AI Agent：从概念到工程
TL;DR
AI Agent 是把计算感知、记忆、推理与动作闭环化的系统。现代 Agent 往往以大型语言模型（LLM）作为推理/自然语言接口，但完整系统通常由多个模块（planner、executor、memory、tool adapters、verifier）组成。本文澄清常见混淆，给出结构化框架、常见范式（反应式、规划式、混合 / ReAct 等）、工程挑战与示例流程，附带可复用的伪代码/JSON 交互模板。
1. 定义 — 什么是 Agent？
Agent（智能体） ：在给定环境中自主感知（Perception）、记忆（Memory）、推理/规划（Reasoning/Planning），并通过工具或本体动作（Action）影响环境的系统。关键在于自主决策能力：能把“目标/意图”转化为多步行动，并在执行过程中基于观察动态调整。
注意：**自动化工作流（workflow / RPA）**可能只有预设规则或触发器，缺乏在线推理与动态规划，不应单纯等同为 Agent；但两者可以结合（智能化 RPA）。
2. 智能体的核心组件（模块化视角）
一个工程化的 Agent 通常包含以下模块（相互配合而非线性单元）：
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感知（Perception）
- 从环境中摄取信号：对话输入、传感器、API 返回、文件、网页等。
- 常配合解析器（parsers）、信息抽取与实体识别模块。
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记忆（Memory / Knowledge）
- 短期（Working） ：当前会话上下文、最近动作、临时变量。
- 中期（Episodic / Logs） ：历史对话、行动记录、工具调用结果。
- 长期（Semantic / KB） ：知识库、向量索引、知识图谱。
- 关键机制：检索（retrieval）、索引（vector DB）、写回（update）与过期策略。
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推理与规划（Planner / Policy）
- 将高层目标分解为子任务、生成行动序列，评估候选行动的后果。
- 可由 LLM 直接完成（prompt-based planning）或由专门的 planner（树搜索、优化器、强化学习策略）实现。
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工具适配器（Tool adapters / Tools）
- 把抽象行动映射到具体能力：调用 API、查询 DB、执行 shell、操控机器人等。
- 每个工具应伴随一份“能力说明（schema）”用于能力发现和安全限制。
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执行器（Executor）
- 发送实际指令给工具；处理异步结果、错误和重试策略。
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观察与校验（Observe / Verifier）
- 检查工具返回的结果是否符合预期（格式、可信度、语义）。
- 可包含回滚、补救动作、人工审查触发器。
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对齐与安全（Safety / Governance）
- 权限、审计日志、敏感信息屏蔽、失败降级策略（safe-fallback）。
在实现上，LLM 通常被用作“自然语言推理和序列化决策”的模块（即“语言中枢”），但并非全能：其它模块负责状态管理、可执行性与可靠性。
3. 智能体类型（按设计侧重点）
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反应式智能体（Reactive）
- 直接将感知映射为行动；适用于延迟敏感、实时场景（例如某些控制任务）。
- 优点：速度快、简单；缺点：缺乏长远规划，可能陷入局部最优。
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规划型智能体（Deliberative / Planner-Executor）
- 在执行前进行深度规划，评估多步行动序列的后果。
- 优点：适合复杂多步骤任务；缺点：计算成本高、响应慢。
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混合智能体（Hybrid，常见）
- 结合两者：短期用反应式策略，遇到复杂目标触发 planner（例如 ReAct、Planner-Executor）。
- ReAct（Reason+Act）是一种常见范式：模型在推理（reasoning）与行动（action）之间循环，观察（observe）结果后继续推理。
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层次式 / 多智能体系统（Hierarchical / Multi-agent）
- 将任务拆为多个子 agent（planner agent, tool agent, verifier agent 等）或并行协作的 agent 集群。
