AI 下的 Agent 技术全览

AI下的 Agent 技术全览

面向工程与落地的系统化介绍：从概念、架构、关键技术到评估与实践示例。

引言

大模型让自然语言成为"通用接口"，Agent 让模型具备面向目标的主动性与可执行能力。
业务诉求从"问答"升级为"完成任务"：检索、调用工具、规划、协作与自我修正。
目标：帮助你在实际项目中理解与搭建可靠、可控、可评估的 AI Agent。

什么是 Agent？

定义：能感知环境、设定或被赋予目标、规划和执行行动，并根据反馈进行自我调整的智能体。
与 Chatbot 的区别：Agent 强调"完成任务"和"行动"，不仅是对话；具备工具使用、状态记忆、任务分解与自我反思能力。
核心循环：感知 → 规划 → 行动（工具） → 观察 → 反思 → 继续或结束。

能力与核心组件

感知与理解：解析用户意图、上下文、环境状态（文件、接口、系统资源）。
记忆模块：
- 短期记忆（工作记忆）：当前对话与任务状态。
- 长期记忆：知识库与经验回放，常用向量检索（RAG）。
工具使用：通过 Function Calling/工具适配层调用 API、数据库、文件系统、浏览器等。
规划与执行：ReAct、Plan-and-Execute、Tree-of-Thought 等策略进行任务分解与步骤控制。
反思与自我修正：对产出进行评估，改进提示、计划或工具选择。
多智能体协作：角色分工（研究员/工程师/评审），消息路由与协议设计。

常见架构模式

Toolformer/Function Calling：以函数签名描述工具，模型决策何时调用与如何填参。
ReAct（Reason + Act）：交替进行"思考"与"行动"，在环境中迭代推进任务。
Plan-and-Execute：先生成全局计划，再由执行器逐步完成，利于可控与审计。
Auto-Refine/Reflection：产出后进行自我评审，必要时重试或修正。
Multi-Agent：多角色异步协作，适合复杂任务与不同能力的组合。

关键技术要点

提示工程（Prompting）：
- 明确目标、约束、评价标准与停机条件；结构化模板减少非确定性。
工具与执行器：
- 安全封装 API/SDK，限定权限与速率；必要时采用沙箱与模拟器。
记忆与检索：
- 短期上下文管理 + 长期向量检索；摘要与压缩策略降低成本。
规划搜索与任务分解：
- 基于策略/蒙特卡洛树搜索/分治；针对复杂任务进行里程碑拆解。
反思与评估：
- 规则检查、事实核验（检索/工具）、结构化评语；失败回放与经验库。
可观测性与治理：
- 日志、审计、指标与告警；成本与延迟控制；灰度与回滚机制。

代表性框架与方案

LangChain Agents：生态齐全，工具适配丰富，适合快速原型与集成。
AutoGen：多智能体协作框架，便于定义角色与协议。
LlamaIndex：面向知识检索与文档管线，Agent 支持检索驱动动作。
CrewAI：以团队与任务分解为中心的多 Agent 协作框架。
OpenAI Assistants API / Function Calling：原生工具调用与状态管理，工程落地友好。

评估与监控

关键指标：
- 任务成功率、第一次通过率、重试次数、延迟、成本、工具正确率、安全事件率。
方法：
- 基准集（任务集与期望结果）、回放与对比、红队与越权测试、A/B 实验与灰度。
可观测性：
- 结构化日志（思考/行动/观察）、调用链追踪、资源与配额。

安全与治理

权限与隔离：最小权限原则、API 白名单、文件系统沙箱。
审计与合规：保留动作轨迹、数据脱敏、合规策略（PII/安全扫描）。
内容与工具安全：事实核验、危险操作双人复核、速率限制与预算控制。

应用场景

企业流程自动化（RPA+）：工单处理、报表生成、跨系统协作。
数据分析与BI：自动探索数据、生成仪表盘与解释。
客服与运维：复杂问题定位、脚本生成、变更排程与回滚建议。
开发辅助：代码审查、测试生成、依赖管理与文档同步。
研究助理：文献检索、摘要与对比、实验计划制定。
设备与边缘：本地工具与模型协作，低延迟与隐私增强。

