AI Agent 架构

AI Agent（智能代理）代表了从被动响应到主动执行的 AI 范式转变。通过整合感知、规划、决策和行动能力，AI Agent 能够自主完成复杂任务，是迈向通用人工智能（AGI）的重要步骤。

1. Agent 基础概念

1.1 核心定义

AI Agent 三要素：

• 感知（Perception）：理解环境和任务
• 决策（Decision）：制定行动计划
• 执行（Execution）：采取行动并观察结果

与传统 AI 的区别：

特性	传统 AI	AI Agent
交互模式	单次请求-响应	持续交互循环
任务复杂度	单一任务	多步骤任务
工具使用	无或有限	主动调用多种工具
记忆能力	无状态	有状态和记忆
自主性	被动执行	主动规划和适应

1.2 Agent 架构模式

ReAct (Reasoning and Acting)：

Thought → Action → Observation → Thought → ...
思考     → 行动   → 观察       → 再思考  → ...

MRKL (Modular Reasoning, Knowledge and Language)：

任务分解 → 模块路由 → 专家系统执行 → 结果整合

Reflexion：

执行 → 评估 → 反思 → 改进计划 → 再执行

2. 核心组件设计

2.1 大脑（Brain）- LLM 核心

职责：

• 自然语言理解
• 逻辑推理
• 计划生成
• 决策制定

实现示例：

class AgentBrain:
    def __init__(self, llm_model):
        self.llm = llm_model
        self.system_prompt = """
        你是一个智能助手，能够：
        1. 分析和理解复杂任务
        2. 制定详细的执行计划
        3. 调用合适的工具完成任务
        4. 根据反馈调整策略
        """
 
    def think(self, task, context):
        prompt = f"""
        任务：{task}
        当前上下文：{context}
 
        请分析任务并制定下一步行动计划。
        输出格式：
        思考：<你的分析>
        行动：<具体行动>
        工具：<需要使用的工具>
        """
        return self.llm.generate(prompt)

2.2 记忆（Memory）系统

记忆类型：

class MemorySystem:
    def __init__(self):
        # 短期记忆：当前会话
        self.short_term = deque(maxlen=20)
 
        # 长期记忆：持久化存储
        self.long_term = VectorDatabase()
 
        # 情景记忆：特定经验
        self.episodic = {}
 
        # 语义记忆：知识和事实
        self.semantic = KnowledgeGraph()
 
    def store(self, information, memory_type="short"):
        if memory_type == "short":
            self.short_term.append(information)
        elif memory_type == "long":
            embedding = encode_text(information)
            self.long_term.add(embedding, information)
        # ...
 
    def retrieve(self, query, top_k=5):
        # 混合检索策略
        recent = list(self.short_term)[-5:]
        relevant = self.long_term.search(query, top_k)
        return recent + relevant

2.3 工具（Tools）集成

工具类型：

• 信息获取：搜索引擎、数据库查询、API 调用
• 内容处理：文档解析、数据分析、格式转换
• 外部交互：发送邮件、调用服务、文件操作
• 计算工具：代码执行、数学计算、模拟器

工具管理：

class ToolManager:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            "search": WebSearchTool(),
            "calculator": CalculatorTool(),
            "code_exec": CodeExecutor(),
            "database": DatabaseTool(),
            "file_ops": FileOperations(),
        }
 
    def execute(self, tool_name, parameters):
        if tool_name not in self.tools:
            return {"error": f"Tool {tool_name} not found"}
 
        try:
            result = self.tools[tool_name].run(**parameters)
            return {"success": True, "result": result}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}
 
    def get_tool_descriptions(self):
        return {
            name: tool.description
            for name, tool in self.tools.items()
        }

2.4 规划器（Planner）

规划策略：

class TaskPlanner:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
 
    def decompose_task(self, task):
        """任务分解为子任务"""
        prompt = f"""
        将以下复杂任务分解为具体步骤：
        任务：{task}
 
        输出格式：
        1. [子任务1]
        2. [子任务2]
        ...
        """
        return self.llm.generate(prompt)
 
    def create_dag(self, subtasks):
        """创建任务依赖图"""
        dependencies = self.analyze_dependencies(subtasks)
        return build_dag(subtasks, dependencies)
 
    def adaptive_planning(self, task, feedback):
        """基于反馈的自适应规划"""
        if feedback["success"]:
            return self.next_step()
        else:
            return self.revise_plan(feedback["error"])

3. 高级 Agent 模式

3.1 多 Agent 协作

协作架构：

协调者 Agent
    ├── 研究 Agent（信息收集）
    ├── 分析 Agent（数据处理）
    ├── 创作 Agent（内容生成）
    └── 审核 Agent（质量控制）

