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
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
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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？
