AI Agent 工作流程解析：从原理到实践

随着大语言模型（LLM）的快速发展，AI Agent（智能体）作为一个热门技术分支，逐渐走进开发者的视野。它不仅能完成问答、总结等任务，更能够自主规划、调用工具、迭代决策，完成复杂任务链条。

如果说大模型是“大脑”，那么 Agent 就是能思考、能行动的“智能个体”。

本文将深入解析 AI Agent 的工作流程，包括架构原理、核心组件、主流框架（如 LangChain、AutoGPT）、以及典型使用场景，帮助你全面理解 AI Agent 是如何“动起来”的。文章最后，我复制autoGLM的一次工作流程，给大家参考。

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一、什么是 AI Agent？

简单来说，AI Agent 就是一个具备自主任务执行能力的智能体，它基于大语言模型（如 ChatGPT、Claude、Gemini）驱动，可以在用户给出一个目标后，自动思考、拆解任务、调用工具、反馈结果。

它的核心能力包括：

• 自主思考（Reasoning）：基于上下文，判断下一步行动；

• 任务拆解（Task Planning）：将复杂目标拆解成可执行的子任务；

• 工具调用（Tool Use）：调用搜索引擎、数据库、API、Python 环境等；

• 记忆存储（Memory）：记住中间状态、上下文、执行历史；

• 反馈循环（Loop）：根据结果判断是否成功，决定是否修正路径。

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二、AI Agent 的工作流程

一个典型的 AI Agent 工作流程如下图所示：

[用户目标] → [任务解析器] → [思维链规划] → [调用工具/代码执行] → [环境反馈] → [存储