Balinder Walia
什么是人工智能代理？
AI 代理代表了我们与人工智能交互方式的根本转变。与简单地响应单一提示并产生单一输出的传统人工智能模型不同，人工智能代理是能够感知环境、推理复杂问题、制定计划并采取行动以实现特定目标的自主系统。他们以连续循环的方式运作，根据反馈和新信息调整自己的行为。
标准大语言模型 (LLM) 和 AI 代理之间的区别类似于计算器和人类问题解决者之间的区别。计算器执行您请求的操作；人类确定需要什么操作，收集所需的信息，执行步骤，评估结果，并在出现问题时调整方法。人工智能代理为软件系统带来了这种程度的自主权。
核心架构：感知-推理-行动循环
每个 AI 代理，无论其具体实现如何，都在反映生物和人工智能系统中认知过程的基本循环上运行。
感知
感知层是代理从其环境获取信息的方式。这包括：
- 用户输入：自然语言指令、查询或操作员的反馈
- 工具输出：代理启动的 API 调用、数据库查询、文件读取或 Web 搜索的结果
- 环境信号：系统指标、错误消息、状态代码和其他上下文信息
- 内存检索：从代理的短期或长期内存存储中调出相关信息
推理
推理引擎是 AI 代理的认知核心。现代智能体使用大型语言模型作为推理支柱，利用其理解上下文、得出推论和生成结构化计划的能力。推理过程涉及：
- 情况评估：了解任务的当前状态、已完成的内容以及剩余内容
- 目标分解：将复杂目标分解为可管理的子任务
- 策略选择：选择最合适的方法从可用选项中选择
- 风险评估：预测潜在故障并规划意外事件
规划
代理根据推理制定行动计划。这可能是简单的单步操作，也可能是复杂的多步策略。 高级代理使用思想链推理、思想树探索或计划和执行框架等技术来制定稳健的行动计划。
操作
操作层是代理与外部世界交互的地方。操作可包括：
- 工具调用：调用 API、运行代码、查询数据库或浏览网页
- 通信：发送消息、生成报告或请求人工输入
- 状态修改：更新文件、创建资源或修改配置
- 委派：将子任务分配给多代理系统中的其他代理
AI 代理类型
AI 代理可根据其架构复杂性和决策方法进行分类。
Reactive 代理
Reactive 代理以简单的刺激响应模式运行。他们将感知的输入直接映射到行动，而不维护世界的内部模型。虽然能力有限，但反应式代理速度快、可预测，并且对于聊天机器人路由或简单的自动化触发器等明确定义的任务很有用。
慎思代理
慎思代理维护其环境的内部表示并使用显式推理来规划操作。他们可以预测后果、评估权衡并追求长期目标。大多数基于 LLM 的现代代理都属于这一类，它们使用思维链推理来解决复杂的问题。
混合代理
混合架构结合了反应式和审议式方法。快速、反应性的响应处理常规情况，而深思熟虑的系统则处理新颖或复杂的场景。这反映了人类如何自动处理熟悉的任务，同时对不熟悉的挑战进行更深入的思考。
多代理系统
多代理系统涉及多个 AI 代理协作，每个代理都有专门的角色。例如，研究代理可能会收集信息，分析代理可能会处理信息，而写作代理可能会产生最终输出。 多代理架构支持并行处理、专业化和复杂的工作流程编排。
基于 LLM 的代理和工具使用
大型语言模型的出现改变了 AI 代理的开发。 LLMs 为代理提供了前所未有的自然语言理解、推理能力以及生成结构化输出（包括代码和 API 调用）的能力。
工具使用的工作原理
工具使用或函数调用是允许基于 LLM 的代理与外部系统交互的关键功能。该过程的工作原理如下：
- 工具定义：以结构化格式向 LLM 描述可用工具，包括其名称、描述和参数模式
- 关于工具的推理：处理任务时，LLM 确定哪些工具相关以及要提供哪些参数
- 结构化输出：LLM 生成结构化工具调用（通常为 JSON），指定工具名称和参数
