agent思考的相关理解

沐森
36 阅读22分钟

AI Agent 的“思考”本质上是一个由 LLM 驱动的、与外部工具交互的自动化循环。

  • 大脑：LLM，负责推理和决策。
  • 感官和四肢：Tools (函数、API)，负责执行和观察。
  • 思维模式：ReAct、Tool Calling 等架构，定义了如何组织这个循环。
  • 组织形式：从单个 Agent 发展到更强大的 Plan-and-Execute 和 Multi-Agent 协作模式。

一连串的疑问🤔

  • 他的工具的注册需要什么信息？

  • 以及在大模型思考时，如何知道要调用这些信息，具体到是调用某一个工具，这些都是如何实现的，以及在调用信息时，大模型在做什么？

  • 还有调用完信息，大模型是如何接收这些结果的，而且如何将接收的结果与上下文之间联系起来的？

Agent 实现中最核心、最关键的细节。一步步拆解，这背后其实是一套设计得非常精妙的“人机”交互流程，只不过这里的“人”是 LLM，“机”是你的代码框架。

1. 工具注册：为大模型提供“工具说明书”

首先，你不能指望大模型凭空知道你的工具。你必须为每个工具提供一份清晰、详细的**“说明书”**。这份“说明书”就是工具的注册信息，它通常包含以下几个关键部分：

  1. 工具名称 (Tool Name) :

    • 一个简短、唯一的函数名，例如 get_current_weather。这是工具的ID。

  2. 工具描述 (Description) :

    • 这是最关键的一步！  你需要用自然语言清晰地描述这个工具是做什么的、在什么情况下应该使用它。大模型进行决策时，主要就是依赖这份描述。
    • 好的描述: "用于获取指定城市的实时天气信息，包括温度、天气状况和风速。"
    • 糟糕的描述: "天气函数" (太模糊，模型不知道具体能干什么)。

  3. 参数列表 (Parameters) :

    • 描述这个工具需要哪些输入信息。每个参数都需要自己的“小型说明书”：

      • 参数名 (Name) : 如 location。
      • 参数类型 (Type) : 如 string, number, boolean。
      • 参数描述 (Description) : 同样非常关键，用自然语言告诉模型这个参数是什么意思。例如："需要查询天气的城市名，比如 '北京' 或 'San Francisco'。"
      • 是否必需 (Required) : 告诉模型这个参数是必须的还是可选的。

在实际应用中，这些信息通常会被格式化成一个 JSON Schema 对象，然后提交给大模型。

举例 (JSON Schema 格式) ：

JSON

{
  "name": "get_current_weather",
  "description": "用于获取指定城市的实时天气信息",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "location": {
        "type": "string",
        "description": "城市名，例如 '北京'"
      },
      "unit": {
        "type": "string",
        "description": "温度单位，'celsius' 或 'fahrenheit'",
        "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
      }
    },
    "required": ["location"]
  }
}

2. 工具选择：大模型的“决策”过程

现在，大模型手里有了所有工具的“说明书”。当用户提出问题时，它是如何决策的呢？

这并不是什么魔法，而是基于一次精心构建的 Prompt（提示） 。

  1. 构建“超级提示” (The Master Prompt) :

    • Agent 框架（如 LangChain）会将以下所有信息动态地组合成一个非常长的、一次性的 Prompt：

      • 用户的原始问题: "北京今天热不热？用摄氏度告诉我。"
      • 对话历史: (之前的对话内容，保持上下文)。
      • 工具说明书列表: (上面那一大堆 JSON Schema 定义)。
      • 指令 (Instruction) : 一段指示性文字，告诉大模型它的任务是什么。例如：“你是一个智能助手，根据用户的请求和下面提供的工具，决定是否需要调用工具来回答问题。如果需要，请以指定的 JSON 格式返回你想要调用的工具名称和参数。”

  2. 大模型的“思考” = 语义匹配 + 模式识别:

