建构 AI Agent 应用——编排

数据智能老司机2025-10-04 9:11

既然你的智能体已经具备一套可用工具，下一步就是将它们编排起来 以解决真实任务。编排不只是决定调用哪些工具、何时调用 ；还需要为每次模型调用构建恰当的上下文 ，以确保行动有效且有依据。简单任务也许只需一个工具与极少上下文；但更复杂的工作流则需要周密规划、记忆检索与动态上下文拼装 ，才能在每一步都准确执行。本章将介绍编排策略、上下文工程、工具选择与执行、以及规划拓扑 ，以打造能够高效、可靠地处理真实多步骤任务的智能体。正如图 5-1 所示，编排就是系统如何利用手边资源来有效回应用户查询的核心机制。

图 5-1. 编排作为核心逻辑：处理用户查询并协调对基础模型、外部与本地工具的调用，同时访问各类数据库以检索补充信息。

智能体类型（Agent Types）

在深入具体编排策略之前，先理解可构建的不同智能体类型 很重要。每种类型在推理、规划与行动 上都有独特取径，决定了任务如何被拆解与执行。有的智能体通过预设映射瞬时响应；有的则迭代推理与反思，以处理复杂的开放式目标。你的选择将直接影响系统的性能、成本与能力 。本节将介绍一个光谱：从反应迅捷的反射型智能体 ，到能以自适应计划与综合能力处理多阶段研究的深度研究型智能体 。理解这些原型，有助于将编排模式、工具选择与上下文构建与应用需求相匹配，从而实现有效、可靠的结果。

反射型智能体（Reflex Agents）

反射型智能体将输入直接映射为动作 ，不保留内部推理轨迹。简单的反射智能体遵循"若满足条件，则执行动作 "的规则：一旦检测到预定义触发器，就立刻调用相应工具。由于跳过中间思考步骤，它们具备极低时延与可预测性能 ，适合关键词路由、单步数据查询或基础自动化 （如"若 X，则调用工具 Y"）。其局限是表达力有限，无法应对需要多步推理或超出即时输入上下文的任务。

ReAct 智能体（ReAct Agents）

ReAct 智能体在推理（Reasoning）与 行动（Action）之间交替循环 ：模型生成想法 → 选择并调用工具 → 观察结果 → 视需要重复。该模式使智能体能把复杂任务拆成若干可管理步骤，并基于中间观察动态更新计划：

  • ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION（LangChain） ：在单条提示中呈现工具与指令，依赖 LLM 的先验推理来选择/调用工具，无需示例轨迹。
  • CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION：在此基础上纳入会话历史，让智能体在决策下一步动作时利用过往对话。

ReAct 智能体擅长探索性场景 ------动态数据分析、多源聚合、故障排查等------在这些场景中，中途自适应比额外时延与算力开销更重要。其循环结构也带来一定可观测性（如"思维链"），便于调试与审计，但可能增加 API 成本与响应时间。

规划-执行型智能体（Planner-Executor Agents）

此类智能体将任务分为两个明确阶段：规划 （由模型生成多步计划）与执行 （按计划调用工具完成各步）。这种分离让规划器 专注长程推理，而执行器 只调用必要工具，减少冗余 LLM 调用。由于计划是显式 的，调试与监控更直接：你可以检查生成的计划、定位失败步骤并在必要时重新规划。优势包括：

  • 清晰拆解：复杂任务被划分为可管理的子任务。
  • 易于调试：显式计划揭示错误发生的地点与原因。
  • 成本效率：执行阶段可由更小的模型或更少的调用承担，把大模型留给规划。

询问分解型智能体（Query-Decomposition Agents）

该类智能体通过迭代地把复杂问题拆解为子问题 来求解：对每个子问题调用搜索或其他工具，最后再综合 答案。这一模式常被称为"self-ask with search "，流程为：

"我还需要什么后续问题？"→ 调用搜索 →"下一个问题是什么？"→ ... →"最终答案是什么？"
示例：SELF_ASK_WITH_SEARCH

问："X 和 Y 谁活得更久？"

自问："X 的生卒年是多少？"→ 搜索工具

自问："Y 的生卒年是多少？"→ 搜索工具

综合："X 活了 85 岁，Y 活了 90 岁，所以 Y 更久。"

当需要外部知识检索 以确保每条事实有据可依时，这种方法尤为有效。

反思型智能体（Reflection Agents）

反思与元推理智能体在 ReAct 的基础上更进一步：不仅交替"思考---行动"，还会回顾既往步骤 ，在继续前识别并纠正错误 。以近期提出的 ReflAct 框架为例，智能体持续以目标状态反思 来校准推理：衡量当前状态与目标之间的差距，并在偏离时调整计划。反思提示 鼓励模型自我批注思维链、修正逻辑错误并强化成功策略，在复杂问题求解中模拟人类式的自我评估。

