跳到主要内容

AI Agent

AI Agent（智能代理）是能够自主感知环境、做出决策并执行行动以完成特定目标的 AI 系统。与简单的问答不同，Agent 可以规划任务、调用工具、并迭代执行直到目标完成。

核心概念​

Agent 的定义​

Agent = LLM + 记忆 + 规划 + 工具

  • LLM： 作为"大脑"进行推理和决策
  • 记忆： 保存历史信息和学习经验
  • 规划： 分解任务、制定计划
  • 工具： 与外部世界交互的能力

与传统 AI 的区别​

特性传统 AIAI Agent
交互方式单轮问答多轮自主执行
任务复杂度简单任务复杂任务
决策能力无自主决策
工具使用无调用多种工具
环境感知无持续感知

核心能力​

1. 任务规划​

Agent 能够将复杂任务分解为可执行的步骤：

目标：分析竞品并生成报告
  ├── 步骤1：搜索竞品信息
  ├── 步骤2：抓取官网数据
  ├── 步骤3：分析产品特点
  ├── 步骤4：对比优劣势
  └── 步骤5：生成分析报告

2. 工具调用​

Agent 可以使用各种工具：

  • 搜索工具： 网络搜索、知识库检索
  • 代码执行： Python、Shell 命令
  • API 调用： 第三方服务
  • 文件操作： 读写文件、数据处理

3. 记忆管理​

  • 短期记忆： 当前对话上下文
  • 长期记忆： 向量数据库存储的知识
  • 工作记忆： 任务执行过程中的中间状态

4. 自我反思​

Agent 能够评估自己的输出并进行改进：

  • 检查答案正确性
  • 识别错误并修正
  • 优化执行策略

实现框架​

ReAct（Reasoning + Acting）​

最经典的 Agent 模式：

思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）→ 循环

示例：

问题：北京今天的天气适合户外运动吗？

Thought: 我需要查询北京今天的天气
Action: search_weather("北京")
Observation: 北京今天晴，25°C，空气质量良

Thought: 天气晴朗，温度适宜，适合户外运动
Action: final_answer("是的，北京今天天气晴朗...")

Plan-and-Execute​

先规划后执行：

  1. 生成完整计划
  2. 按步骤执行
  3. 根据反馈调整

Multi-Agent​

多个 Agent 协作：

  • 专家 Agent： 各司其职
  • 协调 Agent： 分配任务
  • 评审 Agent： 质量把控

代码示例​

基础 Agent 实现​

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(api_key="your-api-key", base_url="https://api.weelinking.com/v1")

# 定义工具
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_web",
            "description": "搜索互联网获取信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "搜索关键词"}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_code",
            "description": "执行 Python 代码",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {"type": "string", "description": "Python 代码"}
                },
                "required": ["code"]
            }
        }
    }
]

def run_agent(task):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个能够使用工具完成任务的 AI Agent。"},
        {"role": "user", "content": task}
    ]
    
    while True:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice="auto"
        )
        
        message = response.choices[0].message
        
        # 如果没有工具调用，返回最终答案
        if not message.tool_calls:
            return message.content
        
        # 执行工具调用
        messages.append(message)
        for tool_call in message.tool_calls:
            result = execute_tool(tool_call)
            messages.append({
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "content": result
            })

Agent 框架​

LangChain​

  • 最流行的 Agent 框架
  • 丰富的工具生态
  • 灵活的链式组合

AutoGPT​

  • 全自动 Agent
  • 长期任务执行
  • 自我迭代改进

CrewAI​

  • 多 Agent 协作
  • 角色定义清晰
  • 任务分工明确

OpenAI Assistants​

  • 官方 Agent API
  • 内置代码执行
  • 文件处理能力

应用场景​

1. 研究助手​

  • 自动搜索文献
  • 整理研究资料
  • 生成研究报告

2. 数据分析​

  • 自动获取数据
  • 执行分析代码
  • 生成可视化图表

3. 客服机器人​

  • 理解用户意图
  • 调用业务系统
  • 解决用户问题

4. 编程助手​

  • 理解需求
  • 编写代码
  • 测试和调试

挑战与未来​

当前挑战​

  1. 可靠性： 长任务链容易出错
  2. 成本： 多轮调用成本高
  3. 安全性： 工具调用的安全边界
  4. 评估： 难以量化 Agent 能力

未来趋势​

  1. 更强规划： 更好的任务分解能力
  2. 更多工具： 更丰富的工具生态
  3. 自我学习： 从执行中学习改进
  4. 多模态： 处理图像、语音等