【大模型】让AI不仅能说还能做!详解AI Agent的核心架构

引言:认识AI Agent

在当前AI领域,传统的大语言模型(如GPT、Claude等)展现出了强大的语言理解和生成能力。但这些模型有一个根本性的限制:它们只能进行文字对话,给出建议和答案,却无法真正执行任何实际任务。例如:

  • 当你让传统大模型查询实时天气时,它只能告诉你"我可以告诉你如何查询天气"
  • 当你请求获取最新新闻时,它只能回答"我的知识可能不是最新的"
  • 当你需要处理数据文件时,它只能描述处理步骤,而不能实际操作文件

这就是为什么我们需要AI Agent。AI Agent通过将大语言模型与各种工具和执行环境相结合,真正打破了"只能对话"的限制,使AI系统能够:

  • 调用API获取实时信息
  • 执行文件操作和数据处理
  • 进行网络搜索
  • 与其他系统交互
  • 完成实际的任务执行

AI Agent的三大核心组件

在这里插入图片描述

让我们通过一个不到100行实际的示例程序来理解AI Agent的架构,读者可以在文章末尾看到完整的程序代码:

1. 模型组件(Model)

模型是AI Agent的"大脑",负责理解用户输入并做出决策。在我们的示例中,使用了Azure OpenAI的模型:

from langchain_openai import AzureChatOpenAI

# Initialize Azure OpenAI model
model = AzureChatOpenAI(
    azure_endpoint=azure_endpoint,
    api_version=azure_api_version,
    deployment_name=azure_deployment_name,
    api_key=azure_api_key,
)

模型的主要职责:

  • 理解用户的自然语言输入
  • 判断是否需要使用工具
  • 解析工具返回的结果
  • 生成合适的回复

2. 工具组件(Tools)

工具是AI Agent与外界交互的接口。在示例中,我们使用了Tavily搜索工具:

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

# Initialize Tavily search
search = TavilySearchResults(max_results=2)

# Create tools list
tools = [search]

工具的特点:

  • 功能单一明确
  • 有标准化的输入输出接口
  • 可以动态添加和组合
  • 支持异步操作

3. 代理执行器(Agent Executor)

执行器是连接模型和工具的核心组件,它使用ReAct(Reasoning and Acting)范式来协调整个系统:

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

memory = MemorySaver()
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

执行器的工作流程:

  1. 接收用户输入
  2. 调用模型理解意图
  3. 决定是否使用工具
  4. 执行工具调用
  5. 处理结果并生成回复

实际运行示例

让我们看看AI Agent如何处理不同类型的请求,特别关注模型是如何决定是否使用工具的:

示例1:无需工具的基础对话处理

# 配置执行环境
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