构建一个支持对话式订购、查询、对比美食/酒店性价比的 Agent 后端架构，核心在于将大语言模型（LLM）的意图理解能力与传统业务系统的结构化数据能力相结合。

这是一个典型的 Agentic RAG (检索增强生成) + Function Calling (工具调用) 架构。以下是 2026 年主流的后端基本架构设计：

🏗️ 整体架构分层图

graph TD
    User[用户 (微信/APP/Web)] --> Gateway[API 网关 / WebSocket]
    Gateway --> AgentCore[Agent 编排引擎]
    
    subgraph "Agent 核心层 (Brain)"
        AgentCore --> Planner[任务规划器 (Planner)]
        AgentCore --> Memory[记忆模块 (Short/Long Term)]
        AgentCore --> LLM[大模型路由 (LLM Router)]
    end
    
    subgraph "工具与技能层 (Tools & Skills)"
        Planner --> ToolExecutor[工具执行器]
        ToolExecutor --> SearchTool[搜索/查询工具]
        ToolExecutor --> CompareTool[对比分析工具]
        ToolExecutor --> OrderTool[下单/支付工具]
        ToolExecutor --> MapTool[地图/LBS 工具]
    end
    
    subgraph "数据与服务层 (Data & Services)"
        SearchTool --> VectorDB
        SearchTool --> SearchEngine[外部搜索引擎/API]
        CompareTool --> DataWarehouse
        OrderTool --> OMS[订单管理系统]
        OrderTool --> Payment[支付网关]
        MapTool --> GIS[地图服务]
    end
    
    subgraph "监控与安全"
        AgentCore --> Guardrails[安全护栏/敏感词过滤]
        ToolExecutor --> RateLimiter[限流/防刷]
    end

🧩 核心模块详解

1. 接入层 (Interface Layer)

• 协议：推荐使用 WebSocket 或 SSE (Server-Sent Events)。