该模式适合高风险工作流 ，因为早期错误可能级联成高成本失败------如金融交易编排、医疗诊断支持或重大事件响应 。通过在每次行动后配套反思步骤 ，智能体能在工具输出偏离预期时及时检测并重规划或回滚 ，避免在不可逆操作前犯错。虽然额外的元推理会带来时延与算力开销，但在正确性与可靠性重于速度的任务中，反思型智能体提供了强有力的"防错护栏"，帮助持续对齐总体目标。

深度研究型智能体（Deep Research Agents）

深度研究型智能体专长于应对开放式、高复杂度 的研究任务，这类任务需要广泛的外部信息收集、假设检验与综合 ------如文献综述、科学发现或战略市场分析。它们组合多种模式：用规划---执行 阶段制定研究工作流；用查询分解 将大问题拆成有针对性的检索；再用 ReAct 循环依据新发现迭代完善假设。在一个典型循环中，深度研究型智能体会：

  1. 规划整体研究议程（如识别关键子主题或数据来源）。
  2. 分解每个子主题为具体查询（通过 SELF_ASK 等方法）。
  3. 调用工具 ------从学术搜索 API 到领域数据库------并反思每条结果的相关性与可靠性。
  4. 综合 洞见为不断演进的报告或建议集，并在每一步使用 LLM 驱动的摘要与评议。

优势（Strengths）

  • 能力（Capability）
    可处理高度复杂、分阶段的研究，依托专业数据库与跨学科来源。
  • 自适应（Adaptive）
    随着新证据出现持续调整研究方向。
  • 透明（Transparent）
    显式的计划与分解步骤便于审计方法论。

劣势（Weaknesses）

  • 高成本（High cost）
    大量基础模型调用与多次 API 访问推高计算与 Token 开销。
  • 时延（Latency）
    规划、分解与反思的各层都会增加延迟。
  • 脆弱性（Fragility）
    严重依赖外部数据源的质量与可用性，需谨慎的错误处理与回退策略。

最佳用例 是长篇、专家级 任务------如学术文献调研、技术尽职调查、竞争情报------在这些场景下，深度与严谨比速度更重要。

表 5-1 概览了当前常见的智能体原型------各自在速度、灵活性与复杂度 间有不同取舍。不过，这一版图正以惊人速度演化：新的混合模式、元推理框架与规划策略层出不穷，类型划分也会愈发细化。将下表视为起点而非终点 ：随着研究与工具成熟，请保持好奇、频繁试验，并准备好调整你的编排策略。

表 5-1. 常见智能体原型
智能体类型 优势 劣势 最佳用例
Reflex（反射） 毫秒级响应 无多步推理 关键词路由、简单查找
ReAct 灵活、可即时自适应 更高的时延与成本 探索型流程、故障排查
Plan-execute（规划---执行） 任务拆解清晰 规划开销 复杂的多步骤流程
Query-decomposition（查询分解） 基于检索、事实更扎实 多次工具调用 研究、基于事实的问答
Reflection（反思） 及早发现错误 增加计算与时延 高风险、对安全敏感的任务
Deep research（深度研究） 管理多阶段、可自适应的研究 计算成本高、时延极高 长篇文献综述

工具选择（Tool Selection）

在谈"编排"之前，先从工具选择开始，因为它是更高级规划的基础。不同的工具选择方法各有优劣，适用于不同的需求与环境。这里默认你已经有一套可用工具；若需回顾，请返回第 4 章。

表 5-2. 工具选择策略

技术 优点 缺点
标准工具选择 实现简单 当工具数量很大时扩展性差
语义工具选择 对大量工具非常可扩展；通常实现时延低 由于语义"碰撞"，选择准确率往往更差
分层工具选择 对大量工具非常可扩展 需要多次顺序的大模型调用，速度更慢

标准工具选择（Standard Tool Selection）

最简单的方法是标准工具选择 ：把工具、其定义与描述提供给基础模型，请模型在给定上下文中选择最合适的工具。随后将模型输出与工具集合比对，选取最接近的工具。该方法易于实现 ，无需额外训练、嵌入或工具层级。但主要缺点是时延 ：需要额外的一次模型调用，可能给总体响应增加数秒。它也可受益于上下文学习（few-shot 示例），无需训练/微调即可提升预测准确率。

有效的工具选择高度依赖你如何描述每项能力：

  • 为每个工具起简洁、准确 的名字（如 calculate_sum 而非 process_numbers）。
  • 用一句话突出其独特用途（例："返回两个数的和"）。
  • 在描述中加入调用示例（典型输入/输出），让模型基于具体而非抽象语言理解。
  • 明确输入约束（类型与范围，如"x 与 y 必须是 0--1000 的整数"），以减少歧义并帮助模型排除无关工具。

