AI Agent 是大模型应用从"对话"走向"行动"的关键范式。本文梳理 Agent 开发的核心思路。

什么是 AI Agent？

Agent 是一个能够感知环境、制定计划、使用工具并执行行动的自主系统。其核心循环：

感知 → 思考 → 行动 → 观察 → 循环

大模型作为 Agent 的"大脑"，负责推理决策；外部工具（搜索、代码执行、API 调用）作为"手脚"。

ReAct 框架

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的 Agent 设计模式，交替进行推理和行动：

Thought: 我需要查询今天的天气
Action: search("北京今天天气")
Observation: 北京今天晴，25°C
Thought: 我已经获得了天气信息，可以回答用户
Action: finish("北京今天天气晴朗，气温25°C")

实现要点

  1. Prompt 设计：清晰定义可用工具及其参数格式
  2. 输出解析：从模型输出中提取 Thought/Action/Observation
  3. 错误处理：工具调用失败时的重试与降级策略

工具调用（Function Calling）

OpenAI 的 Function Calling 和 Anthropic 的 Tool Use 提供了结构化的工具调用接口：

{
  "name": "get_weather",
  "arguments": {"city": "北京", "date": "today"}
}

相比纯文本 ReAct，结构化工具调用更可靠、更易于工程化。

多 Agent 协作

复杂任务可以拆分为多个 specialized Agent：

  • Planner Agent：任务分解与规划
  • Coder Agent：编写和执行代码
  • Reviewer Agent：审查输出质量
  • Coordinator：协调各 Agent 之间的通信

框架如 AutoGen、CrewAI、MetaGPT 提供了多 Agent 编排的基础设施。

实践建议

  • 从单 Agent + 少量工具开始，逐步增加复杂度
  • 设置最大迭代次数，防止无限循环
  • 记录完整的 Agent 执行轨迹，便于调试和优化
  • 对用户敏感操作（如发送邮件、修改数据）加入人工确认环节

Agent 是 LLM 应用的未来方向，值得持续探索和实践。