全面认识AI Agent，一文读懂AI智能体的架构指南

最新推荐文章于 2025-04-27 11:09:23 发布

m0_74823507

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文章标签：人工智能架构

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_74823507/article/details/145216854

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文章目录：

AI Agent概述
AI Agent的架构
AI Agent与相关技术的比较
AI Agent框架和平台
总结与未来展望

前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

一

AI Agent概述

1.1 定义AI Agent

AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。

1.2 AI Agent的应用领域

AI Agent技术已广泛应用于多个领域，包括但不限于：

客户服务（Customer Service）：自动回答客户咨询，提供个性化服务。
医疗诊断（Medical Diagnosis）：辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。
股市交易（Stock Trading）：自动化交易系统，根据市场数据做出买卖决策。
智能交通（Intelligent Transportation）：自动驾驶车辆和交通管理系统。
教育辅导（Educational Tutoring）：个性化学习助手，根据学生的学习进度提供辅导。

1.3 AI Agent的重要性

AI Agent的重要性在于其能够提高效率、降低成本、增强用户体验，并在某些情况下提供超越人类能力的决策支持。随着技术的发展，AI Agent正逐渐成为现代社会不可或缺的一部分。

二

AI Agent的架构

2.1 精简架构：Agent的决策流程

AI Agent的决策流程可以精简为三个基本步骤：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action），简称为PPA模型。这个模型是Agent智能行为的骨架，支撑着其与环境的交互和自主决策。

感知（Perception）：Agent通过感知系统从环境中收集信息，这些信息可以是文本、图像、声音等多种形式。感知是Agent理解周遭世界的第一道工序。
规划（Planning）：在收集到信息后，Agent需要一个规划系统来确定如何达到目标。这个过程涉及到决策制定，将复杂任务分解为可执行的子任务。
行动（Action）：最后，Agent根据规划的结果执行行动。这些行动可能是物理的，如机器人的移动，也可能是虚拟的，如软件系统的数据处理。

在一个理想的AI Agent架构中，Agent与环境的交互是双向的、动态的，并且是连续的。这种交互模式可以类比于人类与物理世界的互动。正如人类通过感知来理解世界，AI Agent通过其感知系统收集关于外部环境的数据。这些数据不仅包括直接的观察结果，还可能涉及通过传感器、数据输入或其他方式获得的信息。

AI Agent内部，它利用这些感知数据，以支持复杂的Planning、决策和行动。因此，记忆对于AI Agent而言，是一种使其能够跨越时间累积经验、学习教训并优化决策的关键能力。

2.2 记忆的基础知识

在深入Agent架构之前，我们首先需要了解记忆的基础知识。记忆是大脑存储、保留和检索信息的能力。

感觉记忆（Sensory Memory）：这是记忆的最初阶段，负责临时存储通过感官接收到的信息（视觉、听觉等）的印象的能力。感觉记忆通常只持续几秒钟
短期记忆（Short-Term Memory, STM）：也称为工作记忆，它储存我们当前意识到的信息，以执行复杂的认知任务，如学习和推理。短期记忆被认为有大约7个项目的容量（Miller 1956）并持续20-30秒。。
长期记忆（Long-Term Memory, LTM）：长期记忆负责存储可长期保留的信息。长期记忆可以储存信息很长一段时间，从几天到几十年，其储存容量基本上是无限的。

2.3 记忆机制：Agent的知识库

如果AI Agent想要实现智能化，Agent的记忆机制便是其学习和决策过程中不可或缺的一部分。在AI Agent的实际制作与应用中，借鉴人类的记忆机制，Agent的记忆可以被分为以下几类：

感觉记忆（Sensory Memory）：对应于Agent接收到原始感官输入的初步处理，通常时间短暂。
短期记忆（Short-Term Memory）：用于存储当前会话或任务中的信息，这些信息对于完成手头任务至关重要，但任务完成后通常不再保留。
长期记忆（Long-Term Memory）：用于存储需要长期保留的信息，如用户偏好、历史交互等。长期记忆通常存储在外部数据库中，并通过快速检索机制供Agent使用。