随着注册工具数量增长，描述重叠会变得常见并引发误选。下面定义一个能计算数学表达式、评估公式的工具------这是基础模型常见的薄弱环节：

python 复制代码 
from langchain_core.tools import tool 
import requests

@tool 
def query_wolfram_alpha(expression: str) -> str: 
    """
    Query Wolfram Alpha to compute expressions or retrieve information. 
    Args: expression (str): The mathematical expression or query to evaluate. 
    Returns: str: The result of the computation or the retrieved information. 
        """

    api_url = f'''https://api.wolframalpha.com/v1/result?
        i={requests.utils.quote(expression)}&
        appid=YOUR_WOLFRAM_ALPHA_APP_ID'''  

    try:
        response = requests.get(api_url)
        if response.status_code == 200: 
            return response.text 
        else: raise ValueError(f"Wolfram Alpha API Error: 
            {response.status_code} - {response.text}") 
    except requests.exceptions.RequestException as e: 
        raise ValueError(f"Failed to query Wolfram Alpha: {e}")


@tool 
def trigger_zapier_webhook(zap_id: str, payload: dict) -> str: 
    """ Trigger a Zapier webhook to execute a predefined Zap. 
    Args: 
    zap_id (str): The unique identifier for the Zap to be triggered. 
    payload (dict): The data to send to the Zapier webhook. 
    Returns: 
    str: Confirmation message upon successful triggering of the Zap. 
    Raises: ValueError: If the API request fails or returns an error. 
    """ 

    zapier_webhook_url = f"https://hooks.zapier.com/hooks/catch/{zap_id}/" 
    try: 
        response = requests.post(zapier_webhook_url, json=payload) 
        if response.status_code == 200: 
            return f"Zapier webhook '{zap_id}' successfully triggered." 

        else: 
        raise ValueError(f'''Zapier API Error: {response.status_code} - 
                         {response.text}''') 
    except requests.exceptions.RequestException as e: 
        raise ValueError(f"Failed to trigger Zapier webhook '{zap_id}': {e}")

另一个你可能注册的工具：在任务完成或需人工介入时通知某个 Slack 频道（human-in-the-loop 模式）：

python 复制代码 
@tool 
def send_slack_message(channel: str, message: str) -> str: 
    """ Send a message to a specified Slack channel. 
    Args: 
    channel (str): The Slack channel ID or name where the message will be sent. 
    message (str): The content of the message to send. 
    Returns: 
    str: Confirmation message upon successful sending of the Slack message. 
    Raises: ValueError: If the API request fails or returns an error. 
    """ 

    api_url = "https://slack.com/api/chat.postMessage" 
        headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_SLACK_BOT_TOKEN",
                    "Content-Type": "application/json" } 
    payload = { "channel": channel, "text": message } 
    try: 
        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload) 
        response_data = response.json() 
        if response.status_code == 200 and response_data.get("ok"): 
            return f"Message successfully sent to Slack channel '{channel}'." 
        else: 
            error_msg = response_data.get("error", "Unknown error") 
            raise ValueError(f"Slack API Error: {error_msg}") 
        except requests.exceptions.RequestException as e: 
            raise ValueError(f'''Failed to send message to Slack channel 
                             "{channel}": {e}''')

将工具绑定到模型端，让模型选择最合适的工具来处理输入：

ini 复制代码 
# Initialize the LLM with GPT-4o and bind the tools
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o")
llm_with_tools = llm.bind_tools([get_stock_price, 
    send_slack_message, query_wolfram_alpha])

messages = [HumanMessage("What is the stock price of Apple?")]

ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)

for tool_call in ai_msg.tool_calls:
   tool_msg = get_stock_price.invoke(tool_call)

final_response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(final_response.content)

小结 ：标准工具选择能在无额外基础设施或训练 的情况下，快速直觉地把工具接入智能体系统。对于小规模工具集很合适；当库规模扩大时，必须通过精心的描述工程 维持准确性并避免误选。结合精炼的描述与迭代提示测试 ，你能以这一简单而强大的方法获得稳健表现。

语义工具选择（Semantic Tool Selection）

另一种方法是语义工具选择 ：用语义表示 为所有可用工具建索引，并用语义搜索 检索最相关的工具。这样先把候选集合缩小，再让基础模型从更小的集合中选择正确的工具与参数。预先，使用仅编码模型 （如 OpenAI 的 Ada、Amazon Titan、Cohere Embed、ModernBERT 等）对每个工具的定义与描述进行嵌入，把工具名与描述表示为向量。

图 5-2. 语义工具嵌入用于基于检索的选择。 每个工具/技能被编码为稠密向量，存入库中以便按任务语义相似度进行高效检索。

随后，把这些工具向量索引到轻量级向量数据库 。运行时，用相同嵌入模型对当前上下文向量化，在数据库中搜索，取回Top K 工具。再把这些工具传给基础模型，由其决定是否调用与如何设参；调用完成后用返回结果组装最终答复。

图 5-3. 语义工具检索与调用流程。 运行时将用户查询嵌入→检索最相关工具→由基础模型选择工具并确定参数→调用工具→融合输出生成最终响应。

这是最常见、且推荐用于多数场景的模式：通常比标准选择更快、性能稳健且可扩展。先对工具描述进行嵌入：

python 复制代码 
import os
import requests
import logging
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, ToolMessage
from langchain.vectorstores import FAISS
import faiss
import numpy as np

