大语言模型Agent入门指南

第一篇：LLM Agent入门指南：从定义到核心组件，搭建你的第一个智能代理

引言

随着大语言模型（LLM）在推理、多模态交互和工具使用能力上的突破，一种全新的LLM驱动系统------Agent（智能代理）应运而生。不同于传统自动化工具和简单聊天机器人，Agent能独立完成复杂多步骤任务，为工作流自动化带来革命性变化。本文将从Agent的核心定义出发，拆解其适用场景与三大基础组件，带你快速掌握搭建第一个Agent的核心逻辑。

一、什么是Agent？------ 不止是"会聊天的工具"

Agent的核心定义是：能代表用户独立完成任务的智能系统。它与传统软件、简单LLM应用的关键区别的在于"自主性"和" workflow 掌控力"：

• 传统软件：需用户手动触发每一步流程（如手动筛选数据、点击提交）；
• 简单LLM应用（如单轮问答、情感分析）：仅处理单一任务，不涉及多步骤流程控制；
• Agent：能自主规划步骤、选择工具、纠正错误，直到完成用户目标（如自动处理保险理赔、筛选欺诈交易）。

一个合格的Agent必须具备两个核心特征：

1. 依赖LLM进行流程管理与决策：知道何时结束任务、何时调整策略，失败时能暂停并交还控制权；
2. 具备工具调用能力：能动态选择外部工具（API、数据库、网页搜索等）获取信息或执行操作，且始终在规则约束内运行。

二、什么时候该构建Agent？------ 三个高价值场景

Agent并非万能，当传统确定性方法（如规则引擎）力不从心时，才是它的用武之地。优先选择以下三类场景：

场景类型	核心特征	实际案例
复杂决策型	需 nuanced 判断、处理例外情况或上下文敏感决策	客服退款审批、医疗账单异常检测
规则臃肿型	传统规则集庞大复杂，维护成本高、易出错	供应商安全审查、合规条款校验
非结构化数据依赖型	需解读自然语言、文档提取或人类化交互	家庭保险理赔处理、法律合同分析

如果你的需求能用简单规则或单步工具调用解决，无需强行构建Agent------确定性方案往往更高效、低成本。

三、Agent设计基础：三大核心组件

任何Agent的底层架构都离不开"模型、工具、指令"这三大支柱，三者协同构成Agent的核心能力：

1. 模型（Model）：Agent的"大脑"

模型是Agent的决策核心，负责推理、规划和工具选择。选择模型的核心原则的是"按需匹配"：

• 基准先行：先用最强大的模型（如GPT-4o）搭建原型，建立性能基线；
• 按需降级：简单任务（如意图分类、数据检索）用小型模型（如GPT-3.5-turbo）优化成本和延迟；
• 复杂任务（如退款审批、欺诈分析）保留大模型以保证决策准确性。

2. 工具（Tools）：Agent的"手脚"

工具扩展了Agent与外部系统交互的能力，按功能可分为三类：

工具类型	核心作用	典型示例
数据类工具	获取任务所需上下文/信息	查询CRM数据库、读取PDF文档、网页搜索
行动类工具	执行具体操作或修改数据	发送邮件、更新客户记录、提交退款申请
编排类工具	调用其他Agent完成专项任务	翻译Agent、研究Agent、写作Agent

工具设计的关键是"标准化"：每个工具需明确名称、参数和描述，确保Agent能正确识别和调用，同时支持复用和版本管理。

3. 指令（Instructions）：Agent的"操作手册"

清晰的指令是Agent可靠运行的前提，能减少歧义、降低错误率。编写指令的最佳实践：

• 复用现有资源：基于知识库、操作流程文档生成指令，保证一致性；
• 拆分复杂任务：将流程拆解为小步骤，避免信息过载；
• 明确行动边界：每个步骤对应具体操作（如"调用XX工具获取订单号"），不留解读空间；
• 覆盖边缘案例：提前定义异常处理规则（如用户信息不全时如何追问）。

四、Agent基础架构框架图

框架解读：

1. 输入层：用户的自然语言需求或结构化指令；
2. 核心协同层：模型、工具、指令三者联动，模型负责"思考"，工具负责"执行"，指令负责"约束"；
3. 执行层：通过循环机制不断优化行动，直到满足退出条件（如完成任务、达到最大重试次数、出现错误）；
4. 输出层：向用户返回结果或状态，支持后续交互。

五、动手搭建：简易天气查询Agent

基于OpenAI Agents SDK，我们可以快速实现一个天气查询Agent，核心代码如下：

from agents import Agent, function_tool
import datetime

# 1. 定义工具：获取天气（模拟API调用）
@function_tool
def get_weather(location: str) -> str:
    """查询指定城市的天气信息"""
    # 实际场景中替换为真实天气API调用
    return f"{location} {datetime.date.today()} 的天气为晴，气温22-28℃，微风"

# 2. 定义工具：保存查询结果
@function_tool
def save_results(location: str, weather_info: str) -> str:
    """将天气查询结果保存到数据库"""
    # 模拟数据库插入操作
    print(f"[保存记录] {location}: {weather_info}")
    return "查询结果已成功保存"

# 3. 构建Agent
weather_agent = Agent(
    name="Weather Query Agent",
    instructions="""你是一个专业的天气查询代理，职责如下：
    1. 接收用户的天气查询需求（需包含城市名）；
    2. 使用get_weather工具获取天气信息；
    3. 若用户要求保存结果，调用save_results工具；
    4. 清晰、简洁地向用户返回结果。""",
    tools=[get_weather, save_results]
)

# 4. 运行Agent
result = Agents.run(weather_agent, "查询上海的天气，并保存结果")
print(result)

运行结果：

上海 2024-10-01 的天气为晴，气温22-28℃，微风
[保存记录] 上海: 上海 2024-10-01 的天气为晴，气温22-28℃，微风
查询结果已成功保存

六、总结

搭建Agent的核心是"夯实基础"：先明确适用场景，再围绕"模型、工具、指令"三大组件设计核心逻辑。一个可靠的基础Agent无需复杂架构，重点在于模型与任务的匹配、工具的标准化设计，以及指令的清晰性。

下一篇我们将深入Agent的进阶实践------如何通过编排模式应对复杂 workflow，以及如何搭建安全护栏保障Agent可靠运行。

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