AI Agent（智能体）
概述
AI Agent（人工智能智能体） 是一个能够自主感知环境、做出决策并执行行动的 AI 系统。与传统的聊天式 AI 不同，Agent 可以：
- 主动调用工具
- 规划多步骤任务
- 处理复杂的工作流
- 在失败时自动重试
核心特点：自主性、交互性、反应性、主动性
核心概念
1. Agent 的定义
Agent 是能够：
- 感知 (Perceive)：获取环境信息
- 推理 (Reason)：分析情况并制定计划
- 行动 (Act)：执行具体操作
- 学习 (Learn)：从反馈中改进
2. Agent 与 Chatbot 的区别
| 特性 | Chatbot | AI Agent |
|---|---|---|
| 交互方式 | 问答式 | 任务导向 |
| 主动性 | 被动响应 | 主动规划 |
| 工具使用 | 有限 | 丰富 |
| 任务复杂度 | 单步任务 | 多步骤任务 |
| 记忆能力 | 会话级 | 长期记忆 |
| 自主决策 | 无 | 有 |
Agent 的架构
基本架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent 架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ 输入 │ ──▶│ 推理 │ ──▶│ 输出 │ │
│ │ Input │ │ Reasoning│ │ Output │ │
│ └─────────┘ └────┬────┘ └─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 工具调用 │ │
│ │ Tools │ │
│ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 环境反馈 │ │
│ │ Feedback │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
核心组件
1. 规划模块 (Planning)
- 任务分解
- 步骤排序
- 资源分配
- 时间估算
2. 记忆模块 (Memory)
- 短期记忆（当前会话）
- 长期记忆（向量存储）
- 上下文管理
- 知识检索
3. 工具模块 (Tools)
- 文件操作
- API 调用
- 命令执行
- 数据库查询
4. 反思模块 (Reflection)
- 结果验证
- 错误处理
- 策略调整
- 重试机制
Agent 的类型
1. 单 Agent 系统
由一个 Agent 完成所有任务：
┌─────────────────┐
│ Agent │
│ ┌───────────┐ │
│ │ Planning │ │
│ │ Memory │ │
│ │ Tools │ │
│ │ Action │ │
│ └───────────┘ │
└─────────────────┘
特点：
- 实现简单
- 适合单领域任务
- 容易调试
2. 多 Agent 系统
多个 Agent 协同工作：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Multi-Agent System │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Planner │ ──▶│ Coder │ ──▶│ Tester │ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────┴───────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ Coordinator │ │
│ │ Agent │ │
│ └──────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
特点：
- 专业化分工
- 可并行处理
- 适合复杂任务
常见角色：
| Agent 角色 | 职责 |
|---|---|
| Planner | 任务规划、分解 |
| Coder | 代码生成、修改 |
| Reviewer | 代码审查、验证 |
| Tester | 测试用例生成 |
| Debugger | 问题定位、修复 |
| Documenter | 文档生成 |
3. 层级 Agent 系统
Agent 之间存在上下级关系：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Hierarchical Agent System │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────┐ │
│ │ Manager Agent (L1) │ │
│ │ 任务分配、进度监控、协调 │ │
│ └─────────────┬─────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────┼──────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │Coder ││Tester││Doc │ (L2) │
│ │Agent ││Agent ││Agent │ │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
主流 Agent 框架
1. LangChain Agent
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain.tools import Tool
# 定义工具
tools = [
Tool(
name="calculator",
func=lambda x: eval(x),
description="执行数学计算"
)
]
# 创建 Agent
agent = create_openai_functions_agent(
llm=chat_model,
tools=tools,
prompt=prompt
)
2. AutoGen
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 创建 Agent
assistant = AssistantAgent(
name="assistant",
llm_config={"model": "gpt-4"}
)
user_proxy = UserProxyAgent(
name="user_proxy",
code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)
# 启动对话
user_proxy.initiate_chat(
assistant,
message="计算斐波那契数列的第 10 项"
)
3. Claude Code Task Agent
// 使用 Claude Code 的子代理
import { Task } from '@anthropic-ai/claude-code';
const result = await Task({
description: "分析项目代码结构",
subagentType: "explore",
model: "claude-opus-4-5"
});
4. Cursor Composer
Cursor 的 Agent 系统：
- Composer：多步骤任务执行
- Background Agent：后台处理
- Multi-Agent Interface：并行多智能体
Agent 的设计模式
1. ReAct (Reasoning + Acting)
Thought (思考) → Action (行动) → Observation (观察) → Thought (思考) → ...
示例：
Thought: 我需要读取文件内容
Action: ReadFile(path="src/main.js")
Observation: 读取到 100 行代码
Thought: 我看到了问题所在
Action: EditFile(...)
2. Chain of Thought
逐步推理，展示思考过程：
问题：用户报告登录失败
思考步骤：
1. 检查认证逻辑
2. 查看日志文件
3. 验证 API 配置
4. 定位问题原因
3. Plan-and-Execute
先规划再执行：
1. 规划阶段：
- 分析需求
- 制定计划
- 分解任务
2. 执行阶段：
- 按步骤执行
- 记录进度
- 处理异常
4. Self-Refine
自我反思和改进：
1. 生成初始方案
2. 自我审查
3. 识别问题
4. 改进方案
5. 重复 2-4
Agent 的最佳实践
1. 明确目标
- 清晰定义任务边界
- 设定成功标准
- 明确输出格式
2. 工具设计
- 工具功能单一
- 输入输出明确
- 错误处理完善
3. 记忆管理
- 合理设置上下文窗口
- 使用向量存储长期记忆
- 定期清理无关信息
4. 安全考虑
- 限制可执行的操作
- 实施权限控制
- 记录所有行动
5. 可观测性
- 记录决策过程
- 监控执行状态
- 追踪资源使用
Agent 的应用场景
| 场景 | Agent 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 代码生成 | Coder Agent | 生成、修改代码 |
| 代码审查 | Reviewer Agent | 审查代码质量 |
| 自动化测试 | Tester Agent | 生成测试用例 |
| Bug 修复 | Debugger Agent | 定位和修复问题 |
| 文档生成 | Documenter Agent | 生成技术文档 |
| 数据分析 | Analyst Agent | 处理数据任务 |
| 运维自动化 | Ops Agent | 自动化运维操作 |
参考资源
论文
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications
框架文档
文档更新时间：2025 年 12 月
