一文读懂Agent架构设计：从原理到实现，智能体技术深度解析，建议收藏！

原创于 2025-12-19 16:00:00 发布 · 1k 阅读

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回到正题。

Agent 智能体的架构设计由以下4个关键模块构成：

身份识别模块（Profile）：该模块的主要功能是对Agent的角色进行识别，解决的核心问题是：我的身份是什么？我处于什么位置？我应该执行哪些任务？这一模块适用于各种协同场景，包括人与人、人与智能体、以及智能体之间的协同。

记忆存储模块（Memory）：记忆模块负责信息的存储、提取和查询，是智能体知识管理的基础。

策略规划模块（Planning）：此模块负责根据历史行为和目标来动态规划智能体的未来行动步骤。

行动执行模块（Action）：该模块负责实施智能体的决策，确保智能体的行为能够得到有效执行。

以下对 Agent 智能体架构设计的4个模块做详细剖析。

—1— 身份识别模块（Profile）

角色识别模块的主要功能是确定智能体的角色定位。智能体通过扮演不同的角色来完成特定任务，这些角色可能包括程序员、教师或行业专家等。该模块通过在提示词中嵌入智能体的配置文件来引导大型语言模型（LLM）的行为。智能体的配置文件通常包含基础信息（比如：年龄、性别和职业）、心理特征（展示智能体的性格特点）以及社交细节（描述智能体之间的互动关系）。

角色生成策略概述如下：

手动配置策略：智能体的配置文件是由人工编制的。例如，生成型智能体通过提供姓名、目标以及与其他智能体的关系等细节来定义智能体。
LLM 驱动生成策略：智能体的配置文件由大型语言模型自动创建。比如：RecAgent首先构建几个初始配置文件，随后利用 ChatGPT 来扩展这一配置文件库。
数据集匹配策略：智能体的配置文件来源于现实世界的数据集。比如：利用美国国家选举研究（ANES）中的参与者背景信息来为 GPT-4 分配相应的角色。

—2— 记忆存储模块（Memory）

记忆存储模块在智能体架构中扮演着至关重要的角色。它负责存储智能体从环境中获取的信息，并通过这些记忆来指导未来的行动。该模块使得智能体能够积累经验、实现自我提升，并以更加连贯、合理和高效的方式行动。

记忆模块的结构包括：

统一记忆：这种结构仅模拟人类的短期记忆，通常通过上下文学习来实现。比如：RLP 和 SayPlan 就是利用上下文信息作为短期记忆的实例。
混合记忆：这种结构同时模拟人类的短期和长期记忆。比如：Generative Agent 和 AgentSims 采用向量数据库来实现长期记忆的存储。

记忆模块的格式包括：

自然语言：记忆信息直接以自然语言的形式进行描述。比如：Reflexion 和Voyager 就是使用自然语言来存储体验反馈的。
嵌入：记忆信息被编码成嵌入向量。比如：MemoryBank 和 ChatDev 将对话历史编码成向量形式。
数据库：记忆信息存储在数据库中。比如：ChatDB 和 DB-GPT 使用数据库作为记忆的存储介质。
结构化列表：记忆信息被整理成列表形式。比如：GITM 使用层次树结构来存储子目标的行动列表。

记忆模块的操作包括：

记忆读取：从记忆中提取有价值的信息以增强智能体的行动能力。比如：Generative Agent 和 GITM 通过使用基于近期性、相关性和重要性的评分函数来提取信息。
记忆写入：将感知的环境信息存入记忆中。比如：ChatDB 和 RET-LLM 采用不同的策略来处理记忆中的重复和溢出问题。
记忆反思：模拟人类的反思过程，生成更抽象、更复杂、更高层次的信息。比如：Generative Agent 和 GITM 通过反思来形成更高层次的见解。

—3— 策略规划模块（Planning）

规划模块的目标是使智能体具备类似于人类的能力，即能够将复杂的任务拆分为更简单的子任务并逐一解决。根据智能体在规划过程中是否能够接收反馈，规划模块可以分为两大类：无反馈规划和有反馈规划。

无反馈规划的类别如****下：

单一路径推理：将最终任务拆分为一系列中间步骤，每个步骤仅导向一个后续步骤。比如：Chain of Thought（CoT）和 Zero-shot-CoT 采用推理步骤作为提示词。
多路径推理：推理步骤以树状结构组织，每个中间步骤可能对应多个后续步骤。比如：Self-consistent CoT（CoT-SC）和T ree of Thoughts（ToT）采用树状推理结构来生成计划。
外部规划器：使用外部规划器来生成计划。比如：LLM+P 和 LLM-DP 利用外部规划器处理 PDDL 问题。

有反馈规划的类别包括：

环境反馈：通过从环境中获取反馈来影响智能体的未来行为。比如：ReAct 和Voyager 利用环境反馈来进行规划。
人类反馈：直接与人类互动以获得反馈。比如：Inner Monologue 通过人类反馈来调整其行动策略。
模型反馈：利用预训练模型生成反馈。比如：Reflexion 和 SelfCheck 通过模型反馈来改进其推理过程。

—4— 行动执行模块（Action）

行动模块的任务是将智能体的决策转化为具体的行动成果。这一模块位于整个架构的末端，直接与环境进行交互，并受到角色、记忆和规划模块的影响。

行动模块的目标包括：

完成任务：智能体的行动旨在实现特定的任务目标。比如：Voyager 和 ChatDev中的智能体就是为了完成任务而行动。
沟通交流：智能体的行动旨在与其他智能体或真实人类进行交流。比如：ChatDev 和 Inner Monologue 中的智能体进行沟通活动。
环境探索：智能体的行动旨在探索未知的环境。比如：Voyager 中的智能体探索新的技能领域。

行动生成的途径有：

基于记忆的行动生成：智能体根据当前任务从其记忆中提取信息来生成行动。比如：Generative Agent 和 GITM 利用记忆信息来指导行动。
基于计划的行动执行：智能体按照预先制定的计划来采取行动。比如：DEPS 和 GITM 中的智能体遵循既定计划。

行动空间分为：

外部工具：使用外部 API、数据库和外部模型来扩展行动的可能性。比如：HuggingGPT、ChatDB 和 ChemCrow 利用外部工具。
内部知识：依赖大型语言模型（LLMs）的内部知识来指导行动。比如：DEPS、ChatDev 和 Generative Agent 利用 LLMs 的规划、对话和常识理解能力。

行动的影响包括：

改变环境状态：智能体的行动直接作用于环境。比如：GITM 和 Voyager 中的智能体能够改变环境。
改变内部状态：智能体的行动会影响其自身的状态。比如：Generative Agent 和 SayCan 中的智能体会更新其记忆。
触发后续行动：一个行动可能导致另一个行动的发生。比如：Voyager 中的智能体在收集到所有必要资源后开始建造建筑物。

通过这些模块的协同工作，基于 LLM 的自主智能体能够模仿人类行为，有效地执行各种任务。

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