65-AI-Agent基础原理-AutoGPT-四大架构全景解读

码云骑士2026-07-16 15:12

文章目录

  • [【65.Python+AI】AI Agent基础原理：从AutoGPT到四大架构的全景解读](#【65.Python+AI】AI Agent基础原理：从AutoGPT到四大架构的全景解读)
    • 导入语
    • [1 ~> AutoGPT 为什么会爆火](#1 ~> AutoGPT 为什么会爆火)
      • [1.1 ChatGPT 做不到的事](#1.1 ChatGPT 做不到的事)
      • [1.2 AutoGPT 做了 ChatGPT 做不到的事](#1.2 AutoGPT 做了 ChatGPT 做不到的事)
    • [2 ~> Agent 的本质公式](#2 ~> Agent 的本质公式)
      • [2.1 一个公式讲清楚](#2.1 一个公式讲清楚)
      • [2.2 四个要素分别做什么](#2.2 四个要素分别做什么)
    • [3 ~> 四种 Agent 架构](#3 ~> 四种 Agent 架构)
      • [3.1 架构全景图](#3.1 架构全景图)
      • [3.2 ReAct（Reasoning + Acting）](#3.2 ReAct（Reasoning + Acting）)
      • [3.3 Plan-Execute（先计划后执行）](#3.3 Plan-Execute（先计划后执行）)
      • [3.4 Multi-Agent（多智能体协作）](#3.4 Multi-Agent（多智能体协作）)
      • [3.5 Reflexion（反思型）](#3.5 Reflexion（反思型）)
    • [4 ~> Agent 能做什么、不能做什么](#4 ~> Agent 能做什么、不能做什么)
      • [4.1 适合 Agent 的任务](#4.1 适合 Agent 的任务)
      • [4.2 不适合 Agent 的任务](#4.2 不适合 Agent 的任务)
    • [5 ~> 一个简化版 AutoGPT 实现](#5 ~> 一个简化版 AutoGPT 实现)
    • [思考 && 总结](#思考 && 总结)
    • 结尾

【65.Python+AI】AI Agent基础原理：从AutoGPT到四大架构的全景解读

📖 文章简介： 本文从2023年AutoGPT爆火事件切入，系统讲解AI Agent的核心定义与四大基础架构。文章拆解Agent的本质公式（Agent = LLM + 规划 + 工具 + 记忆），逐一讲解四种Agent架构（ReAct、Plan-Execute、Multi-Agent、Reflexion）的设计哲学和适用边界，并讨论了Agent的能力天花板------"它能做什么、不能做什么、什么场景下Agent反而让事情更复杂"。配以Mermaid架构全景图和AutoGPT的简化实现代码，适合对Agent概念感兴趣、想知道"这到底是不是下一个风口"的开发者。

🎬 个人主页： 源码骑士

❄ 专栏传送门： 《Android开发基础》《python基础课程》

⭐️热衷从源码视角拆解技术底层原理，将复杂架构讲得通俗易懂

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5年Android Framework系统开发经验，曾主导多项系统级性能优化专项

技术栈覆盖Android系统全链路（Binder/Handler/AMS/WMS/启动流程）及Java后端全家桶（Spring + MyBatis + Redis + Oracle）

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导入语

2023年3月，一个叫 AutoGPT 的开源项目在 GitHub 上爆了------短时间内冲到14万Star。它的宣传语很诱人："给AI一个目标，它自己去谷歌搜索、写代码、保存文件，直到任务完成。"

这就是 AI Agent 第一次大规模进入程序员的视野。但你冷静下来想一想------它到底是怎么工作的？它和之前用 LangChain 写的"问答机器人"有什么本质区别？它能取代你的工作吗？

这篇文章就把这些底层逻辑一次讲清楚。看完之后，你会从"Agent听着很厉害"变成"我知道Agent适合什么场景、核心公式是什么、四种架构怎么选"。

1 ~> AutoGPT 为什么会爆火

1.1 ChatGPT 做不到的事

ChatGPT 是一个"一问一答"的模型------你问，它答，对话结束。你让它"帮我做一个市场调研报告"，它会给出一段文字建议。但你能让它自己去谷歌搜索、去爬数据、去生成表格吗？不能。