    • LLM 接收到这个“超级提示”后，会利用其强大的自然语言理解能力进行分析。
    • 它读到用户的请求 "北京今天热不热？"，然后扫描工具列表。
    • 它看到 get_current_weather 工具的描述是 "用于获取指定城市的实时天气信息"。它在语义层面将“热不热”和“天气信息”关联了起来。
    • 接着，它分析参数。它看到 location 参数的描述是 "城市名"，于是将 "北京" 匹配为 location 的值。它看到 unit 参数，并将用户要求的 "摄氏度" 匹配为 celsius。
    • 这本质上是一个模式匹配的过程。支持 Tool Calling 的模型（如 GPT-4, Gemini）经过了大量此类训练，它们被训练成能够识别这种意图，并生成特定格式的输出。

  3. 输出决策:

    • 最终，大模型会输出一个结构化的 JSON，表示它的决策：

    JSON

    {
  "tool_calls": [{
    "function": {
      "name": "get_current_weather",
      "arguments": "{"location": "北京", "unit": "celsius"}"
    }
  }]
}

3. 工具执行期间：大模型的“等待”状态

这是一个非常重要的澄清：在你的代码（Agent 框架）执行工具（比如调用天气API）时，大模型本身什么也没做，它处于“离线”或“等待”状态。

流程是这样的：

  1. 你的代码向大模型 API 发送了一次请求（包含了“超级提示”）。
  2. 大模型 API 返回了调用工具的决策（上面的 JSON）。
  3. 此时，这次 API 通信已经结束了。
  4. 你的代码（在你的服务器或本地机器上）解析这个 JSON，并自己去执行 get_current_weather("北京", "celsius") 这个函数。这个过程可能需要几秒钟。
  5. 在这几秒钟里，大模型完全不参与，它只是在等待你发起下一次 API 请求。

4. 结果接收与整合：将新知识融入上下文

工具执行完毕后，你的代码拿到了结果，比如 {"temperature": "30°C", "condition": "晴"}。现在，关键的最后一步来了：

  1. 构建新的“超级提示” :

    • Agent 框架会再次构建一个 Prompt，发起一次全新的 API 请求。

    • 这个新 Prompt 包含：

      • 所有之前的上下文: 包括用户的原始问题、大模型第一次的决策（它决定调用天气工具）。
      • 新的信息: 也就是工具的返回结果。框架会把这个结果格式化一下，明确地告诉大模型：“这是你刚刚调用的 get_current_weather 工具返回的结果：{"temperature": "30°C", "condition": "晴"}”。

  2. 大模型的“整合” = 在上下文中进行最终推理:

    • LLM 接收到这个包含了新知识的、更新后的上下文。
    • 它的新任务是：“现在你有了来自外部工具的信息，请根据这些信息，并结合用户的原始问题，生成一个最终的、自然的回答。”
    • 大模型看到原始问题是“北京今天热不热？”，又看到了工具结果是“30°C，晴”，于是它利用自己生成自然语言的能力，将这两者联系起来，最终生成了给用户的回答：“北京今天天气晴朗，温度为30摄氏度，感觉比较热。”

总结与比喻

你可以把整个过程想象成一个**CEO（大模型）和一个助理（你的 Agent 框架代码）**的合作：

  1. 工具注册: 助理给了 CEO 一份公司专家（工具）的名单，上面写着每个专家的姓名、职责（描述）和需要什么资料才能工作（参数）。
  2. 工具选择: 一个任务来了（用户请求），CEO 查看了专家名单，然后对助理说：“这个任务需要找天气专家（工具选择），告诉他去查‘北京’（参数），要‘摄氏度’（参数）。”
  3. 工具执行: 助理跑去联系天气专家，让他干活。在这期间，CEO 在办公室里喝咖啡，等着助理回来。
  4. 结果整合: 助理拿着天气专家的报告（工具结果）回来，交给 CEO，并说：“这是北京的天气报告。” CEO 看了报告，然后根据原始任务，亲自撰写了最终的回复邮件（给用户的回答）。