# Initialize OpenAI embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=OPENAI_API_KEY)

# Tool descriptions
tool_descriptions = {
       "query_wolfram_alpha": '''Use Wolfram Alpha to compute mathematical  
                                 expressions or retrieve information.''',
       "trigger_zapier_webhook": '''Trigger a Zapier webhook to execute  
                                    predefined automated workflows.''',
       "send_slack_message": '''Send messages to specific Slack channels to 
                                communicate with team members.'''
}

# Create embeddings for each tool description
tool_embeddings = []
tool_names = []

for tool_name, description in tool_descriptions.items():
   embedding = embeddings.embed_text(description)
   tool_embeddings.append(embedding)
   tool_names.append(tool_name)

# Initialize FAISS vector store
dimension = len(tool_embeddings[0])  
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# Normalize embeddings for cosine similarity
faiss.normalize_L2(np.array(tool_embeddings).astype('float32'))

# Convert list to FAISS-compatible format
tool_embeddings_np = np.array(tool_embeddings).astype('float32')
index.add(tool_embeddings_np)

# Map index to tool functions
index_to_tool = {
   0: query_wolfram_alpha,
   1: trigger_zapier_webhook,
   2: send_slack_message
}

这些向量只需计算一次，之后即可快速检索。选择工具时，对查询做同样的嵌入，进行数据库查找，选参并调用：

python 复制代码 
def select_tool(query: str, top_k: int = 1) -> list:
   """
   Select the most relevant tool(s) based on the user's query using 
   vector-based retrieval.
  
   Args:
       query (str): The user's input query.
       top_k (int): Number of top tools to retrieve.
      
   Returns:
       list: List of selected tool functions.
   """
   query_embedding = embeddings.embed_text(query).astype('float32')
   faiss.normalize_L2(query_embedding.reshape(1, -1))
   D, I = index.search(query_embedding.reshape(1, -1), top_k)
   selected_tools = [index_to_tool[idx] for idx in I[0] if idx in index_to_tool]
   return selected_tools

def determine_parameters(query: str, tool_name: str) -> dict:
   """
   Use the LLM to analyze the query and determine the parameters for the tool 
   to be invoked.
  
   Args:
       query (str): The user's input query.
       tool_name (str): The selected tool name.
      
   Returns:
       dict: Parameters for the tool.
   """
   messages = [
       HumanMessage(content=f'''Based on the user's query: '{query}', what 
           parameters should be used for the tool '{tool_name}'?''')
   ]
  
   # Call the LLM to extract parameters
   response = llm(messages)
  
   # Example logic to parse response from LLM
   parameters = {}
   if tool_name == "query_wolfram_alpha":
       parameters["expression"] = response['expression']  
       # Extract mathematical expression
   elif tool_name == "trigger_zapier_webhook":
       parameters["zap_id"] = response.get('zap_id', "123456")  
       parameters["payload"] = response.get('payload', {"data": query})
   elif tool_name == "send_slack_message":
       parameters["channel"] = response.get('channel', "#general")
       parameters["message"] = response.get('message', query)
  
   return parameters

# Example user query
user_query = "Solve this equation: 2x + 3 = 7"

# Select the top tool
selected_tools = select_tool(user_query, top_k=1)
tool_name = selected_tools[0] if selected_tools else None

if tool_name:
   # Use LLM to determine the parameters based on the query and the selected tool
   args = determine_parameters(user_query, tool_name)

   # Invoke the selected tool
   try:
       # Assuming each tool has an `invoke` method to execute it
       tool_result = globals()[tool_name].invoke(args)
       print(f"Tool '{tool_name}' Result: {tool_result}")
   except ValueError as e:
       print(f"Error invoking tool '{tool_name}': {e}")
else:
   print("No tool was selected.")

分层工具选择（Hierarchical Tool Selection）

当你的场景涉及大量工具 ，尤其是许多工具语义相近 且你愿意用更高的时延与复杂度换取更好的选择准确率时，可考虑分层工具选择 。该模式中，你将工具分组 并为每组提供描述。工具选择（生成式或语义式）先选组 ，再在该组内进行二次检索选出具体工具。

图 5-4. 分层工具选择流程。 查询先路由至最相关的工具组，再在组内细化到单个工具------示例中把数学问题路由到"计算"组，最终调用 query_wolfram_alpha。

这种方法更慢、并且并行化成本高，但它把复杂选择任务拆成两段，经常能带来更高的总体准确率 。不过，构建与维护 这些工具组需要额外时间与精力，因此除非你确有大量工具，否则不建议使用。

python 复制代码 
import os
import requests
import logging
import numpy as np
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

# Initialize the LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)

# Define tool groups with descriptions
tool_groups = {
    "Computation": {
        "description": '''Tools related to mathematical computations and 
                          data analysis.''',
        "tools": []
    },
    "Automation": {
        "description": '''Tools that automate workflows and integrate 
                          different services.''',
        "tools": []
    },
    "Communication": {
        "description": "Tools that facilitate communication and messaging.",
        "tools": []
    }
}

