AI Agent 技术解析：从原理到实战

AI Agent 技术解析：从原理到实战

如果说传统的 LLM 就像一个只会一问一答的"答题机器"，那 AI Agent 就更像一个会思考、会用工具、还能自我反思的"数字员工"。从 ChatGPT 到 AutoGPT，再到各种专业化的智能体，Agent 正在重新定义我们与 AI 交互的方式。

一、Agent 是什么？它比普通 LLM 强在哪里？

先来个简单的对比：

传统大模型：输入 → 输出（简单直接，但也就止步于此）

Agent 模型：目标 → 规划 → 调用工具 → 观察结果 → 再决策 → 完成任务

举个具体的例子：

场景	普通大模型	Agent
对话方式	一问一答，我说它答	可以多轮自主决策，主动推进任务
外部能力	闷头生成文本，不会调用别的服务	能调用 API、数据库、执行代码等
记忆能力	说完就忘，没有长期记忆	可以接入 Memory，记住上下文和历史信息
任务处理能力	不会规划，直接给结果	能拆解复杂任务，一步步完成

简单说，普通 LLM 是个"答题机器"，Agent 是个"项目经理"。

二、Agent 的核心架构

一个完整的 Agent 系统大概长这样：

用户输入
  ↓
Planner（任务规划）
  ↓
LLM 推理（思考要做什么）
  ↓
Tool 调用（执行具体操作）
  ↓
Observation（观察结果）
  ↓
循环决策（继续还是结束？）

核心能力一览

0. Reasoning（推理） ：不是瞎猜，而是有逻辑地思考
1. Planning（规划） ：把大任务拆成小步骤
2. Tool Use（工具调用） ：不只是说话，还能"动手"
3. Memory（记忆） ：短期上下文 + 长期存储，不健忘
4. Multi-step execution（多步执行） ：一轮一轮迭代，直到完成

举个例子：天气 + 跑步计划

假设用户说："帮我查一下北京今天的天气，如果适合跑步，就帮我生成一份 5 公里跑步计划。"

一个 Agent 会这样处理：

1. 控制层（Orchestrator）

• 决定是否继续执行，控制多步流程，防止死循环

2. 推理层（LLM Engine）

• 拆解任务：先查天气，再判断是否适合跑步，最后生成计划

• 生成工具调用：

  {
    "tool_call": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": {"city": "Beijing"}
    }
  }

3. 执行层（Tool Layer）

• 收到指令后，真正去调用天气 API
• 返回结果：北京今天 25°C，晴朗，微风

4. 状态层（Memory）

• 记住用户的原始问题、已调用的工具、返回的结果
• 根据结果继续下一步：生成跑步计划

这就是一个简单的 Agent 工作流程，看起来不复杂，但背后涉及很多技术细节。

三、三大主流 Agent SDK 深度对比

现在市面上有几家大厂都推出了自己的 Agent 开发框架，我们来看看它们各自的特色：

维度	OpenAI Agents SDK	Google ADK	Claude Agent SDK
核心能力	Function Calling	Agent Orchestration	Reasoning + Safety
多 Agent	支持，但不主打	主打多 Agent 协作	支持
工具调用	非常成熟	有	有
长上下文	中等	依赖模型	很强
工程成熟度	高	生态发展中	快速增长中
安全控制	有	有	更强

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OpenAI Agents SDK：让模型会"用工具"

核心理念：让模型天然具备"函数调用 + 结构化输出 + 多步执行能力"

OpenAI 的思路很直接------别搞那么复杂的编排，让模型自己决定用什么工具。

核心：Function Calling

假设我们注册了一个工具：

def get_weather(city: str) -> str:
    # 调用天气 API 返回结果
    return "北京今天 25°C，晴朗"

当我们问模型"北京天气怎么样"时，它不会直接回答，而是输出：

{
  "tool_call": {
    "name": "get_weather",
    "arguments": {"city": "Beijing"}
  }
}

然后系统自动执行这个函数，再把结果传回模型，模型根据结果生成最终回答。

这背后其实就是一个循环：

0. 用户提问
1. 模型判断需要调用哪个工具
2. 系统执行工具
3. 结果传回模型
4. 模型生成回答

多 Agent 交接

OpenAI 也支持多个 Agent 之间协作，通过 handoff 机制实现：

# 1. 初始化每个 Agent 的角色定位
order_agent = Agent(name="订单查询", instruction="负责处理订单相关查询")
refund_agent = Agent(name="退款处理", instruction="负责处理退款申请")
​
# 2. 设置交接规则
order_agent.add_handoff(target=refund_agent, condition="用户要求退款")
​
# 3. 入口 Agent 统一处理
front_desk = Agent(name="客服前台", instruction="根据用户需求转发给对应 Agent")

实际应用场景：电商平台客服

• 订单查询 Agent：查订单状态
• 退款处理 Agent：处理退款申请
• 投诉处理 Agent：处理用户投诉
• 客服前台 Agent：统一入口，根据问题类型转发

优点：

• 工具调用能力稳定成熟
• 企业级工程化好，开箱即用
• 生态完善，文档和社区支持充分

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Google Agent Development Kit (ADK)：编排大师

核心理念：面向多 Agent 协作与流程编排的智能体开发框架

Google 走的是另一条路------不单靠模型决策，而是构建一个可以灵活编排的系统。

和 OpenAI 的区别

OpenAI	Google ADK
模型是核心，通过 function calling 扩展	多 Agent 协作，构建智能模块组成的系统
强调模型自主决策	强调 Agent 编排与流程控制
像一个"聪明的员工"	像一个"项目经理"

