万字长文 探索 AI 智能体：架构设计与实际应用
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1. 引言
智能体架构是定义 AI 智能体组件如何组织和交互的蓝图，它使智能体能感知环境、进行推理并采取行动。本质上，它就像是智能体的数字大脑，整合了“眼睛”（传感器）、“大脑”（决策逻辑）和“手”（执行器）来处理信息并付诸行动。
选择合适的架构对于构建高效的 AI 智能体至关重要。架构决定了智能体在响应速度、处理复杂性的能力、学习适应性和资源需求等方面的表现。例如，简单的基于反射的智能体可能在实时反应方面表现出色，但在长期规划上却力不从心；而审慎型智能体可以处理复杂的目标，但计算成本较高。了解这些权衡关系，有助于工程师根据应用领域选择合适的架构，以实现最佳性能和可靠性。
2. 智能体架构
智能体架构大致可分为以下几类：
-
反应式 -
审慎式 -
混合式 -
神经符号式 -
认知式
2.1 反应式架构
最直接的 AI 智能体设计模式是 ReAct。在这种方法中，大语言模型（LLM）首先分析情况，确定下一步行动。然后，该行动在环境中执行，产生观察结果作为反馈。LLM 处理该观察结果，重新评估下一步行动，选择另一个行动，并持续这个循环，直到任务完成。
2.1.1 使用案例
反应式架构适用于需要瞬间决策，且响应可预测、定义明确的领域。经典的例子包括机器人技术和游戏：如机器人吸尘器或无人机，一旦传感器检测到障碍物，就会自动避开；电子游戏中的非玩家角色，对玩家的行动有预设的即时反应（例如，玩家一出现，敌方守卫就会发动攻击）。
在工业环境中，简单的监控智能体在传感器超出范围时可能会触发警报或关闭设备。这些智能体在实时控制系统中表现出色，但由于缺乏全局规划，它们适用于相对简单或约束严格的任务，在这些任务中，所有情况的规则都可以预先定义。
对于简单任务，使用纯代码无需框架即可轻松构建 ReAct 设计模式。 首先，我们需要一个大语言模型作为智能体的大脑：
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
_ = load_dotenv()
client = OpenAI()
然后，我们可以将简单智能体构建为一个类，用于返回消息：
class Agent:
def __init__(self, system=""):
self.system = system
self.messages = []
if self.system:
self.messages.append({"role": "system", "content": system})
def __call__(self, message):
self.messages.append({"role": "user", "content": message})
result = self.execute()
self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
return result
def execute(self):
completion =