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‎website/docs/ai/basics/agent.md‎

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---
2+
sidebar: aiSidebar
3+
title: AI Agent（智能体）
4+
---
5+
6+
# AI Agent（智能体）
7+
8+
## 概述
9+
10+
**AI Agent（人工智能智能体）** 是一个能够**自主感知环境、做出决策并执行行动**的 AI 系统。与传统的聊天式 AI 不同，Agent 可以：
11+
12+
- 主动调用工具
13+
- 规划多步骤任务
14+
- 处理复杂的工作流
15+
- 在失败时自动重试
16+
17+
> **核心特点**：自主性、交互性、反应性、主动性
18+
19+
---
20+
21+
## 核心概念
22+
23+
### 1. Agent 的定义
24+
25+
**Agent** 是能够：
26+
27+
1. **感知** (Perceive)：获取环境信息
28+
2. **推理** (Reason)：分析情况并制定计划
29+
3. **行动** (Act)：执行具体操作
30+
4. **学习** (Learn)：从反馈中改进
31+
32+
### 2. Agent 与 Chatbot 的区别
33+
34+
| 特性 | Chatbot | AI Agent |
35+
| ---- | ------- | -------- |
36+
| **交互方式** | 问答式 | 任务导向 |
37+
| **主动性** | 被动响应 | 主动规划 |
38+
| **工具使用** | 有限 | 丰富 |
39+
| **任务复杂度** | 单步任务 | 多步骤任务 |
40+
| **记忆能力** | 会话级 | 长期记忆 |
41+
| **自主决策** | 无 | 有 |
42+
43+
---
44+
45+
## Agent 的架构
46+
47+
### 基本架构
48+
49+
```
50+
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
51+
│ AI Agent 架构 │
52+
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
53+
│ │
54+
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
55+
│ │ 输入 │ ──▶│ 推理 │ ──▶│ 输出 │ │
56+
│ │ Input │ │ Reasoning│ │ Output │ │
57+
│ └─────────┘ └────┬────┘ └─────────┘ │
58+
│ │ │
59+
│ ▼ │
60+
│ ┌─────────────┐ │
61+
│ │ 工具调用 │ │
62+
│ │ Tools │ │
63+
│ └─────────────┘ │
64+
│ │ │
65+
│ ▼ │
66+
│ ┌─────────────┐ │
67+
│ │ 环境反馈 │ │
68+
│ │ Feedback │ │
69+
│ └─────────────┘ │
70+
│ │
71+
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
72+
```
73+
74+
### 核心组件
75+
76+
#### 1. 规划模块 (Planning)
77+
78+
- 任务分解
79+
- 步骤排序
80+
- 资源分配
81+
- 时间估算
82+
83+
#### 2. 记忆模块 (Memory)
84+
85+
- 短期记忆（当前会话）
86+
- 长期记忆（向量存储）
87+
- 上下文管理
88+
- 知识检索
89+
90+
#### 3. 工具模块 (Tools)
91+
92+
- 文件操作
93+
- API 调用
94+
- 命令执行
95+
- 数据库查询
96+
97+
#### 4. 反思模块 (Reflection)
98+
99+
- 结果验证
100+
- 错误处理
101+
- 策略调整
102+
- 重试机制
103+
104+
---
105+
106+
## Agent 的类型
107+
108+
### 1. 单 Agent 系统
109+
110+
由一个 Agent 完成所有任务：
111+
112+
```
113+
┌─────────────────┐
114+
│ Agent │
115+
│ ┌───────────┐ │
116+
│ │ Planning │ │
117+
│ │ Memory │ │
118+
│ │ Tools │ │
119+
│ │ Action │ │
120+
│ └───────────┘ │
121+
└─────────────────┘
122+
```
123+
124+
**特点**：
125+
- 实现简单
126+
- 适合单领域任务
127+
- 容易调试
128+
129+
### 2. 多 Agent 系统
130+
131+
多个 Agent 协同工作：
132+
133+
```
134+
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
135+
│ Multi-Agent System │
136+
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
137+
│ │
138+
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
139+
│ │ Planner │ ──▶│ Coder │ ──▶│ Tester │ │
140+
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
141+
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
142+
│ │ │ │ │
143+
│ └───────────────┴───────────────┘ │
144+
│ ▼ │
145+
│ ┌──────────────┐ │
146+
│ │ Coordinator │ │
147+
│ │ Agent │ │
148+
│ └──────────────┘ │
149+
│ │
150+
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
151+
```
152+
153+
**特点**：
154+
- 专业化分工
155+
- 可并行处理
156+
- 适合复杂任务
157+
158+
**常见角色**：
159+
160+
| Agent 角色 | 职责 |
161+
| ---------- | ---- |
162+
| **Planner** | 任务规划、分解 |
163+
| **Coder** | 代码生成、修改 |
164+
| **Reviewer** | 代码审查、验证 |
165+
| **Tester** | 测试用例生成 |
166+
| **Debugger** | 问题定位、修复 |
167+
| **Documenter** | 文档生成 |
168+
169+
### 3. 层级 Agent 系统
170+
171+
Agent 之间存在上下级关系：
172+
173+
```
174+
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
175+
│ Hierarchical Agent System │
176+
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
177+
│ │
178+
│ ┌───────────────────────────────────────┐ │
179+
│ │ Manager Agent (L1) │ │
180+
│ │ 任务分配、进度监控、协调 │ │
181+
│ └─────────────┬─────────────────────────┘ │
182+
│ │ │
183+
│ ┌──────────┼──────────┐ │
184+
│ ▼ ▼ ▼ │
185+
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
186+
│ │Coder ││Tester││Doc │ (L2) │