ADK 核心架构

Orchestrator（编排层）
        ↓
  Agents（执行单元）
        ↓
Tools / Models / Memory

每个 Agent 是一个独立的执行单元，有自己的：

• Prompt（角色定位）
• Tools（可用的工具）
• Model（底层大模型）
• Context（上下文）

灵活的编排

ADK 最大的优势是编排能力：

• 串行执行：Agent A → Agent B → Agent C
• 并行执行：同时启动多个 Agent
• 条件分支：根据结果决定走哪条路
• 循环迭代：重复执行直到满足条件

创建一个简单的 Agent：

from google.adk import Agent
​
agent = Agent(
    name="天气助手",
    model="gpt-4",
    tools=[get_weather_tool],
    instructions="你是一个天气助手，帮助用户查询天气信息"
)
​
result = agent.run("北京今天天气怎么样？")

常见问题

Q：多个 Agent 怎么通信？

A：编排层负责调度，把前一个 Agent 的输出作为下一个 Agent 的输入。

Q：怎么防止死循环？

A：设置最大步数、终止条件、状态检测、超时机制------就像给 Agent 戴个"安全带"。

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Claude Agent SDK：稳字当头

核心理念：Constitutional AI + 可控性 + 安全性

Claude 的思路比较保守------先把安全做好，再谈功能。

Claude 的优势

• 长上下文能力：能记住更长上下文，适合复杂任务
• 推理稳定：不会突然"翻车"，输出相对可靠
• 安全策略严格：有更强的安全控制机制
• 推理可解释性：你能看懂它是怎么想的

基本用法

from claude_agent_sdk import query, Client
​
# 1. 简单查询
result = query(
    "帮我查一下天气",
    options={
        "systemPrompt": "你是一个天气助手",
        "tools": [get_weather_tool]
    }
)
​
# 2. 多轮对话
client = Client(options={
    "systemPrompt": "你是一个客服",
    "tools": [order_tool, refund_tool]
})
​
client.query("我要退款")
client.query("订单号是 123456")  # 会记住上下文

工具调用流程

0. 实现工具函数逻辑
1. 创建 MCP Server（Model Context Protocol）
2. 将工具配置传入 options
3. 调用 query 时传入 options

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三者如何选择？

场景	推荐方案
快速上手，需要稳定成熟的工具调用	OpenAI Agents SDK
构建复杂的多 Agent 系统，需要灵活编排	Google ADK
对安全性和可控性要求高，长上下文场景	Claude Agent SDK

本质上，它们都是围绕 Tool-Augmented LLM （工具增强型大模型）展开的，未来趋势是 multi-agent + memory + planning 三位一体。

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四、常见问题解答

1. 你理解的 Agent 是什么？和普通 LLM 调用有什么区别？

Agent 本质上是一个具备自主决策能力的大模型系统。它不只是单轮输入输出，而是围绕一个目标，通过规划、调用工具、观察结果并持续迭代，直到完成任务。

流程是：目标 → 规划 → 调用工具 → 观察结果 → 再决策 → 完成任务

普通 LLM 就像问路，Agent 就像找了个司机------你自己还得判断怎么走。

2. OpenAI Agents SDK 的核心理念是什么？

把 function calling 作为模型能力的一部分。

OpenAI 的思路是：不构建复杂的 workflow，而是增强模型决策能力，让模型自己决定是否调用工具、用什么工具。

3. Function calling 的本质是什么？

0. 模型输出结构化 JSON
1. SDK 解析 JSON，提取工具名和参数
2. 调用真实函数执行
3. 把结果传回模型继续处理

这其实就是一个"翻译 + 执行 + 反馈"的循环。

4. 如果模型乱调用工具怎么办？

就像人也会犯错，Agent 也会"抽风"。解决方式：

0. 优化 Prompt：告诉它什么时候用、什么时候不用
1. 限制工具可见范围：只给它必要的工具，别让它乱来
2. 增加校验层：在工具调用前后做二次检查

5. 如何设计一个最小 Agent SDK？

如果要从零开始设计，大概需要这些模块：

Agent 抽象层

• run()：运行 Agent
• decide()：决定下一步做什么
• execute_tool()：执行工具

控制循环

while not done:
    thought = model()      # 模型思考
    if tool:
        result = execute()  # 执行工具
        update_state()     # 更新状态
    else:
        break             # 任务完成

Tool 协议

• 统一输入输出格式
• JSON schema 校验

Memory 层

• 短期上下文：当前对话历史
• 长期存储：重要信息持久化

安全机制

• 最大步数限制：防止无限循环
• 超时控制：单次调用不能太久
• 审计日志：记录所有操作，方便排查

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五、总结

AI Agent 正在从"对话工具"走向"数字员工"，未来可能会成为我们日常工作的一部分。无论是 OpenAI 的"模型驱动"，Google 的"编排驱动"，还是 Claude 的"安全驱动"，本质上都是在解决同一个问题：如何让 AI 不只是"说话"，而是能真正"做事"。

对于开发者来说，选择哪个框架并不重要，重要的是理解 Agent 的核心思想------规划、执行、观察、迭代。掌握了这个，用什么工具都能玩转。

最后说句实在的：Agent 还在快速发展中，今天学的东西，可能三个月就过时了。但核心思维不会变------让 AI 不只是"对话"，而是能"决策"和"行动"。这才是 Agent 的本质。

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参考资源：

• OpenAI Agents SDK 文档
• Google Agent Development Kit
• Claude Agent SDK

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