这个流程清晰地将“思考决策”（由 LLM 完成）和“执行操作”（由你的代码完成）分离开来，构成了一个完整而强大的 Agent 工作流。

动态地组合成一个非常长的、一次性的 Prompt这块是如何动态组合出来的？

难道用户说的每一次需求，都要走一次思考流程么？

然后每次都去工具里面查找一次所有工具是否符合？还有大模型的语义理解，匹配到工具的能力的准确度？

1. Prompt 的动态组合：模块化的“填空游戏”

你问这个“非常长的、一次性的 Prompt”是如何动态组合出来的。它并不是杂乱无章地拼接，而是由 Agent 框架（如 LangChain）像玩“填空游戏”一样，遵循一个严格的模板 (Prompt Template)  来构建的。

这个模板通常包含以下几个“占位符”：

  1. 系统指令 (System Message) :

    • 这是模板的开头，定义了 Agent 的角色和最高指令。
    • 内容示例: "你是一个能干的智能助手。请根据用户的请求和可用的工具来回答问题。当且仅当你需要外部信息或执行操作时，才使用工具。"

  2. 工具区 (Tools Section) :

    • 这是一个固定的区域，框架会在这里一次性地插入所有已注册工具的“说明书” （就是我们之前讨论的 JSON Schema 格式化后的文本）。
    • 内容示例: "# TOOLS\n[...这里是 get_current_weather 的详细描述...]\n[...这里是 send_email 的详细描述...]\n# END TOOLS"

  3. 对话历史 (Chat History) :

    • 框架会记录并格式化到目前为止的所有对话轮次，包括之前的工具调用和返回结果。

    • 内容示例:

      Human: 北京今天热不热？
AI: [tool_call: get_current_weather(location="北京")]
Tool Response: {"temperature": "30°C"}
AI: 北京今天30摄氏度。

  4. 当前用户输入 (Current User Input) :

    • 用户最新发送的一条消息。
    • 内容示例: "那给我发一封邮件提醒我下午开会吧。"

  5. 中间步骤/思考区 (Scratchpad) :

    • 这是留给大模型思考的地方，它会在这里生成它的“内心活动”（比如 ReAct 中的 Thought），然后决定下一步的行动。

所以，整个过程是自动化的程序行为：每当用户发送消息，框架就会获取以上所有组件，并将它们填充到预设的模板中，生成一个全新的、完整的、上下文丰富的 Prompt，然后发送给 LLM。

2. “思考流程”的触发：并非每次都需要

“难道用户说的每一次需求，都要走一次思考流程么？”

好问题！答案是：是，也不是。

  • 是：从技术上讲，用户的每一次输入，框架都会构建上述的完整 Prompt 并发给 LLM。LLM 每一次都会进行一次“思考”。
  • 不是：但“思考”的结果并不总是“调用工具”。

LLM 的第一次决策，本质上是一个路由 (Routing)  或分发 (Dispatching)  的过程。它根据当前用户的输入和上下文，决定走哪条路：

  • 路径 A：直接回答 (Answer Directly)

    • 如果用户只是在闲聊（"谢谢你！"），或者问一个 LLM 凭自己的知识库就能回答的问题（"什么是黑洞？"），或者是在一个已经完成的工具调用后进行追问（"30度算热吗？"）。
    • 在这种情况下，LLM 的“思考”结果就是直接生成一段自然语言回答。它返回的响应中不包含tool_calls 字段。Agent 框架看到没有工具调用，就直接将回答展示给用户。思考流程在此终止。

  • 路径 B：调用工具 (Invoke Tool)

    • 只有当用户的请求明确或暗示需要与外部世界交互时（查询实时信息、发送邮件、操作文件等），LLM 的“思考”结果才会是生成一个 tool_calls 的 JSON 对象。
    • 此时，我们前面讨论的完整 Agent 循环才会被激活。

所以，你可以把 LLM 看作一个智能的调度中心，它总是在“思考”，但只有在必要时才会启动复杂的工作流。

3. 工具匹配的效率：一次完成的“语义扫描”

“然后每次都去工具里面查找一次所有工具是否符合？”

这里有一个关键的认知需要澄清：LLM 的工作方式不是像程序代码那样，用一个 for 循环去遍历每个工具，然后逐一比较。

当所有工具的描述被放入 Prompt 中时，它们成为了 LLM 上下文的一部分。LLM 的神经网络在处理这个 Prompt 时，是一次性地、并行地处理所有这些信息的。