# Define Tools
@tool
def query_wolfram_alpha(expression: str) -> str:
    api_url = f'''https://api.wolframalpha.com/v1/result?i=
    {requests.utils.quote(expression)}&appid={WOLFRAM_ALPHA_APP_ID}'''
    try:
        response = requests.get(api_url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            raise ValueError(f'''Wolfram Alpha API Error: {response.status_code}
                            - {response.text}''')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise ValueError(f"Failed to query Wolfram Alpha: {e}")

@tool
def trigger_zapier_webhook(zap_id: str, payload: dict) -> str:
    zapier_webhook_url = f"https://hooks.zapier.com/hooks/catch/{zap_id}/"
    try:
        response = requests.post(zapier_webhook_url, json=payload)
        if response.status_code == 200:
            return f"Zapier webhook '{zap_id}' successfully triggered."
        else:
            raise ValueError(f'''Zapier API Error: {response.status_code} -
                                 {response.text}''')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise ValueError(f"Failed to trigger Zapier webhook '{zap_id}': {e}")

@tool
def send_slack_message(channel: str, message: str) -> str:
    api_url = "https://slack.com/api/chat.postMessage"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SLACK_BOT_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "channel": channel,
        "text": message
    }
    try:
        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
        response_data = response.json()
        if response.status_code == 200 and response_data.get("ok"):
            return f"Message successfully sent to Slack channel '{channel}'."
        else:
            error_msg = response_data.get("error", "Unknown error")
            raise ValueError(f"Slack API Error: {error_msg}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise ValueError(f'''Failed to send message to Slack channel 
                        '{channel}': {e}''')

# Assign tools to their respective groups
tool_groups["Computation"]["tools"].append(query_wolfram_alpha)
tool_groups["Automation"]["tools"].append(trigger_zapier_webhook)
tool_groups["Communication"]["tools"].append(send_slack_message)

# -------------------------------
# LLM-Based Hierarchical Tool Selection
# -------------------------------
def select_group_llm(query: str) -> str:
    """
    Use the LLM to determine the most appropriate tool group based on the  
    user's query.
    
    Args:
        query (str): The user's input query.
        
    Returns:
        str: The name of the selected group.
    """
    prompt = f'''Select the most appropriate tool group for the following query: 
        '{query}'.\nOptions are: Computation, Automation, Communication.'''
    response = llm([HumanMessage(content=prompt)])
    return response.content.strip()

def select_tool_llm(query: str, group_name: str) -> str:
    """
    Use the LLM to determine the most appropriate tool within a group based  
    on the user's query.
    
    Args:
        query (str): The user's input query.
        group_name (str): The name of the selected tool group.
        
    Returns:
        str: The name of the selected tool function.
    """
    prompt = f'''Based on the query: '{query}', select the most appropriate 
                 tool from the group '{group_name}'.'''
    response = llm([HumanMessage(content=prompt)])
    return response.content.strip()

# Example user query
user_query = "Solve this equation: 2x + 3 = 7"

# Step 1: Select the most relevant tool group using LLM
selected_group_name = select_group_llm(user_query)
if not selected_group_name:
    print("No relevant tool group found for your query.")
else:
    logging.info(f"Selected Group: {selected_group_name}")
    print(f"Selected Tool Group: {selected_group_name}")

    # Step 2: Select the most relevant tool within the group using LLM
    selected_tool_name = select_tool_llm(user_query, selected_group_name)
    selected_tool = globals().get(selected_tool_name, None)
    
    if not selected_tool:
        print("No relevant tool found within the selected group.")
    else:
        logging.info(f"Selected Tool: {selected_tool.__name__}")
        print(f"Selected Tool: {selected_tool.__name__}")
        
        # Prepare arguments based on the tool
        args = {}
        if selected_tool == query_wolfram_alpha:
            # Assume the entire query is the expression
            args["expression"] = user_query
        elif selected_tool == trigger_zapier_webhook:
            # Use placeholders for demo
            args["zap_id"] = "123456"
            args["payload"] = {"message": user_query}
        elif selected_tool == send_slack_message:
            # Use placeholders for demo
            args["channel"] = "#general"
            args["message"] = user_query
        else:
            print("Selected tool is not recognized.")
        
        # Invoke the selected tool
        try:
            tool_result = selected_tool.invoke(args)
            print(f"Tool '{selected_tool.__name__}' Result: {tool_result}")
        except ValueError as e:
            print(f"Error: {e}")

结论 ：分层选择虽更慢且并行代价高，但把问题拆成两段往往能带来更高的总体准确率 。然而，分组的设计与维护有成本，除非工具数量庞大，否则不建议采用。

工具执行（Tool Execution）

参数化（Parametrization）是为将由语言模型执行的工具定义并设置参数 的过程。这一步至关重要，它决定了模型如何理解任务，并如何据此定制响应以满足具体需求。参数由工具定义（第 4 章已详细讨论）所规定。智能体的当前状态 （包括已完成的进度）会作为额外上下文 一并提供给模型，并指示基础模型用合适的数据类型 填充调用该函数所需的参数。对于需要此类信息的函数，还可以将当前时间、用户位置 等额外上下文 注入到上下文窗口中以提供指引。建议使用基本的解析器 对输入做类型与格式校验；若未通过校验，应在提示中指示基础模型自行更正参数格式。

