AI大模型微调-Agent（智能体）的核心概念：感知、规划、决策、执行

一、先看一个生动例子：送外卖的外卖员Agent

1. 完整过程展示

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任务：把披萨从餐厅送到客户家

感知阶段（外卖员的眼睛和耳朵）：
- 看到餐厅地址：万达广场3楼
- 听到订单信息：客户在阳光小区5栋201
- 查看手机：下午5点，高峰期
- 感受天气：正在下雨

规划阶段（外卖员的大脑思考路径）：
1. 去餐厅取餐 → 万达广场3楼
2. 选择交通方式：
   - 选项A：步行（慢但不会被堵）
   - 选项B：电动车（快但下雨危险）
   - 选项C：开车（舒适但可能堵车）
3. 规划路线：
   - 万达广场 → 人民路 → 阳光路 → 阳光小区
4. 预计时间：30分钟

决策阶段（外卖员做选择）：
- 交通方式：选电动车（因为快，穿雨衣解决下雨）
- 路线：选择人民路（虽然车多，但红绿灯少）
- 备选方案：如果堵车，改走小巷

执行阶段（外卖员实际行动）：
1. 穿上雨衣，骑上电动车
2. 按规划路线出发
3. 路上发现人民路车祸堵车 → 切换备选方案走小巷
4. 到达阳光小区，送上5栋201
5. 完成任务

这就是一个完整的Agent工作流程。

二、四个核心概念详解

1. 感知（Perception）：Agent的"感官系统"

感知就是收集信息，Agent要知道：

我在哪？（环境状态）
我要干嘛？（任务目标）
周围有什么？（可用资源/障碍）

在AI中的具体体现：

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# Agent的感知可以来自：
1. 用户输入："帮我写一个贪吃蛇游戏"
2. 系统状态：当前时间、内存使用、网络连接
3. 外部数据：天气API、股票数据、新闻
4. 历史记录：之前的对话、执行过的任务

关键点：

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感知 ≠ 只是“看到”
感知 = 理解上下文 + 提取关键信息

例子：
用户说："我有点冷"
普通人听到：他在说温度
Agent感知到：他可能需要关窗、开暖气、拿外套等解决方案

2. 规划（Planning）：Agent的"思考路径"

规划就是拆解任务，把大目标变成小步骤

例子：用户说"帮我做一份数据分析报告"

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❌ 错误规划：直接开始写代码
✅ 正确规划：
步骤1：确认需求（什么数据？什么分析？什么格式？）
步骤2：获取数据（从数据库？从文件？从API？）
步骤3：清洗数据（处理缺失值、异常值）
步骤4：分析数据（计算指标、画图表）
步骤5：撰写报告（总结发现、建议）
步骤6：输出结果（PDF？PPT？邮件发送？）

规划的核心技巧：逆向思维

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目标：做一份报告
倒推：
要报告 → 需要分析结果 → 需要清洗好的数据 → 需要原始数据 → 需要知道数据在哪

在AI Agent中的实现：

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# 大模型擅长规划，因为它读过很多“怎么做”的文本
用户提问："如何学习Python？"

模型规划：
1. 安装Python环境
2. 学习基础语法
3. 做小项目练习
4. 学习进阶内容
5. 参与实际项目

3. 决策（Decision Making）：Agent的"选择时刻"

决策就是在多个选项中选择最优解

经典决策场景：

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情境：要去机场，有三种方式
选项A：地铁（便宜准时，但要走1公里）
选项B：出租车（贵，可能不好打车）
选项C：专车（贵但舒适，时间可控）

决策依据：
- 预算多少？
- 时间多紧？
- 行李多少？
- 天气如何？

决策的三种类型：

类型1：基于规则（像红绿灯）

python

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if 下雨:
    带伞
else:
    不带伞

类型2：基于经验（像老司机）

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以前这条路堵车 → 今天换条路
上次这个方法有效 → 这次还用