最佳实践与落地建议

从明确目标开始：定义成功标准、边界与停机条件。
分层设计：LLM（决策/语言）与工具层（执行）分离，利于可测与可控。
可回放与可评估：所有思考/行动结构化记录，便于复盘与改进。
小步快跑：先从可控场景做 POC，逐步增加工具与权限。
安全上线：灰度发布、权限门禁、故障回滚；成本/延迟监控到位。

从零搭建一个最小 Agent 示例（Python）

说明：以下为教学示例，工具与搜索为占位实现；展示规划、工具调用、记忆与反思的基本流程。示例中的函数包含函数级注释。

python 复制代码

from typing import List, Dict, Any

# 工具：网络搜索示例
def web_search(query: str) -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    函数说明：执行简单的网络搜索并返回结果列表。
    作用：展示 Agent 如何通过工具扩展能力。
    参数：
        query: 搜索关键词
    返回：
        结果字典列表（标题、链接、摘要）
    """
    # 这里用占位实现
    return [{"title": "示例", "url": "https://example.com", "snippet": "占位"}]

class Memory:
    """
    类说明：维护短期与长期记忆。
    作用：支持上下文累积与检索。
    """
    def __init__(self):
        self.short_term: List[str] = []
        self.long_term: List[str] = []

    def add_event(self, text: str) -> None:
        """
        函数说明：写入短期记忆事件。
        作用：记录最新互动内容。
        参数：
            text: 事件文本
        返回：无
        """
        self.short_term.append(text)

    def consolidate(self) -> None:
        """
        函数说明：将短期记忆固化为长期记忆。
        作用：定期压缩与持久化。
        返回：无
        """
        self.long_term.extend(self.short_term)
        self.short_term.clear()

def plan(objective: str) -> List[str]:
    """
    函数说明：基于目标生成分步计划。
    作用：任务分解，便于可执行。
    参数：
        objective: 总目标描述
    返回：
        步骤列表
    """
    return [f"分析目标：{objective}", "检索信息", "生成草稿", "自我评审与修正"]

def execute(plan_steps: List[str], memory: Memory) -> str:
    """
    函数说明：按计划步骤执行，并调用工具。
    作用：驱动工具使用与状态更新。
    参数：
        plan_steps: 计划步骤列表
        memory: 记忆模块实例
    返回：
        产出文本
    """
    outputs = []
    for step in plan_steps:
        memory.add_event(step)
        if "检索" in step:
            results = web_search("Agent 技术")
            outputs.append(f"检索到 {len(results)} 条资料")
        else:
            outputs.append(f"完成：{step}")
    memory.consolidate()
    return "\n".join(outputs)

def reflect(output: str) -> str:
    """
    函数说明：对产出进行自我评审。
    作用：发现问题并提出修正建议。
    参数：
        output: 执行结果文本
    返回：
        评审建议文本
    """
    if "占位" in output:
        return "建议替换占位实现为真实调用，补充引用。"
    return "质量良好，可发布。"

def run_agent(objective: str) -> str:
    """
    函数说明：端到端运行一个最小 Agent。
    作用：串联规划、执行、反思，得到最终产出。
    参数：
        objective: 任务目标
    返回：
        最终产出文本
    """
    mem = Memory()
    steps = plan(objective)
    result = execute(steps, mem)
    review = reflect(result)
    return f"{result}\n\n评审：{review}"

未来趋势

更强的工具理解与跨模态能力：代码、图像、音频、视频与机器人。
结构化推理与可验证生成：减少幻觉，提高可用性与可监管性。
轻量化与边缘化：端侧运行与私有化部署，提升隐私与可控性。
标准化协议与生态：工具/消息/审计的统一规范，促进互操作。

结语

Agent 让 AI 从"会说"走向"会做"。
工程落地重在"可控、可评估、可治理"；从小范围、低风险场景开始积累经验。
欢迎将本文作为团队内部的入门材料与实践清单参考。