什么是Agent？工作原理是什么？以及如何评测Agent

文章详解AI Agent与大模型的区别、工作原理及评测方法。Agent作为具备自主决策能力的系统可独立完成任务，而大模型仅提供方法需人工执行。文章解析了Agent的感知、决策、执行、目标等核心构成，以及从任务完成度、效率、鲁棒性等维度评测Agent的方法，并提供AI大模型学习资源，帮助读者入门和进阶。

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一、什么是Agent

大家有没有想过这样的问题：

“已经有大模型了，为什么还要做Agent？大模型不是也能得到Agent中得到的结果吗？

“Agent与大模型之间具体有什么区别呢？”

首先让我们先从定义上看看这两者有什么区别：

大模型是基于深度学习、拥有数十亿至数千亿参数的人工智能模型，能通过海量数据学习复杂模式，具备文本生成、逻辑推理等多任务处理能力，是当前 AI 领域的核心突破方向。

而AI Agent呢，他拥有llm这个大脑，且具备自主决策和行动能力的系统，它可以根据目标，自主地使用工具、调用 API、规划步骤、执行任务。他是让AI真正实现自主完成任务，代表人类去完成具体任务的AI

所以从上述来看，大模型只提供任务方法，具体行动还是需要人去做执行；而agent则可以独立做出决策、主动执行，帮助人类执行任务，从而直接得到想要结果，这样的一个人工智能系统。

二、Agent工作原理及评测

1、Agent内部工作原理：

在 LangChain 官方文档《How to migrate from legacy LangChain agents to LangGraph》一节中，通过 magic_function(3)的示例，展示了语言模型（LLM）如何调用外部工具的完整流程，包括工具的定义、与模型的绑定、工具调用的生成与执行，以及最终结果的返回。

在 LangChain 框架中，通过结构化的方式将外部函数集成到 LLM 的推理过程中，从而增强模型的功能和灵活性。它是理解 LangChain Agent 与工具交互机制的关键示意图之一。

而这张图展示了AI Agent 调用机制以及他的原理，语言模型（LLM）如何通过绑定的外部工具，实现对用户指令的理解与执行。当用户以自然语言提出问题时，LLM 将其解析为结构化的工具调用请求，并根据工具定义发起调用，获取结果后再生成最终回答。这一过程体现了 Agent 具备“理解 → 决策 → 行动 → 回答”的能力，是其完成复杂任务的基础机制。

2、Agent评测

在评测 Agent 时，对他的工具调用决策与行为的评估逻辑是：当 Agent 接收到用户问题后，语言模型需要判断是否使用工具，并做出相应的调用。如果调用工具，则进入工具执行阶段，并基于结果继续推理；否则直接回答。评测过程不仅关注最终的回答是否接近参考答案（蓝色箭头），还关注模型是否按预期正确地调用了工具（红色箭头）以及调用顺序是否合理（橙色箭头）。这体现了对 Agent 的行为路径和最终输出的双重评估标准。

图中通过一个工具调用agent（tool-calling agent）的示例，展示了语言模型（LLM）如何判断是否调用工具、如何执行工具调用，以及如何返回最终结果的完整流程。

3、Agent 的核心构成

通常，一个 Agent 包含以下几个部分：

• **感知（Perception）：**从环境中获取信息，比如读取传感器、接收用户输入、获取API数据等。示例：一个客服Agent从用户输入里提取问题意图。
• **决策（Reasoning / Planning）：**基于感知到的信息，判断当前情况，并决定下一步要做什么。可能用到规则系统、机器学习、强化学习、逻辑推理等技术。
• **执行（Action）：**执行决策的动作，比如调用API、发送消息、控制机器人动作等。
• **目标（Goal）或任务系统（Task）：**Agent通常有一个明确的目标，比如完成订单、回答问题、规划路径等。
• **反馈与学习（可选）：**一些高级Agent具有自我反馈机制，比如通过强化学习不断优化行为策略。

三、如何评测Agent

测评 Agent（智能体）的过程，本质上是评估它是否 高效、准确、稳定地完成任务目标，通常包括以下几个维度：

维度	说明	典型指标 / 方法
任务完成度	Agent 是否成功完成了指定任务	成功率（Success Rate）、准确率
效率（效率性）	完成任务所花费的时间、资源或步骤是否合理	步数（Step Count）、耗时、调用频率
鲁棒性 / 稳定性	在面对不同输入、异常或环境变化时是否能保持正确行为	异常处理成功率、崩溃率
泛化能力	在未见过的新任务或新数据下，是否还能正常工作	迁移测试、新场景任务表现
智能程度 / 推理能力	Agent 是否展示出推理、规划、记忆、适应等智能行为	人工评分、自动推理链评估（如CoT）

以及主要看任务完成度与流程正确性：

• ✅ 是否按预定流程走完？
• ✅ 是否能处理异常输入？
• ✅ 是否成功调用对应API？

例如你训练了一个能够帮用户“查询天气并写日报”的 Agent，可以如下测评：

1. 输入任务：“今天北京天气如何？请写一段日报总结。”

2. 评估点：

   1. 是否正确使用了天气 API 工具？
   2. 是否写出了结构完整、内容合理的日报？
   3. 是否在遇到API失效时能优雅降级？
   4. 总共调用了几步？是否冗余？

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