前端的 AI 应用开发系列四：智能体Agent的发展历程

什么是大语言模型智能体(Agent)？

大语言模型智能体是基于先进语言模型构建的系统，能够理解指令并自主完成任务。与普通语言模型相比，Agent能够做更多事情：

更好地理解你真正想要什么（不只是字面意思）
把复杂问题拆解成小步骤来解决
会用各种工具和资源来帮你完成任务
从反馈中学习，越用越懂你
在信息不完整时也能做出合理判断
能记住长期目标，不会半路跑偏

Agent的发展历程

早期摸索阶段(2017-2019):
- 基本上是靠规则和简单决策树来运作的
- 全靠写死的脚本，灵活性有限
- 比如MIT做的那些早期对话系统
开始会用工具(2020-2021):
- 开始尝试让语言模型调用一些工具，但能力还很初级
- GPT-3出现后，事情开始变得有趣
- 第一次实现了简单的网络搜索和API调用
- 代表作：OpenAI的WebGPT和Google的LaMDA
突飞猛进(2022-2023):
- GPT-3.5/4这些大模型推理能力有了质的飞跃
- 出现了ReAct、思维链等提示技术
- LangChain、AutoGPT等框架让开发变得更容易
- 工具调用能力大幅提升（特别是Function Calling）
- 第一批商业化应用开始出现
多才多艺(2023至今):
- 开始能处理文字、图像、声音等多种信息
- 推理和工具使用能力更强
- 不用手把手教，能自己干很多事情
- 专门为Agent优化的模型架构出现
- 多个Agent协作的系统开始流行
- 记忆管理和知识检索技术变得更成熟

Agent的类型分类

类型	特点	应用场景	例子
对话型	擅长聊天，能理解上下文	客服、问答、虚拟助手	Claude、Pi、Character.AI
工具使用型	会调用各种API和工具	开发辅助、数据分析、内容创作	GitHub Copilot、Anthropic Claude
自主决策型	能独立规划执行任务	流程自动化、问题排查	AutoGPT、BabyAGI
专家型	某个领域特别专业	医疗诊断、法律咨询、金融分析	Harvey AI(法律)、Hippocratic AI(医疗)
多模态型	能处理文本、图像、声音	内容分析、多媒体创作	GPT-4V、Claude Sonnet
多Agent协作	多个Agent一起工作	复杂项目管理、研究分析	CrewAI、AutoGen

核心技术

ReAct框架

ReAct是"思考+行动"的结合，让Agent能边想边做：

思考：分析问题，想办法，预测结果
行动：实际操作，用工具，与环境互动
观察：看结果，更新认知，调整策略

这种方式的好处：

减少"一本正经胡说八道"，通过实际行动验证想法
让解决问题的过程更透明，你能看懂它在做什么
能解决需要多步骤的复杂问题
可以根据情况调整策略，不死板

思维链(Chain-of-Thought)

让模型把思考过程说出来，就像人解题时的草稿纸，大大提高解决复杂问题的能力。

几种常见变体：

零样本思维链：只需提示"让我们一步步思考"
少样本思维链：给几个例子引导模型展示思考过程
自洽思维链：生成多条思路，选最合理的一个
验证增强思维链：思考过程中会自我检查

MRKL系统架构

MRKL是一种模块化架构：

把专业知识模块和语言模型结合起来
根据需要选择合适的模块
支持多种推理方式混合使用

Agent工作流程

现代Agent通常包含这些部分：

规划器：负责拆解任务和制定计划
执行器：负责实际操作和调用工具
记忆系统：存储对话历史和重要信息
评估器：检查结果和整体表现
反思机制：分析自己哪做得好哪做得不好，下次改进

工作原理

Agent的核心工作方式是"思考-行动"循环：

观察：接收信息（用户指令、环境状态等）
思考：分析问题，想办法
行动：实际操作或输出结果
反思：评估结果，调整策略

高级Agent还有这些能力：

自我监控：知道自己在想什么
记忆管理：有效存储和调用信息
不确定性处理：即使信息不完整也能做出判断
目标坚持：不会忘记最终要达成什么

与传统AI助手的区别

特性	传统AI助手	Agent
自主性	只会听指令	能自己规划和执行任务
工具使用	几乎不会用	会调用各种工具和API
理解深度	只懂字面意思	能理解潜台词和真实意图
学习能力	固定不变	能通过交互不断进步
任务复杂度	只适合简单任务	能处理多步骤复杂任务
主动性	等你问才回答	会主动提建议和行动
错误处理	错了就错了	会发现错误并尝试多种解决方法
信息更新	知识库一成不变	能获取最新信息
推理能力	浅层思考	能进行深度推理和决策

