AI智能体实战指南：揭秘AI智能体背后的三大核心组件，让AI从对话走向行动！

原创于 2025-11-24 10:32:16 发布 · 271 阅读

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#人工智能 #分布式 #自然语言处理 #语言模型 #前端框架 #AI智能体 #大模型学习

“大家好我是Airis，最近有些忙，有段时间没有更新文章了。前几期我们在AI算法背后的数学系列文章中给大家介绍了一些机器学习领域的重要数学知识，理解这些知识后，便能更好的理解AI背后运行的逻辑。考虑到现如今 Agent 技术已经成为 AI 领域最热门的研究方向之一，从日常的智能助手到复杂的工业协作系统，Agent 正逐渐渗透到我们生活和工作的各个角落，身边不少朋友也询问过相关内容，所以接下来我们将开启一个全新系列 ——《Agent 实战探索系列》，带大家逐步拆解 Agent 的核心知识。当前是该系列的第一篇，在本篇中，我们将着重探索一个核心问题：Agent是什么？”

1、首先，聊一聊什么是 Agent?

先来看看openAI给出的定义：

也就是：

Agent 是能够代表你独立完成任务的系统。

说简单一点，可以理解 Agent 就是变个形式的 “人”，不仅可以思考，而且可以实际行动。

传统 LLM 只能进行对话聊天，而无法像人一样帮你完成某些操作，例如你可以和豆包对话，问它 “帮我抢一个从北京到西安最优惠的机票。” 那么它只能给你一个如何去找最优惠机票的方法，而无法实现帮你去抢机票，例如操作手机或电脑来帮你抢机票，而对于 Agent 而言，它不仅可以帮你规划如何去找最优惠的机票，并且可以帮你实际去抢 ，用 OpenAI 的定义来说，也就是独立帮你完成了抢最优惠机票的任务。

2、其次，再来聊聊 Agent 由哪些部分组成？

OpenAI 在相关指南中明确提到，Agent 的三大基础组件为模型（Model）、工具（Tools）和指令（Instructions） ，每一部分都有不可替代的作用。

其实很简单，大家只需将其映射到日常生活即可，就像我们人一样，要完成一项任务，首先需要思考如何去做(大脑)、其次需要实际动手完成（手和脚）、最后在做的过程中如何去做(指令)。 很多抽象的事物，只要将其映射到日常生活，便可一目了然！Agent的框架大致如下图：

为了进一步加深理解，下面我们结合上面提到的 “抢机票” 的案例逐一拆解：

2.1 模型（LLM）：Agent 的 “大脑”，负责思考与决策

模型是 Agent 的核心决策单元，相当于人类的大脑，主要作用是理解任务目标、分析上下文、规划执行步骤，并判断下一步该做什么。它的能力直接决定了 Agent 能否 “想明白” 任务，比如在 “抢机票” 场景中：

理解需求：模型会先拆解用户需求 ——“北京到西安” 是航线、“最优惠” 是价格优先级、“抢” 意味着需要实时监控库存与价格波动；
规划步骤：它会制定出清晰的执行逻辑，比如 “先调用机票查询工具获取实时航班列表→筛选出价格低于 600 元的航班→判断是否需要对比不同平台价格→确认库存后调用预订工具锁定机票”；
应对意外：如果查询工具返回 “当前航线无直飞低价票”，模型会进一步决策 —— 是推荐中转航班，还是设置价格提醒等待降价，而不是直接暂停任务。

不同模型的 “思考能力” 有差异：简单任务（如筛选机票价格）可用轻量模型，复杂任务（如结合用户出行习惯、退改政策综合选最优机票）则需要更强大的模型。就像新手助手和资深旅行顾问的区别，前者能完成基础筛选，后者能考虑更多细节做出更优决策。

2.2 工具（Tools）：Agent 的 “手脚”，负责执行具体操作

光有 “大脑” 还不够，Agent 需要 “手脚” 才能落地执行 —— 这就是工具的作用，如MCP协议所实现的

工具是 Agent 与外部系统交互的桥梁，能帮它获取信息、操作软件或完成特定动作，比如查询数据、调用 API、操作网页等。在 “抢机票” 任务中，Agent 至少需要这些工具：

