LLM·Agent

文章目录

• Agent：智能体
• • ReAct：推理-执行架构
  • Plan-Act：规划-执行架构
• [Function Calling：输出格式约定](#Function Calling：输出格式约定)
• MCP：模型上下文协议
• • [MCP Host](#MCP Host)
  • MCPServer和Tool
• 区分
• • [Function Calling vs MCP](#Function Calling vs MCP)
• RAG
• Search
• LangChain：程序化开发流程
• Workflow：非程序化开发流程
• SKILL：Tool+说明文档
• [Context Engineering：上下文工程](#Context Engineering：上下文工程)
• • [Context Compression](#Context Compression)
• Sub-Agent：子智能体
• Memory
• • [记忆的检索：RAG / 语义嵌入匹配](#记忆的检索：RAG / 语义嵌入匹配)
  • • 记忆的失败案例：光说不练
• HEARTBEAT：心跳机制
• • [Crob Job系统](#Crob Job系统)
• uv环境
• • uv中tool的概念
• [OpenClaw 安装步骤](#OpenClaw 安装步骤)
• • 系统信息
  • 安装过程
  • • [无sudo命令安装node.js 24](#无sudo命令安装node.js 24)

Agent：智能体

• 简单来说，LLM只能输出文本内容，不能改变环境(帮你做事)，也不能感知环境的变化(感知事情是否完成)。
• Agent：源自强化学习，能够感知和改变环境。

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ReAct：推理-执行架构

执行流程：

• 用户首先提交任务，然后LLM进行思考并输出应该做的行动；
• Agent程序负责接受LLM的请求 ，然后调用对应的工具(实现上为python函数或者API接口)，返回观察结果
• 用户的提示词+思考过程+返回的结果都会被传入LLM作为上下文(堆叠上下文的方式)，然后LLM又会输出新的执行。
• 知道LLM知道任务已经完成，返回最终答案。

Plan-Act：规划-执行架构

• Plan模型负责首先提出一个朴素但完整的计划
• 执行Agent负责执行这个计划中的特定步骤，然后返回一个观察
• Agent主程序拼接用户输入+上一次输入的计划+上一次输出的观察输入给Re-Plan模型
• Replan模型会更新新的计划：删除已经完成的部分 ，对剩余计划进行进一步细化或者修改。
• 重复此流程。
  
  执行流程：
  

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Function Calling：输出格式约定

• 本质就是特殊的提示词，要约定LLM的输出格式，方便解析LLM的输出并且调用工具。
• LLM擅长角色扮演和指令追随，Agent程序负责协调LLM的输出并真正参与调用工具 ，因此需要格式化LLM的输出，这是通过系统提示词约束的来的。

MCP：模型上下文协议

MCP Host

• MCP主机，简单来说就是一个智能体。
• 本质是一个支持MCP协议的软件。
  

MCPServer和Tool

• MCPServer：MCP服务提供商，就是一个python程序 ，程序提供了多个功能，又称之为tool 。
  
  

区分

Function Calling vs MCP

• 前者约定LLM输出格式 ，后者约定LLM如何调用工具 。
  

RAG

Search

LangChain：程序化开发流程

Workflow：非程序化开发流程

SKILL：Tool+说明文档

• 将已有的程序和说明文档在对话前传入Agent
• 相当于把提示词换一个地方存起来，用于一个固定位置的文档说明 。
  

Context Engineering：上下文工程

Context Compression

Sub-Agent：子智能体

• 将繁杂的任务模块化，分为多个subagent，subagent之间的上下文是不影响的。
• 最终将subagent的处理结果汇集给agent，用于完成最终的任务。
• 优势：LLM没有记忆，如果直接用agent完成繁杂的任务很可能token损耗过多，上下文窗口过大，但是如果使用subagent，agent的上下文只有最重要的结果部分，可以节省上下文 。
  

Memory

• Agents.md控制Agent的基本行为：例如记忆，工具调用等行为。
• 主要存储于memory.md，memory/*(日记系统)

记忆的检索：RAG / 语义嵌入匹配

记忆的失败案例：光说不练

• 没有写入memory/*文件夹下
  

HEARTBEAT：心跳机制

• 简单来说就是单独写一段prompt，让Agent在指定阶段将prompt传入给LLM作出一些事情出来。

Crob Job系统

uv环境

uv中tool的概念

• uvx=uvx tool run：临时将某个tool加载到隔离的虚拟环境中并且运行。
• uvx tool install：将tool及其依赖安装到隔离的环境中，与pip install不同。

OpenClaw 安装步骤

系统信息

• ubuntu22.04
• 公共服务器：无sudo权限。

安装过程

无sudo命令安装node.js 24

• 使用wget命令下载预编译包 ，然后解压缩得到二进制包，可以直接使用。
  

• 对于~/.bashrc：文件

export PATH=/home/a2023102747/node-v24.14.0-linux-x64/bin:$PATH