理解支持型工具普遍采用串行 Agent 链路：信息获取 Agent 负责检索或解析输入内容，理解 Agent 负责语义归纳，输出 Agent 负责格式化呈现。Perplexity 等工具的 Agent 链路对用户完全透明（可见搜索中状态），而 NotebookLM 的 Agent 则在私有知识库边界内并行工作。
内容生成型工具普遍采用生成模型 + 控制层的链路：意图解析 Agent 将用户输入转化为模型可用的 Prompt/参数，内容生成 Agent 执行核心生成（LLM / 扩散模型 / 音频模型），质量评估 Agent 负责一致性与风格校准，输出渲染 Agent 将结果呈现为可直接操作的形态（文档/图层/代码/视频文件）。文本类以 LLM 串行为主，图像/视频/音频类以扩散模型为核心，辅以 ControlNet、LoRA 等精细控制插件。
决策支持型工具的核心链路是数据驱动 → 模型预测 → 策略输出：数据采集 Agent 持续收集用户行为或业务指标，特征分析 Agent 进行画像建模与模式识别，预测评估 Agent 输出概率/风险/排序结果，决策输出 Agent 将结论转化为可执行的策略建议或自动化行为。推荐与排序类以协同过滤与 embedding 匹配为核心；预测评估类以 ML 建模为主；自动决策类则在输出端直接闭环执行，人工介入程度最低。
任务协作型工具的核心链路是嵌入上下文 → 理解任务 → 执行推进 → 状态沉淀：上下文读取 Agent 持续感知项目状态、成员分工与文档内容，任务拆解 Agent 将目标分解为可执行步骤，执行调度 Agent 跨工具触发动作或分发提醒，状态回写 Agent 将结果同步回协作空间。项目/工作管理类以嵌入协作平台为核心；自动化编排类以跨系统连接和事件触发为重点；企业流程类深耕部门业务上下文；专业代理类则承担更长链路的自主执行任务。
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