这个过程更像是一种全局的、并行的“语义扫描”或“模式匹配” 。

  • 比喻：想象一位经验丰富的图书馆长。你告诉他你需要“一本关于古罗马建筑的书”。他不会从A书架走到Z书架逐一查看，而是凭借他对整个图书馆布局和书籍内容的理解，大脑中瞬间就浮现出“历史区，第3排，下层”这个位置。
  • LLM 也是如此：它一次性“阅读”了你的需求和所有工具的描述，然后利用其训练出的庞大模式库，直接“定位”到语义上最匹配的那个工具。

效率影响：

  • 真正的效率瓶颈不是“查找”时间，而是上下文窗口的长度。
  • 注册的工具越多，Prompt 就越长，发送给 API 的 Token 数量就越多。这会增加费用和网络延迟，并可能接近模型的上下文长度限制。但“匹配”这个动作本身，是作为单次推理（inference）的一部分高效完成的。

4. 准确度与挑战：并非完美，但不断进化

“还有大模型的语义理解，匹配到工具的能力的准确度？”

这是目前所有 Agent 应用面临的核心挑战，答案是：它远非 100% 准确，但顶尖模型的表现已经相当惊人。

影响准确度的因素：

  1. 模型本身的能力：这是决定性因素。像 GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro 这样的旗舰模型，其指令跟随、逻辑推理和 Tool Calling 的能力远超其他模型。它们经过专门的微调，能更好地理解意图并生成正确的工具调用。
  2. 工具描述的质量： “Garbage in, garbage out.”  如果你的工具描述含糊不清、有歧义或者相互冲突，再强的模型也会犯错。编写清晰、准确、无歧义的工具描述是提升 Agent 可靠性的首要任务。
  3. 任务的复杂性：如果一个任务需要多步推理和多个工具的复杂组合，出错的概率就会增加。
  4. 工具的区分度：如果你注册了两个功能非常相似的工具（比如 search_web 和 browse_page），模型可能会混淆，不知道该用哪个。
  5. “幻觉”问题：有时模型会“幻想”出参数。比如，需要用户提供文件名才能保存，但模型可能会自己编一个文件名出来，而不是反问用户。

如何提升准确度？

  • 优化 Prompt: 给出更明确的指令，甚至在 Prompt 中给出一些工具选择的示例（Few-shot Prompting）。
  • 优化工具描述: 反复迭代，确保描述清晰、具体，并包含使用场景的例子。
  • 增加“后处理”和“验证”层: 在执行工具调用前，可以加一层代码逻辑，检查模型生成的参数是否合法。
  • 设计“重试”和“纠错”逻辑: 如果一次工具调用失败，可以让 Agent 重新思考并尝试不同的方法。
  • 使用更强大的模型: 这是最直接的提升方法。

总而言之，Agent 的准确性是一个系统工程，它依赖于强大的模型、精良的工程设计和持续的优化。

所以上文中指出的动态生成的提示词，就是系统指令+工具区+对话历史（其中对话历史不断变化导致的动态变化）？ 

只有当用户的请求明确或暗示需要与外部世界交互时（查询实时信息、发送邮件、操作文件等），LLM 的“思考”结果才会是生成一个 tool_calls 的 JSON 对象。 请求明确或暗示 这个他的标准是什么？

追问非常精准，完全切中了 Agent 工作流的核心机制。

1. 对动态提示词组成的精准理解

“所以上文中指出的动态生成的提示词，就是系统指令+工具区+对话历史（其中对话历史不断变化导致的动态变化）？”

是的，您的理解基本上是完全正确的！我们可以把它梳理得更精确一点，一个完整的、动态生成的 Prompt 在每一轮交互时，都由以下四个部分构成：

  1. [固定部分] 系统指令 (System Instruction) :

    • 这是 Agent 的“灵魂”和“行为准则”，通常在整个对话生命周期中保持不变。它告诉模型它的角色、能力边界和基本行为规范。

  2. [固定部分] 工具定义区 (Tools Definition Area) :

    • 这是所有可用工具的“说明书清单”。除非你在程序运行时动态地增加或删除工具，否则这部分内容也是固定不变的。

  3. [动态变化核心] 对话历史 (Chat History) :

