什么是 Agent？
能自主规划、执行任务的智能系统。
工作流程
接收目标 → 任务规划 → 执行反思 → 输出结果Agent 类型
代码
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = executor.invoke({"input": "北京天气？"})框架
Claude Code 生成
AI Agent 完全指南
AI Agent 是能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。与简单的 LLM 不同，Agent 可以自主规划、执行复杂任务，并从反馈中学习和改进。这是构建真正有用的 AI 应用的关键技术。
大语言模型本身是被动的响应系统：用户提问，模型回答。Agent 则更进一步：给定目标后，Agent 能够自主思考步骤、调用工具、应对异常，最终完成任务。
1. Agent vs LLM
LLM：被动响应，被问才答；单次交互无记忆；不主动调用工具；无法处理多步骤任务。
Agent：主动规划分解任务；保持上下文连贯性；自主调用所需工具；持续执行直到目标达成。
2. Agent 核心能力
感知：接收用户输入或环境信息，理解意图和任务需求。
推理：分析问题、制定计划、评估方案、做出决策。
行动：调用工具、执行操作、与外部系统交互、解决实际问题。
学习：从反馈中总结经验、优化策略、适应新情况。
3. Agent 类型分类
按能力范围：
- 单一任务Agent：专注于特定任务如代码助手
- 多任务Agent：能处理多种类型任务
- 通用Agent：具备广泛能力的助手
按自主程度：
- 受限Agent：需要人类审批关键步骤
- 半自主Agent：主要自动执行，定期汇报
- 完全自主Agent：独立完成任务
按架构设计：
- 单Agent：独立处理所有任务
- 多Agent：多个Agent协作完成复杂任务
4. 主流 Agent 框架
开发 Agent 应用通常使用成熟的框架，以下是主流选择：
主流框架对比：
LangChain/LangGraph：
- 灵活的Agent构建框架
- 丰富的工具集成
- 支持多种LLM
- 学习曲线适中
AutoGPT：
- 自主任务规划
- 互联网访问能力
- 长期记忆管理
- 适合实验研究
CrewAI：
- 多Agent协作框架
- 角色定义清晰
- 任务分配机制
- 适合团队协作场景
OpenAI Assistants：
- OpenAI官方方案
- 内置工具支持
- 简化开发流程
- 成本较高
5. Agent 设计模式
反思：Agent对输出进行自我评估，发现问题并改进，迭代优化结果。
工具使用：调用外部工具扩展能力，搜索、计算、执行代码等，结合LLM和工具优势。
规划：将复杂任务分解，制定执行步骤，按计划有序执行。
多Agent协作：多个Agent各司其职，通过消息传递协作，解决单一Agent难以完成的任务。
6. Agent 工作流程
Agent处理任务的完整流程：
1. 接收目标：理解用户想要什么
2. 分析规划：分解为子任务，确定执行顺序，选择所需工具
3. 执行循环：执行当前步骤，观察结果，判断是否成功，必要时调整计划
4. 完成任务：汇总所有结果，组织最终输出，向用户汇报
7. 挑战与风险
规划失效：任务分解不当导致死循环，错误的步骤顺序，遗漏关键依赖。
工具误用：参数构造错误，选择不适合的工具，对工具返回结果误解。
成本控制：多次API调用累积费用，复杂任务消耗大量token。
安全风险：Agent执行危险操作，数据泄露风险，缺乏有效监督机制。
幻觉问题：虚假记忆和错误结论，对工具功能的误解，错误的自信判断。
8. 最佳实践
明确边界：清晰定义Agent能做什么、不能做什么。
安全优先：对危险操作增加人工审批机制。
可观测性：记录所有决策和操作，便于调试。
优雅降级：工具不可用时有备用方案。
成本控制：设置调用次数和费用上限。
渐进式复杂：从简单任务开始，逐步增加能力。
持续监控：实时监控运行状态，及时发现问题。
总结
AI Agent是能够感知、推理、行动和学习的智能系统。与普通LLM相比，Agent具有主动规划、工具调用、多步骤执行等能力。设计Agent需要考虑反思、工具使用、规划和协作等模式，同时注意安全、成本和可靠性挑战。
声明：本文由AI生成，可能存在错误或不准确之处。
最后更新：2026-01-29