Agent（智能体）架构（一）AI Agent的组成部分，单智能体到多智能体系统，构建大模型应用基础

本文全面解析了AI Agent架构，包括其核心组成部分：大语言模型(LLM)负责推理规划、工具扩展能力、记忆系统存储经验。文章详细探讨了向量数据库作为工具和记忆的双重应用，比较了单Agent与多Agent架构的优劣及适用场景，并提供了系统学习AI大模型的方法和资源。对于希望构建智能系统或掌握大模型技术的开发者，本文提供了理论基础和实践指导。

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人工智能的发展格局正随着AI Agent（智能体）的出现而发生深刻变革。随着我们超越传统的编程范式，AI Agent代表了一个全新的前沿领域，使AI系统更加智能、自主和强大。

本文将全面解析agent架构，特别是在检索密集型应用中的应用。无论你是构建单个agent系统，还是协调复杂的多agent网络，本文探讨的原则和模式都将为你的agent架构之旅奠定坚实的基础。

一、AI Agent的组成部分

尽管AI Agent旨在实现自主决策，但其正常运行依赖于更大的组件框架。这一框架被称为Agent的架构，包括以下关键要素：

大语言模型（LLM）：AI agent通常基于LLM，并赋予其特定的任务和角色，使其能够进行有效的推理。推理使AI Agent能够在问题解决过程中主动“思考”。在Agent架构中，推理主要承担两项关键功能：

• 规划（Planning）：Agent将复杂任务分解为更小的步骤，并选择合适的工具来执行。
• 反思（Reflecting）：Agent评估任务的执行结果，并根据结果和外部数据不断调整优化其方法。

工具（Tools）：辅助Agent完成任务的外部工具，扩展了AI Agent的能力，使其超越原始数据集的知识范围，并能够动态地与外部资源、应用程序、实时数据或其他计算资源交互。这些工具被用于执行特定任务，例如：

• 网页搜索
• 从外部数据库检索数据
• 读取或发送电子邮件

记忆（Memory）：使Agent能够从过去的经验中学习，从而不断优化自身行为。换句话说记忆使AI Agent能够在多次交互和会话中捕获并存储上下文和反馈。

• 短期记忆（Short-term Memory）用于存储即时信息，如对话历史，帮助Agent确定下一步行动，以完成整体目标。
• 长期记忆（Long-term Memory）存储随时间积累的信息和知识，使Agent能够进行个性化调整，并随着时间推移不断提升其性能。

这些功能帮助AI Agent更有效地完成其目标任务。

Agent架构中的向量数据库

在Agent架构中，向量数据库可以用于不同的目的。

1. 作为Agent的工具（Tools）

向量数据库最常见的用途是作为RAG流程中的工具。在这种情况下，Agent使用一个定制的搜索工具，该工具连接到向量数据库。向量数据库作为外部知识源，存储用户自有的非结构化数据，如文本或图像。

Agent可以调用搜索工具，在连接的向量数据库中执行向量搜索、混合搜索或关键词搜索，从而检索相关信息。在Agent驱动的RAG流程中，AI Agent从外部知识源中获取信息，并利用这些信息回答用户查询。

2. 作为Agent的记忆（Memory）

向量数据库也可用于Agent的记忆存储。将过去交互的信息存储在向量数据库中，使Agent能够通过语义检索（Semantic Retrieval）回忆和利用历史信息，从而增强其长期记忆和智能交互能力。

二、单Agent vs. 多Agent架构

Agent AI系统通常使用LLM作为核心决策引擎，并配备一系列工具。在单Agent架构中，LLM会在运行过程中评估某个工具是否有助于解决（部分）查询，并决定是否调用该工具。

然而，在某些情况下，初始化多个Agent来分别负责不同的任务组是更合理的，这被称为多Agent架构（Multi-Agent Architecture）。在这种架构下，通常仍然会有一个主要Agent（LLM）负责统筹整个流程，即主Agent（Main Agent）。

选择单Agent还是多Agent架构取决于具体的使用场景以及Agent所需执行任务的复杂性。

1、单Agent架构

单Agent架构只有一个AI Agent，能够独立处理任务。

优势

• 复杂度较低，因此更容易开发和管理。
• 无需协调多个Agent，简化系统架构。
• 可能比多个低性能Agent更节省计算资源，只需一个高性能Agent即可完成任务。

劣势

• 可能难以处理复杂或动态变化的任务。
• 在需要协作或涉及多种专业知识的任务中能力有限。
• 如果Agent可用的工具种类过多，可能会混淆，导致错误的工具调用参数。
• 可能需要更大、更昂贵的模型来处理多个推理步骤。

2、多Agent架构

有多个AI Agent协作解决任务。

请注意，在多Agent架构中，每个Agent都配备了自己的记忆。但你也可以为整个组合式Agent架构提供共享记忆。

优势

• 能够处理复杂和动态任务。
• 具备并行处理能力，提高执行效率。
• 可以使用更小、更专业化的模型来处理特定任务，提高性能与资源利用率。

劣势

• 由于多个Agent需要协作，系统复杂度增加。
• 需要强大的机制来管理Agent之间的交互。
• 由于架构更复杂，调试和优化更具挑战性。
• 随着Agent数量增加，系统可能需要更多计算资源。

3、如何选择合适的架构？

正如所见，单Agent和多Agent架构各有优缺点：

• 单Agent架构适用于任务简单、定义明确，且资源限制不严格的场景。
• 多Agent架构适用于复杂和动态的任务，需要更专业的知识和协作能力，或对可扩展性和适应性有更高要求的应用。

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