1.2 AutoGPT 做了 ChatGPT 做不到的事

AutoGPT 的核心创新不在于模型本身，而在于给 LLM 加上了一个执行循环：

python 复制代码 
# AutoGPT 的简化执行循环
while not task_completed:
    thought = llm.think(current_state)       # LLM 思考下一步该做什么
    action = llm.decide_action(thought)       # 决定要执行什么操作
    result = execute_action(action)            # 执行（搜索、写文件、调API）
    memory.store(thought, action, result)      # 存储到记忆
    current_state = update_state(result)       # 更新当前状态

这个循环的突破点在于：LLM 不再只是回答问题的工具，它变成了一台"推理引擎"------自己思考、自己做决策、自己调用工具。

2 ~> Agent 的本质公式

2.1 一个公式讲清楚

Agent = LLM + 规划（Planning） + 工具（Tools） + 记忆（Memory）
#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw p{margin:0;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .label text,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node rect,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node circle,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node ellipse,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node polygon,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .rough-node .label text,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node .label text,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .image-shape .label,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .rough-node .label,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node .label,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .image-shape .label,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .icon-shape,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .icon-shape p,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-UBEB4N0Ftr5qYNFw :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Agent核心四要素
LLM 推理引擎
规划模块

任务分解·决策
工具集

搜索引擎·API·代码执行
记忆系统

短期·长期·外部知识
用户目标
最终结果

2.2 四个要素分别做什么

要素 职责 例子
LLM 大脑------负责理解、推理、决策 GPT-4 决定"需要先去谷歌搜索"
规划 把大目标拆成小步骤 "写报告"拆成"搜资料→整理→写初稿→修改"
工具 手和脚------执行具体操作 搜索API、文件读写、代码执行器
记忆 记住之前做了什么 "刚才搜了A，得到了B，现在要用C"

3 ~> 四种 Agent 架构

3.1 架构全景图

#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw p{margin:0;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .label text,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node rect,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node circle,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node ellipse,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node polygon,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .rough-node .label text,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node .label text,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .image-shape .label,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .rough-node .label,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node .label,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .image-shape .label,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .icon-shape,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .icon-shape p,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-FRCjRiH3clAdFwtw :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Agent架构
ReAct
Plan-Execute
Multi-Agent
Reflexion
思考→行动→观察→循环

适合中等复杂度任务
先规划→再执行

适合长链条任务
多Agent分工协作

适合复杂多步骤任务
边执行边反思边改进

适合需要迭代优化的任务

3.2 ReAct（Reasoning + Acting）

核心思想： 每一步都经历"Thought → Action → Observation"三个环节。

bash 复制代码 
用户："北京今天天气怎么样？如果下雨提醒我带伞"

ReAct 执行：
  Thought: 我需要查询天气 → Action: 调用天气API → Observation: 晴天20度
  Thought: 天气是晴天，不需要带伞 → Action: 返回结论 → 结束

适用场景： 2~5步能完成的、推理链不长的任务。

3.3 Plan-Execute（先计划后执行）

核心思想： 把任务分解和执行分开。先由规划器生成完整计划，再由执行器逐条执行。

bash 复制代码 
用户："帮我做一份Python异步编程的调研报告"

Plan-Execute 执行：
  规划器输出：
    1. 搜索Python异步编程基础概念
    2. 搜索asyncio最佳实践
    3. 搜索主流异步框架对比
    4. 整理所有信息形成报告
  执行器逐条执行步骤1~4

