【LLaMA 3实战：多智能体】16、LLaMA 3开源语言智能体全方案：从自我反思架构到多场景落地实践

一、智能体核心架构与认知中枢设计

（一）全栈架构全景解析

LLaMA 3开源语言智能体采用分层设计，实现从感知到行动的完整认知闭环：

（二）认知中枢核心实现

认知中枢作为智能体的大脑，基于LLaMA 3大模型构建，支持多模式处理与工具学习：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from typing import Dict, List, Any

class CognitiveCore:
    def __init__(self, model_path: str = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"):
        """初始化认知中枢，加载LLaMA 3模型"""
        self.llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            model_path,
            torch_dtype="auto",
            device_map="auto",
            tool_learning=True  # 启用工具学习能力
        )
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
        self.tool_registry = {
   
   }  # 工具注册表
        self.memory_manager = MemoryManager()  # 记忆管理组件
    
    def register_tool(self, tool_name: str, tool_spec: Dict[str, Any]):
        """注册工具到认知中枢"""
        self.tool_registry[tool_name] = {
   
   
            "function": tool_spec["func"],
            "description": tool_spec["desc"],
            "parameters": tool_spec["params"]
        }
    
    def process(self, user_input: str, history_length: int = 5) -> str:
        """处理用户输入，返回响应"""
        # 1. 提取历史记忆
        recent_memory = self.memory_manager.get_recent_memory(history_length)
        
        # 2. 判断处理模式
        if self._needs_planning(user_input):
            return self._planning_mode(user_input, recent_memory)
        elif self._needs_tool(user_input):
            return self._tool_mode(user_input, recent_memory)
        else:
            return self._conversational_mode(user_input, recent_memory)
    
    def _planning_mode(self, input_text: str, memory: List[str]) -> str:
        """多步任务规划模式"""
        prompt = f"""
        任务规划助手
        目标: {
     
     input_text}
        历史记忆: {
     
     memory}
        
        请制定详细执行计划，分步骤完成目标，每步需说明具体行动：
        1. 
        2. 
        3. 
        """
        return self.llm.generate(prompt, max_tokens=200)
    
    def _tool_mode(self, input_text: str, memory: List[str]) -> str:
        """工具调用模式"""
        # 1. 生成工具调用指令
        tool_prompt = f"""
        工具调用助手
        任务: {
     
     input_text}
        可用工具: {
     
     self.tool_registry.keys()}
        历史记忆: {
     
     memory}
        
        请选择合适工具并生成调用参数（JSON格式）:
        """
        tool_call = self.llm.generate(tool_prompt, max_tokens=150)
        
        # 2. 执行工具调用
        try:
            tool_result = self._execute_tool(tool_call)
            return f"工具执行结果: {
     
     tool_result}"
        except Exception as e:
            return f"工具调用失败: {
     
     str(e)}"
    
    def _conversational_mode(self, input_text: str, memory: List[str]) -> str:
        """对话模式"""
        prompt = f"""
        对话助手
        用户: {
     
     input_text}
        历史对话: {
     
     memory}
        
        请自然流畅地回应用户:
        """
        return self.llm.generate(prompt, max_tokens=200)
    
    def _needs_planning(self, text: str) -> bool:
        """判断是否需要任务规划"""
        keywords = ["规划", "步骤", "计划", "分解", "安排"]
        return any(keyword in text for keyword in keywords)
    
    def _needs_tool(self, text: str) -> bool:
        """判断是否需要工具调用"""
        tool_keywords = ["搜索", "查询", "计算", "分析", "控制"]
        return any(keyword in text for keyword in tool_keywords)

二、记忆系统与自我反思机制

（一）三维记忆优化体系

智能体采用多层记忆架构，实现长期知识存储与高效检索：

记忆类型	存储方案	检索策略	应用场景
短期工作记忆	Redis缓存（最近10轮）	时间优先直接读取	对话上下文维护
长期情景记忆	Chroma向量数据库	语义检索+时间衰减	历史事件回顾
程序性记忆	SQLite工具调用日志	相似案例匹配	工具使用经验积累
元认知记忆	YAML规则配置	条件触发执行	策略优化与决策

（二）记忆流与反思树核心技术

1. 记忆流动态管理

class MemoryStream:
    def __init__(self):
        self.memory_pool = []
        self.vector_db = ChromaVectorStore()
    
    def add_memory(self, content: str, metadata: Dict[str, Any] = None):
        """添加新记忆到记忆流"""
        if metadata is None:
            metadata = {
   
   }
        
        # 1. 计算记忆评分（时效性、重要性、相关性三维度）
        recency_score = self._calculate_recency()  # 0-1
        importance_score = self._calculate_importance(content)  # 0-1
        relevance_score = self._calculate_relevance(content)  # 0-1
        
        # 2. 三维加权计算最终评分
        memory_score = (
            recency_score * 0.3 + 
            importance_score * 0.3 + 
            relevance_score * 0.4
        )
        
        # 3. 存储记忆到向量库
        memory = {
   
   
            "content": content,
            "metadata": metadata,
            "score": memory_score,
            "timestamp": datetime.now()
        }
        self.memory_pool.append(memory)
        self.vector_db.insert(content, metadata