实现示例：

class MultiAgentSystem:
    def __init__(self):
        self.coordinator = CoordinatorAgent()
        self.specialists = {
            "researcher": ResearchAgent(),
            "analyst": AnalystAgent(),
            "writer": WriterAgent(),
            "reviewer": ReviewerAgent(),
        }
 
    async def execute_task(self, task):
        # 1. 协调者分配任务
        assignments = self.coordinator.assign_tasks(task)
 
        # 2. 并行执行
        results = await asyncio.gather(*[
            self.specialists[agent].execute(subtask)
            for agent, subtask in assignments.items()
        ])
 
        # 3. 结果整合
        return self.coordinator.integrate_results(results)

3.2 自主学习 Agent

学习机制：

• 经验回放：从历史任务中学习
• 策略改进：基于反馈优化决策
• 知识蒸馏：从专家示范中学习

class LearningAgent:
    def __init__(self):
        self.experience_buffer = []
        self.policy = InitialPolicy()
 
    def learn_from_experience(self):
        """从经验中学习"""
        for experience in self.experience_buffer:
            state, action, reward, next_state = experience
 
            # 评估行动效果
            value = self.evaluate_action(state, action, reward)
 
            # 更新策略
            self.policy.update(state, action, value)
 
    def meta_learning(self, task_family):
        """元学习：学会学习"""
        # 从相似任务中提取模式
        patterns = self.extract_patterns(task_family)
 
        # 生成适应策略
        self.adaptation_strategy = self.learn_adaptation(patterns)

3.3 具身智能 Agent

感知-行动循环：

class EmbodiedAgent:
    def __init__(self):
        self.perception = MultiModalPerception()
        self.controller = MotionController()
        self.world_model = EnvironmentModel()
 
    def act_in_environment(self):
        while True:
            # 1. 感知环境
            observations = self.perception.observe()
 
            # 2. 更新世界模型
            self.world_model.update(observations)
 
            # 3. 决策
            action = self.decide_action(self.world_model)
 
            # 4. 执行
            self.controller.execute(action)
 
            # 5. 评估结果
            feedback = self.evaluate_outcome()
 
            # 6. 学习和适应
            self.adapt(feedback)

4. 工具生态与框架

4.1 主流框架对比

框架	特点	适用场景	生态
LangChain	功能全面、模块化	通用 Agent 开发	丰富
AutoGPT	自主性强	自动化任务	活跃
BabyAGI	任务驱动	目标导向任务	简洁
CrewAI	多 Agent 协作	团队模拟	新兴
AutoGen	会话式多 Agent	复杂对话	微软
MetaGPT	软件开发导向	代码生成	专业

4.2 LangChain Agent 实现

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, LLMSingleActionAgent
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
 
# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search_func,
        description="搜索互联网信息"
    ),
    Tool(
        name="Calculator",
        func=calc_func,
        description="执行数学计算"
    ),
]
 
# 创建 Agent
agent = LLMSingleActionAgent(
    llm_chain=llm_chain,
    output_parser=output_parser,
    stop=["\nObservation:"],
    allowed_tools=[tool.name for tool in tools]
)
 
# 执行器
agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=agent,
    tools=tools,
    memory=ConversationBufferMemory(),
    verbose=True
)
 
# 运行
result = agent_executor.run("帮我研究最新的 AI 发展趋势")

4.3 AutoGPT 架构

AutoGPT 组件:
    核心循环:
        - 目标设定
        - 思考
        - 批判
        - 行动
        - 观察
 
    能力:
        - 网络搜索
        - 文件操作
        - 代码执行
        - 长期记忆
        - 自我改进
 
    特性:
        - 完全自主
        - 目标分解
        - 资源管理
        - 错误恢复

5. 实际应用案例

5.1 研究助手 Agent

功能设计：

class ResearchAssistant:
    def __init__(self):
        self.researcher = LiteratureSearcher()
        self.analyzer = DataAnalyzer()
        self.writer = ReportWriter()
        self.fact_checker = FactVerifier()
 
    async def conduct_research(self, topic):
        # 1. 文献搜索
        papers = await self.researcher.search(topic)
 
        # 2. 信息提取
        key_findings = self.analyzer.extract_findings(papers)
 
        # 3. 事实验证
        verified_facts = await self.fact_checker.verify(key_findings)
 
        # 4. 报告生成
        report = self.writer.generate_report(
            topic=topic,
            findings=verified_facts,
            references=papers
        )
 
        return report

5.2 代码开发 Agent

开发流程：

class CodingAgent:
    def develop_feature(self, requirements):
        # 1. 需求分析
        specs = self.analyze_requirements(requirements)
 
        # 2. 架构设计
        architecture = self.design_architecture(specs)
 
        # 3. 代码生成
        code = self.generate_code(architecture)
 
        # 4. 测试生成
        tests = self.generate_tests(code, specs)
 
        # 5. 执行测试
        test_results = self.run_tests(code, tests)
 
        # 6. 迭代优化
        if not test_results.all_passed:
            code = self.fix_issues(code, test_results)
 
        # 7. 代码审查
        review = self.code_review(code)
 
        # 8. 文档生成
        docs = self.generate_documentation(code, specs)
 
        return {
            "code": code,
            "tests": tests,
            "documentation": docs,
            "review": review
        }