适用场景： 5步以上的长链条任务，需要"全局视野"的规划。

3.4 Multi-Agent（多智能体协作）

核心思想： 一个任务交给多个Agent分工完成------有负责搜索的、有负责总结的、有负责审核的。

适用场景： 需要多角色协作的复杂任务（如"设计一个系统架构"需要分析师+架构师+审查员）。

3.5 Reflexion（反思型）

核心思想： 执行过程中不断回头审视之前的决策，如果发现错误就修正。

适用场景： 代码生成、数学推理------这些场景下AI容易出错，需要自我检查。

4 ~> Agent 能做什么、不能做什么

4.1 适合 Agent 的任务

任务类型 为什么适合Agent 例子
多步骤信息收集 需要动态决策搜索方向和范围 市场调研、竞品分析
工具串联调用 需要根据中间结果决定下一步调什么 查天气→根据天气决定是否订外卖
代码生成+执行+调试 需要多次迭代修正 自动写爬虫、自动修Bug
知识库深度问答 需要多次检索、交叉验证 法律条文查证、医学文献综述

4.2 不适合 Agent 的任务

任务类型 为什么不合适 正确做法
简单的单个问答 Agent的循环开销大于收益 直接用LLM一次调用
实时性要求极高的场景 Agent可能多次迭代耗时长 用规则引擎或预处理
需要100%准确率的关键任务 LLM本身有幻觉概率 加人工审核节点

5 ~> 一个简化版 AutoGPT 实现

python 复制代码 
class SimpleAgent:
    def __init__(self, llm, tools, max_iterations=10):
        self.llm = llm
        self.tools = {t.name: t for t in tools}
        self.memory = []          # 短期记忆
        self.max_iterations = max_iterations
    
    def run(self, goal: str) -> str:
        """执行目标直到完成"""
        current_step = f"目标：{goal}"
        
        for i in range(self.max_iterations):
            # 1. LLM 思考
            thought = self.llm.invoke(
                f"当前状态：{current_step}\n"
                f"可用工具：{list(self.tools.keys())}\n"
                f"历史记录：{self.memory[-3:]}\n"
                f"请思考下一步该做什么？"
            )
            
            # 2. 判断是否完成任务
            if "任务完成" in thought:
                return self.memory[-1] if self.memory else "任务完成"
            
            # 3. 解析并执行动作
            tool_name, tool_input = self._parse_action(thought)
            tool_result = self.tools[tool_name].execute(tool_input)
            
            # 4. 存储到记忆
            self.memory.append(f"步骤{i+1}: {thought} → {tool_result}")
            current_step = tool_result
        
        return "达到最大迭代次数"
    
    def _parse_action(self, thought: str):
        """从LLM输出中解析工具名和参数"""
        # 实际实现需要更鲁棒的解析
        return "search", thought.split("搜索:")[-1].strip()

思考 && 总结

  1. Agent 的本质是给 LLM 装上了"手和脚"和"循环决策能力"： 它不是一种新模型，而是一种新的使用范式------让LLM从"被动回答"变成"主动执行"。
  2. 四种架构的选择取决于任务复杂度： 2~5步用ReAct、长链条用Plan-Execute、多角色用Multi-Agent、需要纠错用Reflexion。
  3. Agent 不是银弹： 简单的问答用Agent反而画蛇添足。一句话能问完的事，不要让Agent花10次调用去"探索"。
  4. Agent 当前最大的瓶颈是可靠性： LLM本身的幻觉问题在Agent场景下被放大------一个错误的决策会引导Agent走向完全错误的方向，而且会越走越远。

AutoGPT 的爆火证明了"Agent"这个方向的潜力，但它也证明了当前Agent技术的天花板------不可靠、不可控、不可预测。用Agent做辅助工具，比用Agent做全自动决策更靠谱。

结尾

各位小伙伴，本文的内容到这里就全部结束了，源码骑士在这里再次感谢您的阅读！

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结语：理解Agent的四大要素和四种架构，是你进入Agent开发世界的钥匙。下一篇文章我们深入ReAct模式------目前最成熟、使用最广的Agent架构。不要忘记给博主"一键四连"哦！

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观察员2 小时前
用 Streamlit + 智谱 AI 打造虚拟伴侣聊天机器人
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