187+
│ │Agent ││Agent ││Agent │ │
188+
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
189+
│ │
190+
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
191+
```
192+
193+
---
194+
195+
## 主流 Agent 框架
196+
197+
### 1. LangChain Agent
198+
199+
```python
200+
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
201+
from langchain.tools import Tool
202+
203+
# 定义工具
204+
tools = [
205+
Tool(
206+
name="calculator",
207+
func=lambda x: eval(x),
208+
description="执行数学计算"
209+
)
210+
]
211+
212+
# 创建 Agent
213+
agent = create_openai_functions_agent(
214+
llm=chat_model,
215+
tools=tools,
216+
prompt=prompt
217+
)
218+
```
219+
220+
### 2. AutoGen
221+
222+
```python
223+
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
224+
225+
# 创建 Agent
226+
assistant = AssistantAgent(
227+
name="assistant",
228+
llm_config={"model": "gpt-4"}
229+
)
230+
231+
user_proxy = UserProxyAgent(
232+
name="user_proxy",
233+
code_execution_config={"work_dir": "coding"}
234+
)
235+
236+
# 启动对话
237+
user_proxy.initiate_chat(
238+
assistant,
239+
message="计算斐波那契数列的第 10 项"
240+
)
241+
```
242+
243+
### 3. Claude Code Task Agent
244+
245+
```typescript
246+
// 使用 Claude Code 的子代理
247+
import { Task } from '@anthropic-ai/claude-code';
248+
249+
const result = await Task({
250+
description: "分析项目代码结构",
251+
subagentType: "explore",
252+
model: "claude-opus-4-5"
253+
});
254+
```
255+
256+
### 4. Cursor Composer
257+
258+
Cursor 的 Agent 系统：
259+
- **Composer**：多步骤任务执行
260+
- **Background Agent**：后台处理
261+
- **Multi-Agent Interface**：并行多智能体
262+
263+
---
264+
265+
## Agent 的设计模式
266+
267+
### 1. ReAct (Reasoning + Acting)
268+
269+
```
270+
Thought (思考) → Action (行动) → Observation (观察) → Thought (思考) → ...
271+
```
272+
273+
**示例**：
274+
```
275+
Thought: 我需要读取文件内容
276+
Action: ReadFile(path="src/main.js")
277+
Observation: 读取到 100 行代码
278+
Thought: 我看到了问题所在
279+
Action: EditFile(...)
280+
```
281+
282+
### 2. Chain of Thought
283+
284+
逐步推理，展示思考过程：
285+
286+
```
287+
问题：用户报告登录失败
288+
289+
思考步骤：
290+
1. 检查认证逻辑
291+
2. 查看日志文件
292+
3. 验证 API 配置
293+
4. 定位问题原因
294+
```
295+
296+
### 3. Plan-and-Execute
297+
298+
先规划再执行：
299+
300+
```
301+
1. 规划阶段：
302+
- 分析需求
303+
- 制定计划
304+
- 分解任务
305+
306+
2. 执行阶段：
307+
- 按步骤执行
308+
- 记录进度
309+
- 处理异常
310+
```
311+
312+
### 4. Self-Refine
313+
314+
自我反思和改进：
315+
316+
```
317+
1. 生成初始方案
318+
2. 自我审查
319+
3. 识别问题
320+
4. 改进方案
321+
5. 重复 2-4
322+
```
323+
324+
---
325+
326+
## Agent 的最佳实践
327+
328+
### 1. 明确目标
329+
330+
- 清晰定义任务边界
331+
- 设定成功标准
332+
- 明确输出格式
333+
334+
### 2. 工具设计
335+
336+
- 工具功能单一
337+
- 输入输出明确
338+
- 错误处理完善
339+
340+
### 3. 记忆管理
341+
342+
- 合理设置上下文窗口
343+
- 使用向量存储长期记忆
344+
- 定期清理无关信息
345+
346+
### 4. 安全考虑
347+
348+
- 限制可执行的操作
349+
- 实施权限控制
350+
- 记录所有行动
351+
352+
### 5. 可观测性
353+
354+
- 记录决策过程
355+
- 监控执行状态
356+
- 追踪资源使用
357+
358+
---
359+
360+
## Agent 的应用场景
361+
362+
| 场景 | Agent 类型 | 说明 |
363+
| ---- | ---------- | ---- |
364+
| **代码生成** | Coder Agent | 生成、修改代码 |
365+
| **代码审查** | Reviewer Agent | 审查代码质量 |
366+
| **自动化测试** | Tester Agent | 生成测试用例 |
367+
| **Bug 修复** | Debugger Agent | 定位和修复问题 |
368+
| **文档生成** | Documenter Agent | 生成技术文档 |
369+
| **数据分析** | Analyst Agent | 处理数据任务 |
370+
| **运维自动化** | Ops Agent | 自动化运维操作 |
371+
372+
---
373+
374+
## 参考资源
375+
376+
### 论文
377+
378+
- [ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models](https://arxiv.org/abs/2210.03629)
379+
- [AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications](https://arxiv.org/abs/2308.08155)
380+
381+
### 框架文档
382+
383+
- [LangChain Agents](https://python.langchain.com/docs/modules/agents/)
384+
- [AutoGen Documentation](https://microsoft.github.io/autogen/)
385+
- [Claude Code CLI](https://docs.anthropic.com/claude-code)
386+
387+
---
388+
389+
**文档更新时间：2025 年 12 月**

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