类型3：基于预测（像天气预报）

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根据路况预测，这条路30分钟后会堵 → 现在就走

AI Agent的决策特点：

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优势：能考虑更多因素（人类可能忽略的）
劣势：可能过度思考，陷入“分析瘫痪”

4. 执行（Execution）：Agent的"实际行动"

执行就是把计划变成现实

执行的关键要素：

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1. 工具使用：用什么做？
2. 步骤顺序：先做什么后做什么？
3. 质量监控：做的对不对？
4. 错误处理：出错了怎么办？

执行的三个层次：

层次1：简单执行（照做就行）

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计划：打开浏览器
执行：点击浏览器图标

层次2：需要判断的执行

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计划：从网上找资料
执行：
- 打开浏览器
- 搜索关键词
- 判断哪些是可靠来源
- 复制有用内容

层次3：创造性的执行

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计划：写一首关于春天的诗
执行：
- 构思意象（花开、鸟鸣）
- 选择韵律
- 组织语言
- 修改润色

AI Agent的执行方式：

python

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# 通常通过调用工具（Tools）来执行
工具库 = {
    "搜索": google_search,
    "计算": calculator,
    "写代码": write_code,
    "发邮件": send_email
}

# Agent根据规划选择工具
if 需要搜索信息:
    调用"搜索"工具
elif 需要计算:
    调用"计算"工具

三、用游戏NPC的例子理解Agent

游戏中的守卫NPC：

python

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class 守卫Agent:
    def 感知(self):
        """看到玩家、听到声音、接收命令"""
        - 看到玩家进入警戒范围
        - 听到异常的脚步声
        - 接到上级的警报
        
    def 规划(self):
        """决定怎么应对"""
        if 玩家是敌人:
            方案 = ["攻击", "呼叫支援", "拉警报"]
        elif 玩家可疑:
            方案 = ["盘问", "跟随观察"]
        else:
            方案 = ["继续巡逻"]
            
    def 决策(self):
        """选择具体行动"""
        if 玩家人数 > 3:
            选择 = "呼叫支援"
        elif 有武器:
            选择 = "攻击"
        else:
            选择 = "盘问"
            
    def 执行(self):
        """实际行动"""
        if 决策 == "攻击":
            - 拔剑
            - 冲向玩家
            - 挥剑攻击
        elif 决策 == "呼叫支援":
            - 吹哨子
            - 发射信号弹

四、现代AI Agent的架构（以LangChain为例）

1. ReAct模式（思考+行动循环）

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用户： "北京现在多少度？然后换算成华氏度"

Agent循环：
[思考] 用户需要两个信息：1.北京温度 2.温度换算
[行动] 调用天气API，获取北京温度：25°C
[思考] 需要将25°C转换成华氏度
[行动] 调用计算工具：25 × 9/5 + 32 = 77°F
[思考] 信息收集完成，准备回答
[回答] "北京现在25摄氏度，相当于77华氏度"

2. 具体实现代码框架

python

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# 简化的Agent结构
class 智能体:
    def __init__(self, 大脑=大模型, 工具库=[]):
        self.大脑 = 大脑  # 通常是LLM
        self.工具库 = 工具库
        
    def 运行(self, 用户输入):
        # 1. 感知：理解用户意图
        当前状态 = self.感知(用户输入)
        
        while not 任务完成:
            # 2. 规划：下一步做什么？
            计划 = self.大脑.生成计划(当前状态)
            
            # 3. 决策：用什么工具？怎么用？
            行动 = self.大脑.选择行动(计划, self.工具库)
            
            # 4. 执行：调用工具
            结果 = self.执行行动(行动)
            
            # 更新状态，继续循环
            当前状态.更新(结果)
            
        return 最终结果
    
    def 执行行动(self, 行动):
        if 行动.类型 == "调用工具":
            # 找到对应工具并执行
            工具 = self.工具库[行动.工具名]
            return 工具(行动.参数)
        elif 行动.类型 == "直接回答":
            return 行动.内容