一旦参数就绪，就进入工具执行阶段 。有些工具可以本地 直接执行，另一些将通过 API 远程 执行。执行期间，模型可能会与各类 API、数据库或其他工具交互，以收集信息、进行计算或执行完成任务所需的操作。整合外部数据源与工具能显著提升智能体输出的实用性与准确性 。需要根据场景的时延与性能 要求，调整超时与重试策略。

工具拓扑（Tool Topologies）

当下多数聊天机器人系统依赖无规划的单工具执行 。这很合理：实现简单、时延更低。若你团队在做第一套基于智能体的系统，或该模式已能满足需求，那么看完下一节"单工具执行 "即可止步。

但在许多场景，我们希望智能体能完成需要多个工具 的复杂任务。只要为智能体提供足够丰富的工具，就可以让它灵活编排 并按正确顺序应用这些工具，以解决更广泛的问题。传统软件工程中，设计者必须手写 步骤的控制流与顺序；如今，我们实现好工具并定义智能体可运行的拓扑 ，再让具体的组合 随上下文与任务动态生成。本节将讨论这些工具拓扑及其取舍。

单工具执行（Single Tool Execution）

先看只需一个工具 的任务。此时的"规划"就是选出最适合的一个工具 。选定后，依据工具定义正确参数化 ，执行工具，并将其输出作为拼装最终用户响应 的输入（见图 5-5）。这虽然是极简的计划定义，但也是我们构建更复杂模式的地基。

图 5-5. 单工具执行流程。 用户查询传给模型（步骤 1）；模型从工具集中选择合适工具（步骤 2）；接收工具输出（步骤 3）；据此生成最终答复（步骤 4）。

为了更具体，图 5-6 展示了相同流程在查询纽约市天气场景下的应用。

图 5-6. 天气查询的单工具执行示例。 用户询问纽约天气；模型选择并参数化天气工具；以 JSON 载荷取回温度与天气状况；据此用自然语言回复用户。

这一简单模式构成了高级智能体系统中多步规划与工具编排 的基础。下一节我们将看看如何增加工具数量 而不牺牲时延。

并行工具执行（Parallel Tool Execution）

第一层复杂化来自工具并行 。在某些情况下，对同一输入并行采取多个动作 是有价值的。比如查询某位病人的记录：若你的工具集中包含访问多个数据源 的工具，就需要并行执行 多个动作以分别取回各源的数据。难点在于不确定需要执行多少个工具。

常见做法是：先用语义工具选择 检索出最多 K 个可能需要执行的工具（例如 5 个）。接着，针对这最多 5 个工具再调用一次基础模型，让它在其中筛选出真正必要 的子集；或反复调用基础模型，并将"已选工具"的上下文传入，直到模型不再添加新工具。选定后，这些工具独立参数化并并行执行 。待所有工具完成后，再把它们的结果一并交给基础模型起草最终回复（见图 5-7）。

图 5-7. 并行工具执行模式。 例：用户询问如何处理客户工单。编排过程并行选择多种工具------检索客户详情、订单历史、服务日志、相似工单、相关政策------在整合输出后生成最终答复。

这种模式让智能体能在单个步骤 里高效地从多源收集完整信息 ；在生成回复前整合这些结果，可在尽量不增加总时延的前提下，给出更丰富、更有依据的输出。

链（Chains）

进一步的复杂化是链式 执行。链 指按照固定顺序逐步执行 的一系列动作，且每一步依赖 前一步的成功结果。规划链的要点是：确定动作顺序，使每步都能顺畅衔接 到下一步，直至达成目标。链常见于需要分步流程或线性工作流的任务。

幸运的是，LangChain 提供了声明式语法 LCEL（LangChain Expression Language） ，可通过组合现有 Runnable 来构建链，而非手动装配 Chain 对象。LCEL 将每条链视作实现统一接口的 Runnable，因此你可以像对待其他 Runnable 一样对任意 LCEL 链执行 invoke()、batch() 或 stream()：

ini 复制代码 
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# Wrap a function or model call as a Runnable
llm = RunnableLambda.from_callable(ChatOpenAI(model_name="gpt-4", 
                                  temperature=0).generate)
prompt = RunnableLambda.from_callable(lambda text: 
    PromptTemplate.from_template(text).format_prompt({"input": text}
                                      ).to_messages())

# Traditional chain equivalent:
# chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
# LCEL chain using pipes:
chain = prompt | llm

# Invoke the chain
result = chain.invoke("What is the capital of France?")

切换到 LCEL 可减少样板代码，获得更强的执行特性，并保持链简洁可维护 。图 5-8 展示了许多 LCEL 工作流背后的通用代理式链模式。

图 5-8. 代理式链执行模式。 用户提示传入模型；模型推理并调用工具与环境交互；结果作为观察回灌模型，继续推理，直至任务完成。

规划链时，应仔细评估各动作之间的依赖关系 ，力求形成面向目标的连贯流程。强烈建议为链设置最大长度 ，因为错误会沿链条逐步放大 。只要任务不需要分裂成多分支子任务，链 在"多工具 + 有依赖"与"控制复杂度"之间提供了很好的折衷。

