语言模型（LLM）所理解，它需要一系列精密的转换。 A. 输入捕获与预处理 当用户在界面中键入“帮我预订明天下午两点的会议室A”并按下回车时，这个字符串首先被前端界面捕获。这个过程在物理上表现为： 网络传输： 用户的设备将字符串通过HTTP/HTTPS请求发送到后端服务器。数据以TCP/IP包的形式在网络介质（光纤、电缆、Wi-Fi信号）中传输。 服务器接收： 后 …
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