五、Agent与普通AI助手的区别

普通AI助手（如ChatGPT）：

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用户： "帮我查一下北京天气，然后告诉我该穿什么"
ChatGPT：
1. 我无法直接查天气（没有工具）
2. 但我可以告诉你：北京一般这个季节...
3. 建议穿...
→ 只能给通用建议，没有实际查天气

AI Agent（如ChatGPT+插件）：

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用户： "帮我查一下北京天气，然后告诉我该穿什么"
Agent：
1. [感知] 用户需要实时天气和穿衣建议
2. [规划] 先查天气 → 再给穿衣建议
3. [决策] 调用天气API → 调用穿衣建议模型
4. [执行] 
   - 调用天气API：北京，晴，25°C
   - 分析：25°C，晴天 → 建议短袖+薄外套
5. [回答] "北京现在25°C，晴天，建议穿短袖加薄外套"

关键区别：

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普通AI：只能说话
Agent：能说话 + 能做事（通过工具）

六、Agent的局限性（现实认识）

1. 感知可能出错

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用户说："帮我删掉那个文件"
Agent困惑：哪个文件？是删掉还是移到回收站？

2. 规划可能不合理

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用户要泡茶，Agent规划：
1. 烧水（正确）
2. 找茶叶（正确）
3. 把水倒进茶杯（正确）
4. 把茶杯放进微波炉加热（错误！）

3. 决策可能僵化

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规则：红灯停
现实：救护车在后面，红灯也要让行
Agent：坚持红灯停（不会变通）

4. 执行可能失败

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计划：用Python下载数据
执行：网络断了，下载失败
Agent：卡住了，不知道怎么办

七、如何设计一个好的Agent？

设计原则：

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1. 感知要全面：多角度获取信息
2. 规划要灵活：有备选方案
3. 决策要合理：考虑成本和收益
4. 执行要可靠：有错误处理机制

实用技巧：

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# 1. 给Agent明确的角色
"你是一个经验丰富的游戏开发助手"

# 2. 提供清晰的工具描述
工具 = {
    "写代码": "用Python写游戏代码",
    "找素材": "推荐免费游戏素材网站",
    "查文档": "查找游戏引擎文档"
}

# 3. 设置合理的限制
- 最多尝试3次
- 超时自动放弃
- 重要操作需要确认

八、自己可以尝试的Agent实验

实验1：手动模拟Agent

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任务：用百度查"Python教程"，然后总结前3个结果

手动模拟Agent思维：
1. 感知：任务 = 搜索 + 总结
2. 规划：
   - 打开浏览器
   - 访问百度
   - 搜索"Python教程"
   - 打开前3个结果
   - 总结共同点
3. 决策：
   - 用百度而不是谷歌（因为访问快）
   - 看前3个而不是前10个（效率）
4. 执行：
   - 实际完成上述步骤

实验2：观察现有AI的Agent行为

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在ChatGPT中使用"联网搜索"功能：
1. 观察它如何拆解你的问题
2. 观察它如何选择搜索关键词
3. 观察它如何总结搜索结果
4. 思考：如果是你，会怎么做？

九、未来展望：Agent会怎么发展？

短期（1-2年）：

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- 更多专用工具（写代码、画图、分析数据）
- 更好的规划能力（处理复杂多步骤任务）
- 更强的错误恢复能力

长期（3-5年）：

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- 真正自主的Agent（给定目标，全程自己完成）
- 多Agent协作（多个Agent分工合作）
- 与现实世界深度交互（控制智能家居、机器人）

最后总结：记住这个核心模型

Agent = 感知 + 规划 + 决策 + 执行

就像一个人：

感知：用眼睛看、耳朵听
规划：用大脑思考怎么做
决策：选择最佳方案
执行：用手脚实际行动

AI学习目标 ：

现在理解了概念，接下来要学习：

如何让AI具备这些能力（工具调用）
如何设计好的Agent流程（框架使用）
如何调试和改进Agent（优化策略）

理解了Agent的核心概念，你就理解了当前所有AI应用的底层逻辑。无论是Siri、小爱同学，还是未来的机器人，都遵循这个基本模式。