Agent介绍

一个AI Agent是一个计算实体，它通过传感器感知环境，通过决策模块进行思考和规划，并最终通过执行器（actuators）采取行动以实现预设目标。这种“感知-规划-行动”的循环是其核心工作原理。

与传统AI系统和单纯的LLM相比，AI Agent的关键区别在于其自主性。传统AI通常在预定义规则下工作，而LLM则依赖于用户清晰的提示（prompt）来生成回应。 AI Agent则仅需一个高级目标，便能自主地将目标分解为一系列子任务，进行独立思考、调用工具、并根据环境反馈进行调整，直至目标完成。

核心技术架构：大脑、规划、记忆与工具

一个基于大型语言模型的AI Agent系统，其核心架构通常由四大关键组件构成：

1. 大脑（Brain）：大型语言模型（LLM）

LLM是AI Agent的认知核心，扮演着“大脑”的角色。它为Agent提供了强大的自然语言理解、知识推理、和生成能力。 Agent内部的所有决策、规划和反思过程，都由LLM驱动。

2. 规划（Planning）：让思考更具深度与策略

规划能力是Agent实现复杂任务的关键。它将宏大目标分解为一系列可执行的步骤，并能在执行过程中进行反思和调整。当前主流的规划技术包括：

思维链（Chain-of-Thought, CoT）: 通过在提示中加入中间推理步骤，引导LLM模仿人类“一步一步想”的逻辑，将复杂任务分解为更小、更简单的步骤，从而提高在复杂推理任务上的表现。
ReAct (Reason and Act): 该框架将推理（Reason）和行动（Act）交错进行。 Agent不仅会思考“我应该做什么（Thought）”，还会执行相应的“行动（Action）”，并观察结果（Observation）。这种“思考-行动-观察”的循环，使得Agent能够与外部环境和工具进行动态交互，并根据反馈来调整后续计划。
思维树（Tree of Thoughts, ToT）: 作为CoT的延伸，ToT允许Agent在任务的每一步探索多种推理可能性，形成一个树状结构。它会评估不同路径的进展，并进行前瞻和回溯，从而在需要复杂规划和探索的问题上表现更优。

3. 记忆（Memory）：赋予Agent学习与进化的能力

为了执行长期和复杂的任务，Agent必须具备记忆能力，以保留和回溯信息。记忆机制通常分为两类：

短期记忆（Short-Term Memory）: 主要通过模型的上下文窗口（Context Window）实现。Agent可以在一次交互中“记住”最近的对话和行动，这是进行上下文学习的基础。然而，其容量受限于模型的上下文长度。
长期记忆（Long-Term Memory）: 为了突破上下文窗口的限制，Agent利用外部存储来实现长期记忆。最常见的技术是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）。通过将海量信息存储在向量数据库（Vector Database）中，Agent可以在需要时快速检索相关知识，为决策提供依据，这有效弥补了LLM知识更新不及时和“幻觉”等问题

4. 工具使用（Tool Use）：打破虚拟与现实的边界

工具使用是AI Agent区别于单纯LLM的另一个显著特征，它赋予了Agent与外部世界交互并执行具体任务的能力。通过调用API或外部函数（Function Calling），Agent可以： * 获取实时信息（如通过搜索引擎API）。 * 执行代码（如运行Python脚本进行数据分析）。 * 与专有系统交互（如连接企业内部数据库或CRM系统）。

函数调用（Function Calling） 是实现工具使用的核心机制。开发者可以向LLM描述一系列可用函数及其参数，当用户提出请求时，模型能智能地判断是否需要以及如何调用这些函数，并以结构化数据（如JSON）的形式返回调用指令，从而实现与外部工具的无缝对接。

架构模式：单智能体 vs. 多智能体

根据任务的复杂性，AI Agent可以采用不同的架构模式：

单智能体（Single-Agent）: 由一个LLM驱动，独立完成所有推理、规划和执行。这种架构适用于目标明确、无需协作的直接任务。
多智能体（Multi-Agent）: 涉及两个或多个Agent协同工作。每个Agent可以被赋予特定的角色和能力（如“规划师”、“研究员”、“代码执行者”），它们通过协作来解决更复杂和动态的问题。这种模式提升了解决方案的质量和系统的可扩展性。