5.3 个人助理 Agent

日常任务管理：

class PersonalAssistant:
    def __init__(self, user_profile):
        self.calendar = CalendarManager()
        self.email = EmailManager()
        self.tasks = TaskManager()
        self.preferences = user_profile
 
    def daily_briefing(self):
        """每日简报"""
        return {
            "weather": self.get_weather(),
            "calendar": self.calendar.get_today_events(),
            "priorities": self.tasks.get_priorities(),
            "news": self.get_relevant_news(),
            "reminders": self.get_reminders()
        }
 
    def smart_scheduling(self, meeting_request):
        """智能日程安排"""
        # 分析日程冲突
        conflicts = self.calendar.check_conflicts(meeting_request)
 
        # 建议最佳时间
        suggestions = self.suggest_times(
            meeting_request,
            self.preferences.working_hours
        )
 
        # 自动协调
        if self.preferences.auto_schedule:
            return self.negotiate_meeting(meeting_request, suggestions)
 
        return suggestions

6. 性能优化

6.1 响应优化

并行处理：

async def parallel_agent_execution(agent, tasks):
    """并行执行多个任务"""
    # 任务分组
    independent_tasks = identify_independent_tasks(tasks)
    dependent_tasks = identify_dependent_tasks(tasks)
 
    # 并行执行独立任务
    independent_results = await asyncio.gather(*[
        agent.execute(task) for task in independent_tasks
    ])
 
    # 串行执行依赖任务
    dependent_results = []
    for task in dependent_tasks:
        result = await agent.execute(task, context=independent_results)
        dependent_results.append(result)
 
    return independent_results + dependent_results

6.2 成本控制

智能路由：

class CostAwareAgent:
    def route_request(self, task):
        complexity = self.estimate_complexity(task)
 
        if complexity == "simple":
            # 使用缓存或简单模型
            return self.simple_executor.handle(task)
        elif complexity == "medium":
            # 使用中等模型
            return self.medium_executor.handle(task)
        else:
            # 复杂任务使用强大模型
            return self.advanced_executor.handle(task)

6.3 可靠性保障

错误处理与恢复：

class RobustAgent:
    def execute_with_retry(self, task, max_retries=3):
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                # 执行任务
                result = self.execute(task)
 
                # 验证结果
                if self.validate_result(result):
                    return result
                else:
                    raise ValueError("Invalid result")
 
            except Exception as e:
                if attempt == max_retries - 1:
                    # 最后一次尝试失败，启动备用方案
                    return self.fallback_strategy(task)
 
                # 分析错误并调整策略
                self.adapt_strategy(e)
 
                # 指数退避
                time.sleep(2 ** attempt)

7. 评估与监控

7.1 评估指标

任务完成质量：

• 成功率
• 准确性
• 完整性
• 效率

自主性指标：

• 人工干预次数
• 自主决策比例
• 适应性得分

资源效率：

• Token 消耗
• API 调用次数
• 执行时间
• 成本效益比

7.2 监控系统

class AgentMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            "task_success_rate": [],
            "average_completion_time": [],
            "resource_usage": [],
            "error_rate": []
        }
 
    def track_execution(self, agent, task):
        start_time = time.time()
        initial_resources = self.get_resource_usage()
 
        try:
            result = agent.execute(task)
            success = True
        except Exception as e:
            result = None
            success = False
            self.log_error(e)
 
        execution_time = time.time() - start_time
        resource_delta = self.get_resource_usage() - initial_resources
 
        self.update_metrics(
            success=success,
            time=execution_time,
            resources=resource_delta
        )
 
        return result

8. 未来发展方向

8.1 技术演进

认知架构：

• 从任务执行到认知理解
• 常识推理和因果理解
• 情境感知和社会智能

自主进化：

• 自我改进和优化
• 持续学习和适应
• 目标自主设定

8.2 应用前景

个人层面：

• 数字分身和个人代理
• 生活助手和健康管理
• 学习伙伴和创意协作

企业层面：

• 自动化业务流程
• 智能决策支持
• 虚拟员工和团队

社会层面：

• 科学研究加速
• 社会服务优化
• 教育个性化

8.3 挑战与思考

技术挑战：

• 长期记忆和知识管理
• 复杂推理和规划
• 安全性和可控性

伦理考量：

• 自主决策的边界
• 责任归属问题
• 隐私和数据安全

AI Agent 代表了人工智能从工具向伙伴的转变，是实现真正智能自动化的关键技术。随着技术的不断进步，Agent 将在更多领域展现其价值，成为人类的得力助手。

链接

• Index
• 大语言模型应用
• RAG概览
• 变形神经网络 Transformer