LLM agent

最新推荐文章于 2025-07-10 11:03:43 发布

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最新推荐文章于 2025-07-10 11:03:43 发布 · 805 阅读

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#llm

1. LLM 代理的定义与背景

1.1 定义

LLM 代理是一种基于大型语言模型（如 GPT-4、Claude、Llama）的智能系统，能够自主完成复杂任务，超越传统 LLM 的文本生成能力。它们通过推理、规划、记忆和工具使用，与外部环境交互，执行多步骤任务。例如，一个 LLM 代理可以被要求“为一个四口之家规划巴黎旅行”，它会分解任务（查找航班、预订酒店、推荐景点）、调用工具（如旅行 API）、利用记忆（用户偏好）并生成详细计划。

1.2 背景与发展

起源：LLM 代理的概念源于 LLM 的强大语言理解能力与传统 AI 代理（Agent）理论的结合。传统 AI 代理（如强化学习代理）依赖明确定义的状态和动作空间，而 LLM 代理利用自然语言处理（NLP）的通用性，适应开放域任务。
推动因素：
- LLM 能力提升：如 GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro 的上下文窗口扩展（128k 到 2M+ 标记）和推理能力增强。
- 工具集成：框架如 LangChain 和 Llama Index 使 LLM 能调用外部 API、数据库等。
- 开源生态：Hugging Face、Llama 等开源模型降低了开发门槛。
里程碑：
- 2022 年：ReAct 框架（Reasoning + Acting）提出，结合推理与行动。
- 2023 年：AutoGPT 和 BabyAGI 展示了自主任务分解和执行。
- 2024-2025 年：多代理系统和多模态代理成为研究热点。

1.3 LLM 代理与传统 LLM 的区别

特性	传统 LLM	LLM 代理
功能	文本生成、问答、翻译	任务规划、工具使用、自主决策
交互性	被动响应用户输入	主动分解任务、与环境交互
上下文管理	依赖当前对话上下文	结合短期和长期记忆，动态调整
应用场景	聊天、内容创作	复杂任务（如旅行规划、法律分析）

2. LLM 代理的核心组件

LLM 代理的架构由以下四个核心组件组成，共同实现其自主性和智能性：

2.1 代理/大脑（Agent/Brain）

定义：LLM 本身（如 GPT-4、Llama）作为核心推理引擎，处理语言输入、生成响应并协调其他组件。
功能：
- 理解用户指令，解析复杂查询。
- 通过提示工程（如角色扮演）定制行为，例如扮演“财务顾问”或“法律专家”。
技术：
- 提示工程：如链式思维（Chain-of-Thought, CoT）提示，引导模型逐步推理。
- 角色扮演：通过预定义角色（如 GitHub 角色扮演示例）增强任务适应性。
示例：用户要求“分析加州合同违约的法律后果”，代理通过提示（如“以法律专家身份分析”）调用 LLM 生成专业响应。

2.2 记忆（Memory）

定义：用于存储和检索上下文信息，分为短期记忆和长期记忆。
类型：
- 短期记忆：类似便签，存储当前对话或任务的上下文，任务结束后清除。例如，记录用户在对话中提到的预算限制。
- 长期记忆：类似日记，跨会话存储用户偏好、历史交互或任务模式。例如，记住用户偏好低成本旅行。
技术：
- 检索增强生成（RAG）：从外部知识库或历史记录中检索相关信息，确保响应准确（详见 RAG 技术概述）。
- 向量数据库：如 Pinecone、Weaviate，用于高效存储和检索嵌入式上下文。
示例：在旅行规划中，代理通过 RAG 检索用户之前的偏好（如“喜欢博物馆”），并结合当前对话调整建议。

2.3 规划（Planning）

定义：将复杂任务分解为可管理的子任务，并动态调整计划以应对变化。
阶段：
- 计划制定：分解任务为步骤，例如：
  - 链式思维（CoT）：逐步推理，详见 CoT 提示。
  - 思维树（ToT）：探索多个推理路径，类似搜索树（ToT GitHub）。
  - 层次决策树：为复杂任务构建多级计划。
- 计划反思：评估中间结果，调整策略：
  - ReAct：结合推理和行动，动态调用工具（ReAct 论文）。
  - Reflexion：通过自我反馈改进计划（Reflexion 论文）。
示例：规划巴黎旅行时，代理先列出子任务（航班、酒店、景点），然后根据预算变化（通过 Reflexion）调整为更经济的酒店。