接力 RAG 的进化：什么是 LLM Agent？如何构建一套“会思考”的任务执行流？

最新推荐文章于 2025-12-16 22:32:25 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能 #gpt

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RAG 让大模型有了“记忆”，Agent 则让它真正动起来，有了“思考 + 执行力”。

🧭 为什么仅靠 RAG 还不够？

RAG 解决的是 “信息获取” 的问题。但你有没有遇到过这样的复杂任务：

“请帮我阅读这三份财报，提取增长率趋势，并将结论整理成一份 PPT。”

这不是一句话的问题，而是一个多步骤任务链条，包含：

文件解析；
数据计算；
趋势识别；
总结输出；
生成文档/PPT。

这时，单靠一个 prompt、一个检索、一轮回答，是做不完的。

所以，大模型的下一步进化是：从“问答”走向“执行”。

💡 什么是 LLM Agent？

一句话定义：

LLM Agent 是具备感知、计划、决策与行动能力的大模型系统，它能根据目标自动拆解任务，调用工具，执行操作，达成目标。

如果说大模型是大脑，那 Agent 就是：

思维流程（Planner）
身体动作（Tools）
长期记忆（Memory）
任务指令（Goals）

最终目标是：让模型不仅能“想”，还能“做”。

🧩 Agent 的五大核心组件

让我们拆掉 Agent 的“脑壳”，看看内部构造：

1. 🗣️ Prompt（指令）

Agent 的起点。比如：

“请帮我每天早上 8 点整理公司前一天的财务日报，并发邮件给 CEO。”

这个 prompt 将成为任务起始的种子，Agent 会根据它决定接下来的思考与行动。

2. 📌 Planner（任务拆解器）

也称 Task Decomposer。

负责把复杂任务拆成多个子步骤：

获取数据 → 处理数据 → 可视化 → 汇总 → 发送邮件

像人类项目经理一样，先定计划再干活。

3. 🔧 Tool Calling（工具调用器）

这一块才是 Agent 真正的“手脚”。

Agent 会判断哪些步骤需要调用外部工具：

工具类别	举例
API 工具	报表系统、数据库查询、天气预报、翻译引擎
文件工具	PDF阅读器、Excel处理器、OCR
多模态工具	图像识别、语音识别、视频理解
本地函数	Python 脚本、Shell 命令、SQL 查询
浏览器	自动访问网页抓取数据（如 AutoGPT）

这些工具可以手动注册，也可以自动发现。

4. 🧠 Memory（长期记忆）

Agent 会记录任务上下文、历史状态、曾经尝试的路径，避免重复犯错。

例如：

记住今天上午失败过一次抓取网页的尝试；
记得用户偏好表格形式的总结，而非纯文本；
维护一个“工作日志”结构供后续回溯。

5. 🔄 Reasoning Loop（思考-尝试-复盘的闭环）

这是 Agent 的灵魂机制：思考 → 尝试 → 检查结果 → 重新计划

每一步都会评估结果是否达成目标，不行就调整计划再来。

这种机制类似人类“元认知”（Meta-cognition），让 Agent 逐步接近目标。

🏗️ Agent 的系统架构全景图

graph TD
  A[用户目标 Prompt] --> B[Planner 拆解任务]
  B --> C1[调用 Tool 1]
  B --> C2[调用 Tool 2]
  C1 --> D1[返回结果 1]
  C2 --> D2[返回结果 2]
  D1 & D2 --> E[LLM 总结/评估]
  E --> F{是否完成目标？}
  F -- 否 --> B
  F -- 是 --> G[输出最终结果]

整个过程是Agent-Tool-LLM的协同循环，每轮都基于新的信息进行调整。

⚙️ 如何构建自己的 Agent 系统？

从简单 MVP 开始，三步走：

🥇 Step 1：定义你的目标和工具集

明确 Agent 需要达成的具体目标：

“整理日报并发邮件”；
“自动周报生成并归档”；
“监控报表差异并发异常提醒”。

然后准备好工具：

数据接口/API；
文件读写；
自动化脚本；
向量库+RAG 作为资料支撑。

🥈 Step 2：选用一个 Agent 框架

几个成熟选项：

框架	特点
LangGraph	LangChain 子项目，流程图式 Agent，多步骤控制强
AutoGen	微软出品，多 Agent 协同机制，适合构建“团队代理”
CrewAI	类似模拟公司结构，适合多角色分工执行任务
DeepSeek Agent	开源国产项目，支持工作流与指令编排
Autogen Studio	无代码编排 Agent 工作流，适合业务侧
OpenAgents (by OpenAI)	支持模型主动调用搜索/代码/网页/插件等工具（实验中）

🥉 Step 3：构建一个闭环任务流

示例：日报生成 Agent

接收任务指令；
自动从数据库拉取昨天数据（调用 Tool 1）；
用 RAG 检索补充资料（调用 Tool 2）；
调用 GPT-4 总结为可读日报（LLM 生成）；
使用 Email API 发送日报；
把日报存档至云盘。

🎯 重点在于构建 Agent 的“反思-校正”能力，不要让它一次性执行完，而是分阶段验证结果。

🧠 进阶：让 Agent 更聪明的几个方法

✴️ 加入 Planning Language 模型

例如 DeepSeek Coder 或 Claude 3.5，擅长结构化思考 → 用它专门负责任务规划，再交给 GPT 执行。

🧬 让 Agent 会“总结自己”的经验

训练一个“元 Agent”，专门总结过去失败的尝试，构建“Agent 的记忆系统”，也叫 Self-Reflective Agent。

🎯 实战场景举例

场景	Agent 功能
🧾 财务	每天扫描预算系统 → 汇总异常项 → 发报告
🏢 行政	根据会议纪要自动生成待办事项清单并发送
🧑‍⚖️ 法律	自动阅读并总结新法条对现有合同的影响
🧑‍💻 工程	自动生成 PR 摘要 → 提交 Jira 工单 → 邮件汇报
📚 教育	教学助理 Agent，按教材+习题自定教学节奏