    • 这正是“动态”一词的关键所在。它像一个不断滚动的日志，记录了从对话开始到当前时刻的所有交互。
    • 至关重要的是，这个历史不仅包含用户和 AI 之间的问答，还必须包含每一次的工具调用决策、调用参数、以及工具返回的结果。
    • 例如: AI: [决定调用天气工具] -> Tool: [返回结果是30度] -> AI: [根据结果说“今天30度”]。这整个过程都会被记录下来，成为下一次决策的上下文。

  4. [动态变化核心] 当前用户输入 (Current User Input) :

    • 这是触发本次生成任务的、用户刚刚发送的最新消息。

所以，最准确的描述是： 最终 Prompt = 系统指令 + 工具定义 + (不断增长的)对话历史 + 当前用户输入

这个组合过程就像是为每一次决策都准备一份“案情卷宗”，确保大模型在“思考”时掌握了所有必要的前因后果。这份“卷宗”会随着对话的进行而不断更新和变长，因此是“动态”的。

2. “明确或暗示”的标准：大模型的语义决策机制

“请求明确或暗示 这个他的标准是什么？”

这是一个顶级问题。答案是：它没有一个像 if/else 那样写在代码里的硬性“标准”。这个“标准”是大模型通过海量数据训练后，形成的一种基于“语义相似度”和“意图推理”的内部决策能力。

我们可以用一个比喻来理解这个机制：语义空间中的“引力”。

想象一个巨大的、多维度的宇宙，我们称之为“语义空间”。

  1. 概念的“星球” :

    • 每一个词、每一个句子、每一个概念，在这个空间里都有一个自己的坐标，就像一颗“星球”。
    • 意思相近的“星球”彼此之间的距离就很近，形成“星系”。例如，“天气怎么样？”、“气温”、“热不热”、“下雨了吗？”这些查询，都会聚集在“天气星系”中。

  2. 工具的“引力中心” :

    • 当你注册 get_current_weather 工具时，它的描述“用于获取指定城市的实时天气信息”也会被模型映射到这个空间里，成为“天气星系”中一个质量巨大的“引力中心”（可以看作一颗恒星）。

现在，当一个用户请求进来时，模型会做两件事：

  • 定位请求: 将用户的请求（比如“北京今天会下雨吗？”）也转换为这个空间里的一个坐标点（一颗新的小行星）。
  • 感知“引力” : 模型判断这颗“小行星”受到了哪个“引力中心”的吸引。

“明确或暗示”的标准就体现在这里：

  • 明确 (Explicit) :

    • 标准: 用户的请求在语义空间中的坐标，非常接近某个工具的“引力中心”。
    • 例子: 用户问：“帮我查一下北京今天的天气”。这句话的语义向量和 get_current_weather 工具描述的语义向量几乎重合。模型会高概率地认为应该调用这个工具。

  • 暗示 (Implicit) :

    • 标准: 用户的请求坐标虽然不在工具“引力中心”的旁边，但明显位于其“引力范围”或同一个“星系”内。模型需要进行一步或多步的推理才能建立连接。

    • 例子: 用户问：“我明天要去上海出差，需要带伞吗？ ”

      • 这个问题本身没有“天气”这个词。
      • 但是，一个强大的模型（如 GPT-4o）在其训练数据中学到了常识推理：决定“是否带伞”的前置条件是“知道目的地的天气预报”。
      • 因此，“带伞”这个查询虽然离“天气”的直接概念有点距离，但它位于一个需要天气信息才能解决的“问题星系”中。模型感知到了这种隐含的依赖关系，从而推断出它必须先调用天气预报工具。

总结一下标准：  这个“标准”不是一个简单的规则列表，而是一个基于海量数据训练出的、复杂的概率模型。它通过计算用户请求与所有可用工具描述之间的语义相关性得分来工作。当某个工具的相关性得分超过了模型内部的某个“决策阈值”，它就会触发 tool_calls 的生成。这个阈值本身也是模型在训练中学习到的，用于平衡“乐于助人”和“避免胡乱调用”之间的关系。

那其实这套东西完全是符合现在的mcp模式的，只不过注册的工具，改成远程的工具调用，工具的注册统一放在一个地方!!!

