通过本课程的深入学习，我对Agent调度架构的核心机制、模块分工及调度策略有了系统性理解。课程从最基础的单体Agent模型出发，逐步扩展到支持多工具协同、异步调用和任务规划的复杂Agent系统，使我意识到：现代Agent架构的本质已不仅是大模型的封装调用，而是一个具备自主规划与工具编排能力的微型操作系统。
首先，在组件解耦方面，Lilian Weng 提出的模块化框架极具启发性——LLM被视为“大脑”或“控制器”（Br智算n/Controller），Planner负责生成计划、Memory记录上下文信息、Tool Executor对接外部API资源、Critic负责结果评估。这种结构清晰、职责分离的设计不仅提升了系统的扩展性，也为未来在多任务并发、错误恢复等方面提供了良好基础。
其次，在调度机制层面，课程深入讲解了 同步 vs 异步、静态 vs 动态规划、串行 vs 并行执行 的权衡原则。我意识到：高效调度不是简单地堆砌工具调用链，而是需要设计具备优先级、回滚、超时控制等能力的调度引擎。例如，使用任务图（Task Graph）进行依赖建模，结合事件驱动的异步执行框架，可以显著提高复杂任务（如多跳问答、代码生成）的执行效率与鲁棒性。
在协议与工具接入方面，MCP（Model Context Protocol）的引入使我认识到：标准化的数据与工具接口是构建多Agent协同系统的前提。MCP 借鉴 LSP 协议设计思想，将外部能力（如搜索引擎、数据库、计算服务）封装为统一“工具端点”，极大降低了异构工具接入的成本与耦合度，为多Agent调度提供了良好的基础设施支撑。
实践层面，我总结了三点关键方法论：
1）模块责任清晰化：控制模块（LLM）不应承担规划与执行，应让 Planner 和 Tool 解耦工作流；
2）调度策略结构化：应基于任务复杂度选择串并调度结构，并设计容错策略（如Fallback机制）；
3）工具能力标签化：Agent系统应维护一套“工具能力图谱”，支持Planner做合理路由决策。
这些认知将直接指导我在后续构建多工具Agent、企业知识助手或数据问答系统时，合理设计调度结构，避免工具调用冲突、任务分配不均或LLM过载等典型陷阱，为系统的可扩展性与稳定性提供保障。