想自己构建一个 AI Agent？你必须理解的核心工作机制与设计范式

MarkX
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LLM Agent（Large Language Model Agent）是一种以大语言模型（LLM）作为核心决策中枢的智能体系统。 它通过语言理解与生成能力，完成任务规划（Planning）、推理（Reasoning）和行动执行（Action） ，并可借助外部工具或环境接口完成复杂目标。 与传统 Agent 相比，LLM Agent 不依赖大量人工规则，而是利用大模型的通用知识和推理能力，实现更强的泛化性与灵活性。 当前主流的智能体系统，大多可以归类为 LLM Agent 的不同实现形式。

你如果已经玩转了 ChatGPT 的提示词，是否觉得它只是个“问答机器”，那么 LLM Agent  很可能就是你寻找的下一块技术拼图。它让 LLM 从“问答机器”走向“主动执行”，能帮你自动写周报、分析数据、甚至管理一个项目。

但“能自动执行任务”的背后，是一套精密的工作机制。不理解这套机制，你调用的 Agent 就只是个黑盒，出了问题无从下手，更别说根据需求自己构建一个了。

don't worry现在你有两个选择，选择和智能体来了专业老师一起进行学习指导和他们一起从零开始搭建属于自己的LLMAgent或者选择让我来慢慢和你说从工作机制到如何搭建

今天，我们不谈空洞的概念，直接拆解 LLM Agent 最核心的工作循环，并深入其背后的两大关键系统。理解这些，是你从“使用者”迈向“构建者”的第一步。 image.png

一、核心驱动：感知-思考-执行循环（The Agent Loop）

这是所有 Agent 工作的基石。就像智能体来了里老师说的一样你可以把它想象成一个高度自律的个体的做事方式：

  1. 感知（Perceive） ：作为Agent的眼睛，主要作用于接收外部的观察（Observation） 。这可能是用户的指令、来自环境的反馈（如上一步工具执行的结果）、或从记忆里检索到的信息。
  2. 思考（Think） ：你可以理解为这AI智能体架构是大脑，基于观察所得到的内容，内部 LLM 进行推理（Reasoning） ，决定下一步该做什么。这个思考过程的核心产出是一个  “动作（Action）”  决策。
  3. 执行（Act） ：作为手和脚的目的是将思考决定的“动作”付诸实践。这个动作通常是调用一个工具（Tool Use） ，比如运行一段代码、搜索网络、写入文件，然后把执行结果作为新的“观察”，反馈给第一步。

这个循环会一直运行，直到 LLM 判断任务已经完成，并输出最终结果（Final Answer）。

一个经典的实现范式是 ReAct（Reason + Act） ，它鼓励 LLM 将“推理步骤”和“执行动作”以文本形式明确交替输出，极大地提升了任务完成的可靠性和可解释性。 image.png

二、两大关键支撑系统

当然单有循环还不够。要让 Agent 真正可靠和强大，它需要两个“外挂”系统：

1. 工具系统（Toolkit）：Agent 的“手脚”

LLM 本身只会生成文本。工具赋予了它与现实世界交互的能力。

  • 是什么：一组 Agent 可以调用的函数或 API。比如：计算器、搜索引擎、代码执行器、文件读写器。
  • 如何工作：在“思考”阶段，LLM 根据当前需求，从工具列表中选择最合适的一个，并以正确的格式生成调用参数。
  • 关键点：你需要用清晰的描述（名称、功能、参数格式）向 LLM 定义每个工具。这就是  “工具检索（Tool Retrieval）”  和  “工具调用（Tool Calling）”  的核心。 image.png

2. 记忆系统（Memory）：Agent 的“经验”

没有记忆的 Agent 每次对话都是“金鱼”，无法进行长对话或复杂任务。

  • 短期记忆（Short-term） ：通常指当前的对话历史。它让 Agent 拥有上下文理解能力。

  • 长期记忆（Long-term） ：这是 Agent 智能的升华。它可以是：

    • 向量数据库（Vector DB） ：存储历史对话或知识片段，供 Agent 在需要时检索（Retrieve）  相关上下文。
    • 摘要记忆（Summarization） ：将冗长的对话历史总结成精炼的要点，节省上下文窗口。
    • 反射（Reflection） ：让 Agent 回顾自己的行动历史，总结成功经验和失败教训，并存入记忆，指导未来行为。

三、设计范式：如何组织你的 Agent？

理解了核心组件，你可以像搭积木一样设计 Agent。主流范式有两种：

  • 单一 Agent（Single Agent） ：一个 Agent 内部协调使用多个工具和记忆，完成所有任务。结构简单，适合明确、线性的任务。
  • 多 Agent 协作（Multi-Agent Collaboration） ：多个各司其职的 Agent（如一个“规划者”，一个“执行者”，一个“审查者”）通过协作完成复杂任务。角色清晰，易于调试，能处理更复杂的工作流。 image.png

动手之前：给你的 Checklist

好了，现在你已经知道Agent的核心机制和怎样运作了，现在如果你想从零开始构建或深度定制一个 Agent你的思考清单应该是这样的：

  1. 任务分解：我的任务需要被拆解成几个“感知-思考-执行”循环？
  2. 工具定义：完成这些任务，需要给 Agent 配备哪些“手脚”（工具）？如何清晰地描述它们？
  3. 记忆设计：我的任务需要上下文吗？需要从外部知识库检索吗？需要让 Agent 从历史中学习吗？
  4. 架构选择：用单一 Agent 还是多 Agent 协作？

理解了这些机制和设计范式，你再看 LangChain、AutoGPT、CrewAI 这些框架，就不再是神秘的魔法，而是一组组精心实现的模块。你可以更自信地选用、调试，甚至创造属于自己的智能体。

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