实践应用：在项目中使用Agent

Agent基本代码示例

typescript 复制代码

export class Agent {
  private memory: ChatCompletionMessageParam[] = [];
  private tools: Map<string, Tool> = new Map();
  private systemPrompt: string;

  constructor(systemPrompt: string) {
    this.systemPrompt = systemPrompt;
    this.memory.push({ role: "system", content: systemPrompt });
  }

  registerTool(tool: Tool): void {
    this.tools.set(tool.name, tool);
  }

  private getAvailableTools() {
    return Array.from(this.tools.values()).map((tool) => ({
      type: "function",
      function: {
        name: tool.name,
        description: tool.description,
        parameters: {
          type: "object",
          properties: {
            // 简化示例 - 实际使用中应该为每个工具定义具体参数
            input: { type: "string", description: "工具输入" },
          },
          required: ["input"],
        },
      },
    }));
  }

  async processInput(userInput: string): Promise<string> {
    this.memory.push({ role: "user", content: userInput });

    try {
      // ReAct循环：思考-行动-观察
      let isTaskComplete = false;
      let finalResponse = "";

      while (!isTaskComplete) {
        // 思考阶段：调用LLM进行推理
        const response = await openai.chat.completions.create({
          model: "gpt-4",
          messages: this.memory,
          tools: this.getAvailableTools(),
          tool_choice: "auto",
        });

        const message = response.choices[0].message;
        this.memory.push(message);

        // 如果需要调用工具
        if (message.tool_calls && message.tool_calls.length > 0) {
          // 行动阶段：执行工具调用
          for (const toolCall of message.tool_calls) {
            const toolName = toolCall.function.name;
            const tool = this.tools.get(toolName);

            if (tool) {
              const params = JSON.parse(toolCall.function.arguments);
              // 执行工具并获取结果
              const result = await tool.execute(params);

              // 观察阶段：将工具结果添加到记忆
              this.memory.push({
                role: "tool",
                tool_call_id: toolCall.id,
                content: JSON.stringify(result),
              });
            }
          }
        } else {
          // 任务完成，返回最终回答
          finalResponse = message.content || "";
          isTaskComplete = true;
        }
      }

      return finalResponse;
    } catch (error) {
      console.error("处理出错:", error);
      return "处理您的请求时出现错误。";
    }
  }
}

Agent能力规划

能力层级	功能范围	技术实现	适用场景
基础层	代码补全、简单问答	本地模型或API调用	日常开发辅助
增强层	组件生成、Bug修复	LangChain+工具链	功能实现加速
高级层	架构建议、性能优化	多Agent协作	复杂问题解决
自主层	需求到代码转换	定制Agent框架	全流程自动化

最佳实践

循序渐进：从小功能开始，慢慢扩展
划清界限：明确什么任务适合Agent做，什么需要人来做
持续改进：收集使用数据，不断调整优化
团队培训：教大家怎么高效使用Agent
知识库建设：为项目建专属知识库，提高理解能力
工具链整合：跟现有开发工具无缝对接
安全审核：建立代码审核机制
效果监控：追踪Agent对效率和质量的实际影响

提示设计经验

有效的Agent提示要点：

角色明确：说清楚它应该扮演什么角色
任务拆解：把复杂任务拆成明确步骤
限制说明：指定输出格式和标准
给例子：提供期望输出的示例
留反馈空间：设计让用户能提供反馈的方式

实施挑战与解决方案

常见问题及对策

挑战	描述	解决方案	具体方法
瞎编乱造	有时候生成看似正确但实际错误的信息	事实核查；增强工具使用	建项目知识图谱；自动验证生成代码；用测试验证
上下文有限	模型记忆有限，难处理大项目	智能上下文管理；用向量数据库	分层检索；动态压缩上下文；建代码导航
安全风险	可能访问敏感信息或执行危险操作	设权限边界；安全沙箱；审计日志	细粒度权限控制；操作审批流程；隔离环境
成本太高	高级模型API费用不低	缓存机制；模型优化；混合使用不同模型	本地小模型+云端大模型混用；智能缓存；优化提示
开发者抵触	开发人员可能不愿使用或误用	循序渐进；培训；展示价值	办工作坊；写使用指南；分享成功案例
代码质量	生成代码可能不符合项目标准	质量门禁；自动检查	集成静态分析；强制风格指南；自动测试

前沿趋势

多Agent协作系统

专家团队：由不同专长的Agent组成团队
角色分工：产品经理、架构师、开发者、测试等角色各司其职
达成共识：通过投票或证据权重解决意见分歧
协作标准：定义Agent间沟通和任务分配规则

自适应学习机制

项目定制：根据项目代码和文档调整基础模型
个人偏好：适应特定开发者的编码风格
错误记忆：记住常犯的错误，避免重复
效果优化：通过A/B测试不断改进

工具使用新玩法

自动发现：能自己发现并学会用新工具
创意组合：创造性地组合多个工具解决问题
工具创造：为特定任务自动生成新工具
持续优化：不断评估工具使用效果并改进

学习资源

实用工具

LangChain.js - 全能Agent开发框架
Fixie.ai - 专注开发者的Agent平台
Anthropic Claude - 适合构建可靠Agent的模型
LlamaIndex - 知识库连接框架
CrewAI - 多Agent协作框架
AutoGen - 微软开源的Agent框架
AgentGPT - 用户友好的构建平台
Langfuse - 性能监控工具
Semantic Kernel - 微软的开发SDK

社区

Agent黑客松 - 定期举办的开发比赛
LLM Agent开发者论坛 - 经验分享社区
开源项目目录 - 精选项目合集
AgentConf - 年度技术会议

这份指南会不断更新，欢迎分享你的使用经验！