你是否曾想过，除了简单的对话聊天，人工智能还能如何主动地帮我们解决复杂问题？随着技术的飞速发展，我们正从“被动响应”的聊天机器人转向能够“主动思考”的 AI Agent（智能体）。在这篇文章中，我们将深入探讨 AI Agent 的核心架构，揭示它们如何像人类一样感知、推理和行动。无论你是想要构建自动化工作流，还是开发复杂的决策系统，理解这些架构都将是你技术进阶的关键一步。
什么是 AI Agent？
简单来说，AI Agent 是一个能够自主感知环境、进行逻辑推理并采取行动以实现特定目标的智能系统。它不再仅仅是一个等待输入的模型，而是一个能够调用工具、检索信息并规划步骤的“数字员工”。作为一个功能完善的 AI Agent，它通常具备以下四个核心能力：
- 观察：这是 Agent 的感官。它需要持续监测周围环境，包括用户输入的消息、数据库中的数据变化、API 返回的传感器数值等。
- 推理：这是 Agent 的大脑。基于当前的约束条件、既定规则或通过大语言模型（LLM）进行的启发式分析，Agent 需要决定下一步该做什么。
- 行动：这是 Agent 的手脚。行动不仅仅是生成文本，它可以是调用一个 API、修改数据库中的记录，或者是通过 Python 代码执行复杂计算。
- 学习（可选）：最高级的 Agent 能够从过往的错误中复盘，利用记忆机制优化未来的决策路径，随着时间的推移提供更精准的输出。
工作流 与 Agent：我们应该选择哪一个？
在开始构建之前，我们需要明确一个关键的架构选择：是使用传统的确定性工作流，还是构建自主的 Agent？让我们通过下表来对比这两者的核心差异，这将帮助你决定在什么场景下使用什么方案。
工作流
:—
基于预定义规则的线性步骤序列，像一条流水线。
高人工控制，开发者定义每一个节点。
低 – 执行路径是固定的，难以处理突发情况。
可重复、确定性高的流程（如 ETL 任务、数据验证）。
实用见解：在实际工程中，我们往往不会二选一，而是采用“混合模式”。例如，在一个数据处理流程中，主流程是确定性的工作流，但在处理异常数据时，调用一个 Agent 来分析原因并尝试修复。
AI Agent 的四大核心组件
让我们拆解一下构建一个高性能 Agent 到底需要哪些“零部件”。这不仅是理论，更是我们编写代码时的蓝图。
#### 1. LLM：大脑
毫无疑问，LLM 是现代 Agent 的核心动力源，我们可以将其视为 Agent 的“大脑”。它负责将非结构化的用户输入转化为结构化的思考，并决定下一步的行动。通常来说，参数量更大的模型（如 GPT-4 或 Claude 3.5）能提供更强的推理能力，但这并非绝对真理。
- 性能权衡：更大的 LLM 虽然聪明，但延迟更高，成本也更大。在对实时性要求极高的场景（如高频交易辅助）中，较小的小模型（SLM）可能表现更好。
- 领域特化：在某些特定领域（如医学或法律），经过微调的 7B 或 8B 参数模型（如 Llama 3-8B 或 Qwen-2.5-72B）往往能超越通用的超大模型。
代码示例：定义核心决策模型
这里我们使用 LangChain 的概念来初始化一个“大脑”。虽然具体实现依赖你使用的框架，但逻辑是通用的：设定温度来控制创造力，避免模型过度发散。
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化我们的 Agent 大脑
# temperature 设置为 0，因为我们希望 Agent 的逻辑推理尽可能确定和严谨
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o",
temperature=0,
max_tokens=4096
)
# 这就是 Agent 思考的核心引擎，它将在后续步骤中被调用来做决策
response = llm.invoke("作为 AI Agent，请分析当前形势：用户输入了一个无效日期。")
print(f"大脑的思考结果: {response.content}")
#### 2. 记忆：上下文与状态
如果 LLM 没有记忆，Agent 就会“金鱼记忆”，无法处理多轮任务。记忆组件存储了之前的交互、执行过的步骤以及中间结果。我们可以将其分为短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库）。
- 上下文保留：确保 Agent 知道“之前发生了什么”。例如，用户先问“2025年的销售额”，接着问“按地区排名”，Agent 必须记住主语是“2025年销售额”。
- 状态跟踪：帮助 Agent 避免重复劳动。如果 Agent 已经尝试过方法 A 失败了，它应该记录这个状态，下次不再尝试，或者基于失败调整策略。
