🎯 概述
大模型Agent是能够自主规划、执行和完成复杂任务的智能系统，具备推理、工具使用和记忆能力。
🏗️ Agent架构
1️⃣ 核心组件
● 大脑：大语言模型作为中央控制器
● 感知：理解用户输入和环境状态
● 行动：执行工具调用和决策
● 记忆：存储和检索历史信息
2️⃣ 规划能力
● 任务分解：将复杂任务拆解为子任务
● 反思机制：评估执行结果并调整策略
● 多轮对话：上下文理解和持续交互
🏗️ 工具使用
1️⃣ 工具调用机制
class Tool:
def init(self, name, description, parameters):
self.name = name
self.description = description
self.parameters = parameters
def execute(self, **kwargs):
# 工具执行逻辑
pass
工具注册
tools = [
Tool("search", "网络搜索", {"query": str}),
Tool("calculator", "数学计算", {"expression": str}),
Tool("weather", "天气查询", {"location": str})
]
2️⃣ 函数调用 (Function Calling)
● 原理：大模型生成结构化函数调用
● 格式：JSON格式参数
● 验证：参数类型和范围检查
📊 Agent框架对比
框架 特点 工具生态 适用场景
LangChain 模块化设计 丰富 快速原型
AutoGPT 自主执行 中等 研究实验
CrewAI 多Agent协作 发展中 复杂任务
Microsoft Copilot 集成办公 专业 企业应用
🎯 实战案例
from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, LLMSingleActionAgent
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
创建Agent
search = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [Tool(name="Search", func=search.run, description="网络搜索")]
初始化Agent
agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent="zero-shot-react-description",
verbose=True
)
执行任务
result = agent.run("查找2024年AI领域的重大突破")
ReAct
reflexion
🎯 面试重点
- Agent与Chatbot的区别？
- 如何设计有效的工具调用机制？
- Agent的记忆机制如何实现？
- 如何评估Agent系统的性能？
