AI Agent架构设计完整指南

什么是AI Agent？

AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统。与传统的大语言模型不同，AI Agent具备以下核心特征：

• 自主性：能够独立规划和执行任务
• 工具使用：可以调用外部API和工具
• 记忆能力：维护短期和长期记忆
• 推理能力：通过链式思考解决复杂问题

ReAct框架详解

ReAct（Reasoning + Acting）是构建AI Agent的基础框架，它将推理和行动紧密结合。

class ReActAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.memory = []
    
    def run(self, query, max_steps=10):
        for step in range(max_steps):
            # 思考
            thought = self.think(query)
            # 行动
            action = self.act(thought)
            # 观察
            observation = self.execute(action)
            # 记忆
            self.memory.append({thought, action, observation})

工具调用系统设计

工具调用是AI Agent的核心能力。设计良好的工具系统需要考虑：

1. 工具描述的标准化格式
2. 参数验证和类型检查
3. 错误处理和重试机制
4. 工具结果的解析和整合

记忆系统设计

AI Agent的记忆系统通常分为三个层次：

• 工作记忆：当前对话上下文
• 短期记忆：近期任务执行历史
• 长期记忆：向量数据库存储的知识