Agent实战

基本概念

核心定义与特征

• 自主性：独立完成预设目标（如自动调度任务、资源管理）
• 反应性：实时感知环境变化并响应（如客服机器人识别用户情绪）
• 主动性：主动发起交互或任务（如智能助手提醒日程）
• 交互性：支持多模态交互（自然语言、API调用等）

技术分类

1. 反应式Agent：

   • 基于规则引擎和预定义行为
   • 适用于结构化场景（如简单问答系统）
   • 可预测性高，但灵活性有限

2. 认知型Agent：

   • 集成知识库与推理引擎
   • 能处理复杂查询（如医疗诊断系统）
   • 具备初步理解与推理能力

3. 混合型Agent：

   • 结合深度学习与符号推理
   • 支持多模态交互（如智能助手系统）
   • 具备适应性学习能力

应用场景

Agent工作原理

典型工作流程

1. 输入理解：解析用户指令或环境信号
2. 任务规划：将复杂任务分解为子任务序列
3. 工具选择：根据任务需求选择合适的外部工具
4. 执行动作：调用API、执行命令或生成响应
5. 结果评估：分析执行结果，调整后续策略

# Agent执行流程伪代码
def agent_workflow(user_input):
    # 1. 理解输入
    task = parse_user_input(user_input)
    
    # 2. 任务规划
    subtasks = plan_execution(task)
    
    # 3. 循环执行子任务
    results = []
    for subtask in subtasks:
        # 选择工具
        tool = select_tool(subtask)
        
        # 执行动作
        result = tool.execute(subtask)
        results.append(result)
        
        # 评估结果决定是否继续
        if needs_replanning(result):
            return agent_workflow(refine_task(task, results))
    
    # 4. 整合结果返回
    return synthesize_results(results)

ReAct推理模式

ReAct (Reasoning + Action) 是现代Agent的主流思维框架，结合:

• 显式推理步骤（思考）
• 外部环境交互（行动）
• 观察结果（反馈）

Agent与传统系统对比

本章内容

在本章中，我们将深入探讨：

1. Agent开发框架与工具：对比LangChain、AutoGPT等主流框架
2. 实战案例：构建智能客服Agent，实现商品查询与订单追踪
3. 评估与优化：Agent性能测试方法与常见优化技巧

下一节，我们将首先了解如何准备Agent开发的benchmark测试基准。