核心特征#

AI Agent 通常具备以下核心特征：

1. 自主性（Autonomy）：能够在没有直接人工干预的情况下独立运作
2. 反应性（Reactivity）：能够及时感知环境变化并做出响应
3. 主动性（Proactivity）：能够主动采取行动以实现目标
4. 社交能力（Social Ability）：能够与其他 Agent 或人类进行交互

1. 感知模块（Perception）#

负责从环境中获取信息，可能包括：

• 文本输入处理
• 视觉信息分析
• 音频信号处理
• 传感器数据收集

2. 决策模块（Decision Making）#

基于感知到的信息，使用以下技术进行决策：

• 大语言模型（LLM）推理
• 强化学习算法
• 规划与搜索算法
• 知识图谱推理

3. 执行模块（Action）#

将决策转化为具体行动：

• 调用外部 API
• 操作工具和应用
• 生成响应内容
• 修改系统状态

4. 记忆模块（Memory）#

存储和管理历史信息：

• 短期记忆：当前对话上下文
• 长期记忆：持久化的知识和经验
• 工作记忆：任务执行过程中的临时信息

1. 智能客服助手#

• 自动处理用户咨询
• 多轮对话管理
• 问题诊断与解决方案推荐

2. 代码助手#

• 代码生成与优化
• Bug 修复建议
• 项目架构设计

3. 任务自动化#

• 工作流编排
• 跨系统数据同步
• 自动化测试执行

4. 研究助手#

• 文献检索与总结
• 数据分析与可视化
• 实验设计建议

1. 提示工程（Prompt Engineering）#

设计有效的提示词是开发 Agent 的基础：

1
system_prompt = """
2
你是一个专业的 AI 助手，具备以下能力：
3
1. 理解用户意图
4
2. 分解复杂任务
5
3. 调用合适的工具
6
4. 生成高质量回复
7

8
请根据用户的需求，一步步思考并执行任务。
9
"""

2. 工具调用（Tool Calling）#

赋予 Agent 使用外部工具的能力：

1
tools = [
2
    {
3
        "name": "web_search",
4
        "description": "搜索互联网获取最新信息",
5
        "parameters": {
6
            "query": "搜索关键词"
7
        }
8
    },
9
    {
10
        "name": "calculator",
11
        "description": "执行数学计算",
12
        "parameters": {
13
            "expression": "数学表达式"
14
        }
15
    }
16
]

3. 链式思考（Chain of Thought）#

引导 Agent 进行结构化推理：

1
任务：预订一家餐厅
2

3
思考步骤：
4
1. 确认用餐人数、时间和地点偏好
5
2. 搜索符合条件的餐厅
6
3. 比较餐厅评分和菜系
7
4. 检查预订时段的可用性
8
5. 完成预订并确认