图（Graphs）

在包含多个决策点 的支持类场景中，图拓扑 比链或树更能表达复杂、非层级 的流程。不同于线性链或严格分叉的树，图结构允许定义条件边 与合并边 ，从而让并行路径在下游汇合到共享节点。

图中的每个节点 代表一次独立的工具调用（或逻辑步骤）；边 （包括 add_conditional_edges）声明了智能体在何种条件下可以从一个步骤转移 到下一个。通过把多个分支的输出合并到单一的下游节点（如 summarize_response），你可以把分散处理的结果缝合为统一回复。

需要注意，完整的图执行通常比链需要更多的大模型调用 ------增加时延与成本 。因此必须限制图的深度 与分支因子 。同时，环路 、不可达节点 或冲突的状态合并 会引入新的错误类型，需通过严格的校验与测试管理。下面是用 LangGraph 实现图的示例（代码保持原样）：

python 复制代码 
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# Initialize LLM
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)

# 1. Node definitions
def categorize_issue(state: dict) -> dict:
    prompt = (
        f"Classify this support request as 'billing' or 'technical'.\n\n"
        f"Message: {state['user_message']}"
    )
    generations = llm.generate([{"role":"user","content":prompt}]).generations
    kind = generations[0][0].text.strip().lower()
    return {**state, "issue_type": kind}

def handle_invoice(state: dict) -> dict:
    # Fetch invoice details...
    return {**state, "step_result": f"Invoice details for {state['user_id']}"}

def handle_refund(state: dict) -> dict:
    # Initiate refund workflow...
    return {**state, "step_result": "Refund process initiated"}

def handle_login(state: dict) -> dict:
    # Troubleshoot login...
    return {**state, "step_result": "Password reset link sent"}

def handle_performance(state: dict) -> dict:
    # Check performance metrics...
    return {**state, "step_result": "Performance metrics analyzed"}

def summarize_response(state: dict) -> dict:
    # Consolidate previous step_result into a user-facing message
    details = state.get("step_result", "")
    summary = llm.generate([{"role":"user","content":
        f"Write a concise customer reply based on: {details}"
    }]).generations[0][0].text.strip()
    return {**state, "response": summary}

接下来把各节点的逻辑连线 成真正的执行图。创建 StateGraph 后，从 START → categorize_issue 起步，确保每个请求先经过分类。然后用 add_conditional_edges 编码业务规则：分类后，仅 账单问题进入发票/退款处理，仅 技术问题进入登录/性能处理。每个路由函数检查状态 并返回下个节点名称，映射则保证运行时只允许合法后继 。这样能让决策逻辑显式化，强制正确的工具调用顺序，并在执行前就阻止非法跳转：

perl 复制代码 
# 2. Build the graph
graph = StateGraph()

# Start → categorize_issue
graph.add_edge(START, categorize_issue)

# categorize_issue → billing or technical
def top_router(state):
    return "billing" if state["issue_type"] == "billing" else "technical"

graph.add_conditional_edges(
    categorize_issue,
    top_router,
    mapping={"billing": handle_invoice, "technical": handle_login}
)

# Billing sub-branches: invoice vs. refund
def billing_router(state):
    msg = state["user_message"].lower()
    return "invoice" if "invoice" in msg else "refund"

graph.add_conditional_edges(
    handle_invoice,
    billing_router,
    mapping={"invoice": handle_invoice, "refund": handle_refund}
)

# Technical sub-branches: login vs. performance
def tech_router(state):
    msg = state["user_message"].lower()
    return "login" if "login" in msg else "performance"

graph.add_conditional_edges(
    handle_login,
    tech_router,
    mapping={"login": handle_login, "performance": handle_performance}
)

最后补齐合并边 ：无论路径走到退款、性能、发票还是登录，其结果都汇入 summarize_response，再链接到 END ，确保每条执行路径在结束前收敛为一条完善的回复：

makefile 复制代码 
# Consolidation: both refund and performance (and invoice/login) lead here
graph.add_edge(handle_refund, summarize_response)
graph.add_edge(handle_performance, summarize_response)

# Also cover paths where invoice or login directly go to summary
graph.add_edge(handle_invoice, summarize_response)
graph.add_edge(handle_login, summarize_response)

# Final: summary → END
graph.add_edge(summarize_response, END)

# 3. Execute the graph
initial_state = {
    "user_message": "Hi, I need help with my invoice and possibly a refund.",
    "user_id": "U1234"
}
result = graph.run(initial_state, max_depth=5)
print(result["response"])

总结 ：图为建模复杂、非线性的工作流提供了最高的表达力 ------可分支、可合并，并将多次工具执行整合为统一流程。但这种表达力带来额外开销 ：更多的 LLM 调用、更深的路由逻辑，以及潜在的环路/死路。落地时，请始终以具体用例为锚，避免不必要的复杂化。