代码示例：实现一个简单的记忆保存器
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
# 初始化记忆组件
memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history", # 这个 key 很重要，稍后会作为 prompt 的一部分传入
return_messages=True # 返回消息对象而不是字符串，更便于 LLM 理解
)
# 模拟用户的交互历史
memory.save_context({"input": "我的数据库里有一个 ‘users‘ 表"}, {"output": "收到，我已经准备好查询 ‘users‘ 表。"})
memory.save_context({"input": "帮我查询前 10 个用户"}, {"output": "正在执行查询..."})
# 当我们需要再次决策时，加载这些历史
loaded_history = memory.load_memory_variables({})
print(f"Agent 记住的历史上下文: {loaded_history}")
最佳实践：不要将所有历史都塞进 Prompt（提示词），这会迅速消耗 Token 并降低推理速度。建议采用“滑动窗口”或“摘要记忆”策略，只保留最相关的上下文。
#### 3. 检索：连接外部知识
LLM 的训练数据是静态的，它不知道你昨天刚发布的内部文档或实时股价。检索组件（通常基于 RAG – 检索增强生成）允许 Agent 在采取行动前，先去查阅最新的资料。
- 外部知识访问：从文档、数据库或 API 获取数据。
- 上下文相关性：仅检索最相关的 Top-K 信息，减少噪音。
代码示例：构建检索工具
假设我们有一个向量存储，其中包含了公司的技术文档。
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 模拟一个已存在的向量数据库（包含我们的文档）
# 在实际生产中，你需要先通过 TextSplitter 分割文档并 Embedding
vectorstore = FAISS.from_texts(
["Agent 的架构分为 LLM, 记忆和工具。", "工作流适合确定性任务，Agent 适合不确定性任务。"],
embedding=OpenAIEmbeddings()
)
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}) # 只检索最相关的 2 条
# 模拟 Agent 思考前先查阅资料
query = "Agent 适合什么场景？"
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
print(f"=== Agent 检索到的知识 ===")
for doc in docs:
print(f"- {doc.page_content}")
# 这些 ‘docs‘ 将会被拼接到 LLM 的 Prompt 中，作为决策依据
#### 4. 工具：与真实世界交互
这是 Agent 区别于普通 Chatbot 的关键。工具赋予了 Agent “行动力”。它可以是一个 Python 解释器、一个 Google 搜索接口，或者是你公司内部的 ERP API。
- 执行行动：将 LLM 生成的“想法”转化为“现实”。
- 系统交互：打破 AI 模型的沙盒限制。
代码示例：自定义工具与执行
让我们定义一个简单的计算工具，看看 Agent 是如何调用它的。
from langchain.tools import StructuredTool
from pydantic import BaseModel, Field
# 1. 定义输入数据的结构（防止 LLM 乱传参数）
class CalculatorInput(BaseModel):
a: int = Field(description="第一个数字")
b: int = Field(description="第二个数字")
# 2. 定义具体的逻辑函数
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""两个数字相乘。用于解决复杂的数学计算问题。"""
return a * b
# 3. 封装成 LangChain 可识别的工具
calculator_tool = StructuredTool.from_function(
func=multiply,
