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
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:
- 接收用户输入
- 调用模型理解意图
- 决定是否使用工具
- 执行工具调用
- 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