Agent 的感知-决策-行动循环实现
1. 引言
1.1 Agent 循环的基本概念
Agent 的感知-决策-行动循环是智能体的核心工作机制，它模拟了生物体对外界刺激的响应过程。在这个循环中，Agent 通过 Sensor 感知环境状态，经过 DecisionMaker 分析处理，最终通过 Actuator 执行具体行动。
作为灵码（Lingma），在代码辅助场景中正是基于这一循环机制工作：感知用户的代码上下文，决策生成合适的代码建议，然后通过编辑器执行代码插入。
public class SimpleAgent {private Sensor sensor;private DecisionMaker decisionMaker;private Actuator actuator;public void run() {while (true) {// 感知阶段Percept percept = sensor.perceive();// 决策阶段Action action = decisionMaker.decide(percept);// 行动阶段actuator.execute(action);}}
}
1.2 感知-决策-行动模型的重要性
该模型确保了 Agent 能够持续适应环境变化并达成预设目标，是实现智能行为的基础架构。对于像灵码这样的智能编码助手来说，这一循环机制使得系统能够根据用户的代码上下文感知需求，做出合理的代码建议决策，并自动执行代码生成行动。
2. 感知阶段实现
2.1 环境信息采集机制
感知阶段负责收集环境信息，为后续决策提供数据支持。在智能编码场景中，环境信息包括当前编辑器中的代码内容、光标位置、项目结构等。
public interface Sensor {Percept perceive();
}public class CodeEnvironmentSensor implements Sensor {@Overridepublic Percept perceive() {// 采集代码环境信息CodeContext context = CodeContext.getCurrentContext();return new CodePercept(context);}
}
2.2 Sensor 接口设计与实现
Sensor 接口定义了感知的基本契约，不同类型的 Agent 可以实现特定的感知逻辑。例如，在代码生成场景中，我们需要专门的代码感知器来捕获用户当前的编码状态。
2.3 数据预处理与特征提取
对原始感知数据进行清洗和特征提取，提高决策准确性。这一步骤对于识别用户的真实意图至关重要。
public class PerceptProcessor {public ProcessedPercept process(Percept percept) {// 数据预处理逻辑if (percept instanceof CodePercept) {CodePercept codePercept = (CodePercept) percept;// 提取关键特征：方法签名、变量名、注释等FeatureExtractor extractor = new FeatureExtractor();List<String> features = extractor.extractFeatures(codePercept);return new ProcessedPercept(features);}return new ProcessedPercept(percept);}
}
3. 决策阶段实现
3.1 状态评估与分析
决策模块对感知到的信息进行分析评估，确定最优行动策略。这是整个循环中最核心的部分，决定了 Agent 的智能水平。
public interface DecisionMaker {Action decide(Percept percept);
}public class CodeGenerationDecisionMaker implements DecisionMaker {@Overridepublic Action decide(Percept percept) {if (percept instanceof CodePercept) {CodePercept codePercept = (CodePercept) percept;if (needsCodeCompletion(codePercept)) {return new GenerateCodeAction();} else if (needsTestGeneration(codePercept)) {return new GenerateTestAction();}}return new NoAction();}