  • 若任务严格线性 （如 prompt → model → parser），先用链，更易理解与调试。
  • 只有当你既需要分支，又需要在下游合并 多路信息时，才上图。

实践建议：先在纸上勾勒拓扑，标注每个节点与允许的转移，并强调分支何处汇合 。再增量实现 ：限制深度与分支数、为每个路由写单测，并用 LangGraph 的追踪工具验证每条路径都能走到终止节点 。最重要的是：保持尽可能简单 。每多一个节点或边，潜在执行路径与错误模式都会激增。若更简单的链或树就够用，就把图留给真正复杂 的场景。通过从简入手、按需迭代 ，你将获得健壮、可维护、可扩展的编排。

上下文工程（Context Engineering）

上下文工程 是编排（orchestration）的核心组成部分。它确保智能体计划中的每一步都拥有恰当的信息与指令 以高效执行。与专注于撰写有效指令的提示工程（prompt engineering）不同，上下文工程关注动态装配 所有输入------用户消息、检索到的知识、工作流状态与系统提示------并将其组织成结构化、节省 token 的上下文窗口，从而最大化任务表现。

例如，规划---执行型 智能体依赖干净的"计划输出"被传递给执行步骤作为上下文；ReAct 智能体则需要把相关的工具结果清晰地嵌入到提示中，以指导其下一轮推理。由此可见，上下文工程在规划与执行之间搭桥，让智能体工作流保持连贯、扎实并与用户目标一致。

从本质上说，上下文工程要解决三个问题：包含什么信息 、如何为清晰与相关性来组织 、以及如何在 token 限额内高效装配 。这通常包括：当前用户输入、从记忆或外部知识库检索到的相关片段、过往对话的摘要、定义智能体角色的系统指令，以及完成当下任务所需的任何工作流状态 。在简单系统里，上下文可能只有系统提示和最近一次用户查询；但当智能体需要处理更复杂的任务------如编排多步工作流 或基于历史交互进行个性化推荐 ------就必须进行动态上下文构建，以维持连贯性、准确性与实用性。

举例来说，一个处理电商客服的智能体，可能会把以下内容组合成上下文：限定其允许动作的系统提示、用户当前消息、检索到的订单记录摘要，以及相关政策条款摘录。在更高级的系统中，上下文还会包含关联对话的摘要 ，或工作流早期工具调用的结果 。每加入一项元素都可能 提升任务表现，但前提是经过审慎挑选与结构化；无关或组织混乱的内容只会分散模型注意力、徒增 token 成本而无益。

要实现有效的上下文工程，建议遵循以下实践：

  1. 相关性优先 ：从记忆或知识库只检索最有用的信息，避免无差别拼接大段文本。
  2. 保持结构化 ：采用清晰的格式或模式/架构（schema） （如 MCP，Model Context Protocol ）来传递状态与检索知识，使模型能可预测、可解释地消费上下文。
  3. 摘要压缩 ：对较长的历史进行摘要，保留关键信息，节省 token。
  4. 动态装配 ：在每一步推理 时根据当前目标、工作流阶段与用户输入，重新组装上下文，确保信息及时、对齐。

上下文工程位于记忆、知识与编排的交汇处 ：编排决定要走哪些步骤；上下文工程确保每一步拥有正确的信息 以有效执行。随着基础模型不断进步，智能体系统设计的前沿正从模型架构 转向我们提供的上下文质量 。本质上，良好工程化的上下文能释放哪怕相对小型模型的全部潜力；而糟糕的上下文则会拖累最先进的模型。

掌握上下文工程，开发者就能构建既技术强大 又可靠、扎实、对环境与用户需求高度响应 的智能体。未来几年，随着记忆系统、检索架构与编排框架的演化，上下文工程将继续充当把这些组件粘合成无缝、有效体验的关键。

结论（Conclusion）

智能体的成功高度依赖 所采用的编排方法，因此任何希望构建智能体系统的组织，都应投入精力为其用例设计合适的规划策略。以下是设计规划系统的一些最佳实践：

  • 平衡时延与准确率：两者存在明确权衡，请结合你的系统目标与约束做出取舍。
  • 评估典型动作数：你的用例通常需要多少步动作？动作越多，规划方法往往需要越复杂。
  • 评估对结果的适应需求 ：如果后续步骤需根据前序结果显著调整 ，请选择支持增量调整计划的技术。
  • 建立代表性测试集：用一组贴近真实的测试用例评估不同规划方案，找到最契合的。
  • 从最简单可行的方案开始：满足需求即可，避免过度设计。

在为你的场景选定合适的编排方法后，我们将进入工作流的下一部分：记忆（Memory） 。建议小步起步 ：从设计良好的场景与更简单的编排方式开始，随后按需逐步提升 复杂度。下一章将探讨记忆如何进一步增强智能体的能力------帮助其回忆知识 、在交互间保持上下文 ，并以更高的智能性与个性化完成任务。

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