AI Agent 核心概念与架构设计

AI Agent (智能体) 是指能够自主感知环境、进行思考决策并调用外部工具以完成复杂任务的目标导向型 AI 系统。

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1. AI Agent 核心架构模型

一个成熟的 AI Agent 架构通常由以下四大模块组成：

               +-----------------------+
               |   大语言模型 (Brain)   |
               +-----------+-----------+
                           |
      +--------------------+--------------------+
      |                    |                    |
+-----+-----+        +-----+-----+        +-----+-----+
|  Planning |        |   Memory  |        | Tool Use  |
|  (规划)   |        |   (记忆)  |        | (工具调用) |
+-----------+        +-----------+        +-----------+

1. 大脑 (Brain)：由底层 LLM 驱动，提供分析与逻辑思考能力。
2. 规划 (Planning)：
   • 子目标分解 (Subgoal Decomposition)：将复杂大任务拆解为可逐个击破的小步骤。
   • 自我反思 (Self-Reflection)：从过去的错误中总结经验并修正方案。
3. 记忆 (Memory)：
   • 短期记忆 (Short-term Memory)：即 Context Window。
   • 长期记忆 (Long-term Memory)：结合向量数据库或知识库检索 (RAG)。
4. 工具使用 (Tools / Function Calling)：调用 Web 搜索、代码解释器、数据库 API 等外部能力。

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2. 工具调用 (Function Calling) 伪代码实现

// 定义 Agent 可调用的工具定义
const searchTool = {
  name: "search_web",
  description: "搜索互联网上的最新实时信息",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      query: { type: "string" }
    }
  }
};

// LLM 决策输出结构
const agentResponse = {
  thought: "用户询问了最新的 AI 动向，我需要调用搜索引擎",
  tool_call: {
    name: "search_web",
    args: { query: "2026 年最新 AI 大模型进展" }
  }
};

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3. 常见 Agent 框架推荐

• LangGraph：基于图结构的 Agent 流程控制框架。
• AutoGen / CrewAI：支持多 Agent 分工协作系统。
• Google Antigravity SDK：用于构建高可靠自主 Agent Trajectory 的现代 SDK。