深入学习LLM开发 第十三章：智能代理（Agents）基于LangGraph实现

引言

Agents是一种基于大语言模型（LLM）的人工智能代理，能够感知环境、进行决策和执行动作。其核心功能包括感知、规划和行动，旨在通过自然语言交互方式高效地执行和处理复杂工作任务。Agents通过机器学习和优化算法，从数据中学习模式并找到最优的决策。

Agents的介绍

• 自主决策：根据目标选择最佳执行路径
• 工具调用：连接外部API/数据库/计算模块
• 记忆管理：维护短期对话记忆与长期知识存储
• 迭代优化：通过反思机制改进执行过程

工程实现上可以拆分出四大块核心模块：推理、记忆、工具、行动。

Agents架构总体分为两大类：单智能体架构和多智能体架构。
单智能体

输入 → 思考 → 行动 → 观察 → 循环 → 输出

多智能体

主