信息获取类工具：机票查询 API（获取实时航班价格、库存、起飞时间）、天气查询工具（判断出发日是否有暴雨等影响航班的天气，避免推荐易延误航班）；
操作执行类工具：机票预订工具（登录用户账户、填写乘客信息、锁定座位并支付）、提醒工具（若暂时无低价票，设置价格预警，当票价降至目标区间时自动触发通知）；
特殊场景工具：对于没有公开 API 的旧版订票系统，Agent 还可能用到 “网页自动化工具”—— 像人一样点击网页按钮、输入文字，模拟手动订票操作。

工具的设计有两个关键原则：一是 “标准化”，比如所有工具的输入格式（如航班查询需传入 “出发地 + 目的地 + 日期”）、输出格式（如返回 “航班号 + 价格 + 剩余座位数”）要统一，方便模型快速调用；二是 “可复用”，比如 “价格对比工具” 不仅能用于机票任务，还能在 “订酒店”“买火车票” 任务中复用，减少重复开发。

2.3 指令（Instructions）：定义Agent来做什么(扮演什么角色)，规范行为边界

有了 “大脑” 和 “手脚”，还需要明确的 “操作手册”—— 指令，来告诉 Agent“该做什么、不该做什么、要注意什么”，避免它做出不符合预期的行为。指令就像给助手的工作准则，越清晰具体，Agent 的执行效果越好。以 “抢机票” 为例，指令可以包含这些细节：

明确行动标准：“筛选最优惠机票时，需同时满足‘价格低于 600 元’‘飞行时间不超过 3 小时’‘退改手续费不超过 50 元’，若无法同时满足，优先保证价格最低”；
规定交互方式：“若需要用户补充信息（如身份证号、乘客姓名），必须用‘麻烦提供一下您的 XX 信息，以便完成机票预订’的话术，不使用模糊表述”；
设定风险边界：“若预订时发现票价突然上涨超过 50 元，需先暂停操作，给用户发送‘当前票价较之前上涨 XX 元，是否继续预订’的确认消息，得到回复后再执行”；
覆盖边缘情况：“若调用预订工具时返回‘账户余额不足’，需立即停止操作，提示用户‘您的账户余额不足，无法完成支付，请先充值’，不尝试其他支付方式”。

指令的质量直接影响 Agent 的可靠性：如果指令写 “尽量找便宜机票”，模型可能会忽略退改政策等关键因素；但如果像上面这样明确标准，Agent 就能精准执行，减少出错概率。甚至可以利用现有文档生成指令 —— 比如把航空公司的订票规则、用户的出行偏好整理成文档，让高级模型自动转化为清晰的操作指南，提高指令编写效率。

3、接着，简单聊聊Agent的设计模式

在实际Agent的设计模式中，往往涉及Agent的编排模式以及单Agent与多Agent的选择，本篇为了节省篇幅，做到做好一件事，所以我决定在本篇注重清讲清楚Agent是什么即可，在后续的文章中，我会在进一步和大家探讨这些设计模式，不过这里可以简单提一嘴，感兴趣的童鞋可以深挖：

3.1 Agent的两种核心编排模式

Workflow：适合任务流程标准化、规则清晰、很少需要灵活调整的场景。如n8n、Zapier等。
LLM-Driven：自主决策，适合更复杂的场景。如ReAct、Plan and Solve、REWOO等。

3.2 单智能体模式和多智能体模式

单智能体就是所有任务由一个智能体来完成，而多智能体则是有多个智能体来共同完成。常见的多智能体模式如下：

（1）管理者模式（Manager pattern）

（2）去中心化模式（Decentralized pattern）

另外在实际设计agent的时候还需要考虑Agent的安全问题(如越狱、提示词注入等攻击)，这部分同样后续文章中陆续介绍！

4、最后，做一总结！

可以说，现代Agent就是由LLM + Tools + Instructions构成(其实行业还有一种说法，即Agent是由LLM + Tools + Context构成，这里个人觉得这种说法也很可靠！)。

Agent不仅可以思考如何去做，而且可以用户的按照要求去实际进行操作，最后再根据操作结果来进一步决定后续执行方案，整个流程就像一个完整的 “思考 - 行动 - 调整（ReAct的一种形式）” 闭环，最终实现独立完成任务的目标。

最后的最后，给出本篇的核心内容思维导图，帮助诸位整理

最后

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