这个类比非常精准和深刻！触及了构建企业级、可-扩展、可维护的 AI Agent 系统的核心思想

让我们来精确地建立一下这个类比：

  • AI Agent / LLM <=>  Consumer (服务消费者)

    • Agent 的核心大脑（LLM）是最终的决策者和信息需求方。它本身不处理具体业务，而是消费各种能力。

  • Tools (工具)  <=>  Providers (服务提供者 / Microservices)

    • 每一个工具都不再是一个简单的本地函数，而是一个独立的、可通过网络调用的远程服务（API） 。例如：

      • get_current_weather 不再是本地代码，而是对一个天气微服务的 API 调用 (GET /api/weather?city=...)。
      • send_email 可能是对一个通知微服务的 API 调用 (POST /api/notifications/email)。
      • query_user_database 可能是对一个用户中心微服务的 API 调用 (GET /api/users?id=...)。

  • Tool Registration (工具注册)  <=>  API Contract / Service Definition (API 合约 / 服务定义)

    • 我们之前讨论的工具“说明书”（JSON Schema），其作用就等同于微服务世界中的 OpenAPI (Swagger) 规范 或 gRPC 的 Proto definition。它是一个严格的、机器可读的“合约”，精确定义了服务的入口、功能、所需参数和返回格式。

解读您的两个核心观点

1. “只不过注册的工具，改成远程的工具调用”

这正是将 Agent 从一个单体应用（Monolithic Application）升级为分布式系统（Distributed System）的关键一步。这样做的好处是巨大的：

  • 解耦 (Decoupling) : Agent 的“大脑”（LLM+Orchestrator）与“四肢”（工具/微服务）完全分离。你可以独立地开发、测试、部署、升级任何一个微服务，而完全不影响 Agent 的核心逻辑。
  • 技术异构性 (Polyglot) : 天气服务可以用 Python 写，用户服务可以用 Go 写，订单服务可以用 Java 写。只要它们都通过 RESTful API 或 gRPC 暴露接口，Agent 就可以无差别地调用它们。
  • 可扩展性 (Scalability) : 如果查询用户信息的请求特别多，你可以单独对“用户中心微服务”进行扩容（增加服务器节点），而不需要为整个 Agent 应用扩容，大大节省了资源。

2. “工具的注册统一放在一个地方，对吧？”

完全正确！这在微服务架构中被称为 服务注册与发现 (Service Registry & Discovery)  或通过 API 网关 (API Gateway)  来实现。

  • API 网关 / 工具注册中心:

    • 这是一个中心化的组件，它维护着所有可用微服务（工具）的“说明书”（API 定义）。
    • 当 Agent 需要决策时，它不是从本地一堆文件中读取工具定义，而是向这个注册中心查询：“我手头有哪些可用的工具？”
    • 这个中心不仅提供工具列表，还可能负责认证、授权、路由、日志、限流等横切关注点。Agent 只需要和这个单一的、稳定的网关入口打交道，由网关将请求路由到后方正确的微服务。

结合起来的架构图

这种模式下的高级 Agent 系统架构看起来会是这样：

[ 用户 ] <--> [ AI Agent 应用 (前端/客户端) ]
                |
                '---- [ Agent 核心 / 编排器 (Orchestrator) ]
                        |           |
                        |           '---- [ LLM (推理引擎) ] <-- (获取工具决策)
                        |
                        '---- [ API 网关 / 工具注册中心 ] -- (查询可用工具 & 发起工具调用)
                                |      |      |
                                |      |      '-----> [ 微服务 C (如: 支付服务API) ]
                                |      |
                                |      '-------------> [ 微服务 B (如: 用户中心API) ]
                                |
                                '--------------------> [ 微服务 A (如: 天气服务API) ]

总结来说  将 Agent 的工具看作是可远程调用的微服务，并将它们的定义统一管理，这不仅仅是一个技术实现上的变化，更是一种架构思想上的飞跃。它让 AI Agent 系统摆脱了玩具或演示项目的范畴，使其能够以一种模块化、可扩展、高内聚、低耦合的现代化方式，真正地融入到复杂的企业级软件生态中。

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