4. 常见范式与模式（简述）
- Chain-of-Thought (CoT) ：让模型生成中间推理步骤，提升复杂推理性能。
- ReAct：模型输出包含“thought”和“action”结构，交替进行推理与工具调用。
- Planner-Executor：先用 planner 生成完整计划，再由 executor 分步执行并处理异常。
- Tree-of-Thought / Search-based：在“思路树”中进行搜索以提升解序列的可靠性（更昂贵但更稳健）。
- Reflexion：模型反思（self-feedback）并优化未来决策策略。
（以上都是研究与工程中常见的设计思路，实际系统通常将多种模式组合使用。）
5. 关键工程挑战与风险
- 上下文窗口与长时记忆：LLM token 限制导致一次性无法保持全部上下文，需用检索/摘要/分段策略。
- 幻觉（Hallucination） ：模型可能编造事实 → 需要工具验证、事实检索与模型响应可信度估计。
- 工具失败与回滚：外部 API/设备出错要有重试与补救方案。
- 权限与安全：工具可能访问敏感资源，必须有授权、审计和人工在环。
- 延迟与成本：频繁调用大型模型 + 多工具交互会增加延迟与计算成本。
- 可解释性与可控性：需要提供可审计的决策链（logs、reason traces）。
- 非确定性与可复现性：随机性导致行为变化，需要 deterministic seeds、policy constraints 或缓存策略。
6. 评估维度（Metrics）
- 任务成功率 / 成功时间：是否达成目标、耗时多久。
- 工具调用次数 / 成本：资源消耗（模型调用、API 调用）。
- 鲁棒性：对 noisy input /环境变化的容忍度。
- 安全与合规性：未触犯限制操作的频率。
- 可解释性：是否能重构决策链以供审计。
7. 实用范例：旅行规划 Agent（结构化流程 + 伪代码）
目标：帮助用户规划 3 天北京行程并预订酒店（示例简化）。
高层流程：接收目标 → 规划子任务 → 逐步调用工具（天气、地图、预订）→ 汇总并反馈 → 根据用户反馈调整
伪 JSON（ReAct 风格）思想示例：
{
"thought": "用户要在 2025-12-20 至 2025-12-22 去北京，我需要先确认天气和可行景点，再预订酒店。",
"plan": [
"check_weather",
"search_attractions",
"plan_daily_itinerary",
"find_hotels_and_book",
"generate_final_plan"
],
"next_action": {
"action": "check_weather",
"action_input": {"city": "北京", "date_range": ["2025-12-20", "2025-12-22"]}
}
}
单轮伪代码（高层） ：
while not task_complete:
perception = read_inputs() # 获取用户输入与工具返回
memory_context = retrieve_memory(perception)
plan = planner.generate_plan(memory_context, goal) # LLM 或 planner
action = executor.select_next_action(plan)
result = tool_adapter.call(action)
observation = verifier.check(result)
write_memory(perception, action, observation)
if verifier.detect_issue(observation):
planner.adjust(plan, observation)
8. 工程建议（落地提示）
- 模块化设计：把 planner、executor、memory、tool-adapter 分开，易于测试与替换。
- 声明式 Tool Schema：给每个工具一个能力声明（输入/输出 schema），便于模型安全调用与格式匹配。
- 请总是验证工具结果：不能直接把外部返回当成事实，要做“校验→格式化→写入记忆”。
- 监控与审计：记录所有决策路径与工具调用，便于回溯与合规。
- 渐进式复杂度：从反应式 agent 开始，再逐步增加 planner 与长期记忆。
9. 常见误区
- 误区：LLM = 智能体 的全部
澄清：LLM 是强力的语言/推理模块，但真实 Agent 还需要执行器、适配器、记忆管理与安全治理。 - 误区：所有能调用工具的 LLM 都是“完整智能体”
澄清：单纯调用工具并不等同完整 agent，关键看是否有闭环的记忆、验证与动态规划能力。 - 误区：自动化流程必然不是智能体
澄清：传统自动化不是智能体，但当自动化加入在线规划和决策能力后，就能成为 agent（例如智能化 RPA）。
结语
AI Agent 把“理解—记忆—推理—行动”串成闭环。理解 Agent 不仅是理解 LLM 的语言能力，而是系统工程——如何使模型与工具、安全、记忆与校验机制协同工作。本文梳理了概念、模块、设计范式、工程挑战与一份可复用的伪代码示例，旨在为实际构建或理解 Agent 提供一套清晰的思路。
