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单智能体系统 Single-Agent
基于大语言模型的独立决策系统，具备基本的规划、记忆和工具调用能力，适合处理相对简单的任务流程。
- 任务分解与规划
- 短期与长期记忆
- API工具调用
- 自我反思与修正
技术架构
智能体类型与能力谱系
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多智能体协作 Multi-Agent
多个专业智能体通过协商机制协作，各自负责不同子任务，通过通信协议实现复杂问题的分布式求解。
- 角色分工与协作
- 通信与协调机制
- 共识达成算法
- 动态任务分配
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层级智能体 Hierarchical Agent
分层架构的智能体系统，上层智能体负责战略规划和协调，下层智能体专注战术执行，实现复杂任务的递归分解。
- 战略规划与分解
- 层级任务分配
- 进度监控与调整
- 异常处理机制
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自主智能体 Autonomous Agent
具备高度自主性的智能体，能够持续学习、自我进化，在开放环境中长期运行并适应变化。
- 持续学习能力
- 环境感知与适应
- 目标动态调整
- 长期记忆与经验积累
执行流程
智能体决策循环
观察-思考-行动的持续迭代过程
1
感知 Observation
接收环境输入，包括用户指令、系统状态、工具返回结果等
2
推理 Reasoning
分析当前状态，进行链式思考，制定行动计划
3
决策 Decision
选择最佳行动方案，确定下一步操作
4
执行 Action
调用工具、输出结果或与环境交互
5
反思 Reflection
评估执行效果，更新记忆，优化策略
核心能力
智能体关键技术
🔧 工具调用 Tool Use
智能体通过Function Calling机制与外部世界交互，可调用搜索引擎、数据库、API、计算工具等扩展能力边界。现代框架支持动态工具选择和参数填充。
🧠 检索增强 RAG
结合外部知识库的检索增强生成技术，让智能体能够访问最新信息、专有知识，显著提高回答的准确性和时效性。Agentic RAG实现多跳检索和动态查询重构。
💾 记忆机制 Memory
短期记忆维护对话上下文，长期记忆存储用户偏好和历史经验。向量数据库存储语义记忆，图数据库存储关系记忆，支持智能体的持续学习和个性化。
📋 任务规划 Planning
将复杂目标分解为可执行的子任务序列，支持条件分支、循环迭代和动态重规划。ReAct、Reflexion等范式将推理与行动紧密结合，提升任务完成率。
工具生态
主流开发框架
LangChain
LlamaIndex
AutoGPT
CrewAI
Semantic Kernel
LangGraph
Pydantic AI
OpenAI Assistants