name="SuperCalculator",
description="当你需要计算两个数字的乘积时使用此工具。",
args_schema=CalculatorInput
)
# 模拟 Agent 决策过程：LLM 输出 "Action: SuperCalculator, Input: {"a": 10, "b": 20}"
# Agent 的核心控制器会捕捉这个指令并执行：
result = calculator_tool.run({"a": 10, "b": 20})
print(f"工具执行结果: {result}")
单 Agent vs 多 Agent 架构
随着任务复杂度的提升，单一的 Agent 可能会力不从心。这时候，我们需要考虑是增强单体能力，还是组建一支“Agent 团队”。
#### 单 Agent AI
这是最简单的架构，由一个全能型 LLM 驱动，搭配一套工具集。它集中管理所有的记忆和推理。
- 优点：架构简单，调试方便，延迟低（因为只有一个推理循环）。
- 缺点：随着任务变长，上下文容易混乱；难以同时处理多种复杂的子任务。
适用场景：简单的代码生成、单步的数据查询、个人助理。
#### 多 Agent AI
在多 Agent 架构中，我们将复杂问题拆解。不同的 Agent 扮演不同的角色（如“研究员”、“程序员”、“审查员”），它们之间通过对话进行协作。
- 角色分工：比如一个 Agent 负责写代码，另一个负责测试代码。
- 协作机制：通常由一个“管理者”Agent 来分配任务，或者像辩论一样互相修正。
代码示例：模拟两个 Agent 的协作
下面的伪代码展示了一个简单的协作流程：Agent A 负责写草稿，Agent B 负责审核。
# 这是一个概念性的演示，展示多 Agent 的数据流向
def agent_writer(task):
# 模拟写作者 Agent
print(f"[Writer Agent]: 收到任务 ‘{task}‘，正在生成初稿...")
draft = f"这是一篇关于 {task} 的初稿，内容比较简略。"
return draft
def agent_reviewer(text):
# 模拟审核者 Agent
print(f"[Reviewer Agent]: 正在审核输入...")
# 如果输入质量太低，返回修改意见
if "简略" in text:
return "审核不通过：内容太简单，请扩充具体案例。"
return "审核通过，可以发布。"
# 协作工作流
task_topic = "AI Agent 架构"
# 第一轮：Writer 生成
version_1 = agent_writer(task_topic)
# 第二轮：Reviewer 评估
feedback = agent_reviewer(version_1)
# 第三轮：根据反馈迭代（这里是硬编码的逻辑，但在真实 Agent 中是 LLM 自主判断）
if "不通过" in feedback:
print(f"[Writer Agent]: 收到反馈 - {feedback}")
print(f"[Writer Agent]: 正在修改...")
version_2 = f"这是一篇关于 {task_topic} 的文章。包含具体的代码示例和架构图。"
# 再次审核
final_feedback = agent_reviewer(version_2)
print(f"最终结果: {final_feedback}")
多 Agent 的挑战与优化
虽然多 Agent 系统能解决更复杂的问题，但你也必须警惕以下问题：
- 死循环：如果两个 Agent 互相争执不下，系统可能会陷入死循环。解决方案：在提示词中设置“最大步数”限制，或者设置一个裁判 Agent 强制终止。
- 延迟累积：多个 Agent 串联意味着多次 LLM 调用，响应时间会成倍增加。解决方案：让小参数模型处理简单的子任务，只让大模型处理最终决策。
总结与下一步
至此，我们已经完整地拆解了 AI Agent 的架构。从作为大脑的 LLM，到作为手脚的工具，再到多 Agent 之间的复杂协作。你可能会想：“我该如何开始？”
建议你先从单 Agent + 一个明确的工具（如数据库查询）开始。尝试搭建一个简单的“销售数据分析员”，让它读取你的 Excel 数据并回答你的问题。一旦掌握了单 Agent 的记忆管理和工具调优，你就可以尝试引入 LangGraph 或 AutoGen 这样的框架，去构建属于你的多 Agent 团队了。
构建 Agent 不仅仅是调用 API，更是在设计一种“思考”的逻辑。希望这篇指南能为你的架构设计提供扎实的参考。