- 执行：编排层执行工具调用并将结果返回到 LLM
- 解释：LLM 处理工具输出并决定是否采取进一步操作或提供最终响应
通用工具类别
代理通常可以访问以下类别中的工具：
- 信息检索：Web 搜索、数据库查询、文档读取、 API 调用
- 计算：代码执行、数学计算、数据分析
- 通信：电子邮件发送、消息传递、通知系统
- 文件操作：读取、写入和修改文件和文档
- 系统操作：流程管理、部署、基础设施控制
AI 代理中的内存系统
内存是将真正的自主代理与无状态模型区分开来的因素。人工智能代理使用多种类型的记忆来维护上下文并从经验中学习。
短期存储器（工作存储器）
短期存储器保存当前任务的即时上下文，包括对话历史记录、最近的工具输出和中间结果。在基于 LLM 的代理中，这通常通过上下文窗口、模型在每个推理步骤处理的消息序列和工具结果进行管理。
长期内存
长期内存在单个对话或任务会话之后仍然存在。它使代理能够回忆过去的交互、学到的偏好和积累的知识。常见实现包括：
- 矢量数据库：存储过去交互的嵌入以进行语义检索（使用 Pinecone、Weaviate 或 ChromaDB）
- 结构化存储：用于事实信息和用户偏好的数据库或键值存储
- 基于文件的存储器：代理程序读取和更新以维护跨会话状态的持久文件
情景存储器
情景存储器记录特定的经验及其结果，使代理程序能够从过去的成功和失败中学习。当遇到类似情况时，代理可以检索相关事件并应用吸取的经验教训，从而随着时间的推移提高性能。
流行的 AI 代理框架
已经出现了一些框架来简化 AI 代理的开发和部署。
LangChain 和 LangGraph
LangChain 提供了用于构建 LLM 支持的应用程序的综合工具包，而 LangGraph 则提供了基于图形的框架，用于创建有状态的多步骤代理工作流程。 LangGraph 特别适合具有条件分支和并行执行路径的复杂代理架构。
CrewAI
CrewAI 专注于多代理编排，允许开发人员定义具有特定角色、目标和工具的代理团队。代理通过结构化工作流程进行协作，并内置对委派、任务依赖性管理和人机交互的支持。
AutoGen
Microsoft 的 AutoGen 框架支持创建可通过自然语言对话进行协作的对话式 AI 代理。它支持复杂的多代理对话、代码执行和人工监督，这使其对于软件开发和研究任务特别有用。
Claude Agent SDK
Anthropic 的 Claude Agent SDK 提供了用于构建由 Claude 支持的生产级 AI 代理的工具。它提供结构化工具使用、多轮对话管理以及专为企业部署设计的安全控制。
实际应用
AI 代理正在通过自动化以前需要人工判断和协调的复杂工作流程来改变行业。
客户服务
AI 代理通过访问知识库、处理订单、升级复杂问题以及在多个交互中维护对话上下文来处理客户查询。他们将响应时间从几小时缩短到几秒钟，同时保持个性化的服务质量。
软件开发
Claude Code、GitHub Copilot Workspace 和 Devin 等编码代理可帮助开发人员了解需求、编写代码、运行测试、调试问题和部署解决方案。它们加快了开发周期，同时通过自动审查保持代码质量。
数据分析
AI 代理可自动创建数据管道、执行探索性分析、生成可视化并生成见解报告。他们可以查询数据库、处理电子表格并连接到商业智能工具以提供可操作的情报。
业务运营
运营 AI 代理可自动执行发票处理、合同审查、合规性监控和供应链优化。它们与 ERP、CRM 和 HRIS 等企业系统集成，以简化端到端业务流程。
Workstation 如何帮助企业部署 AI 代理
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