【AI 风向标】打造可行动的智能助手:AI Agent 原理、架构与设计模式详解
本文原创作者:姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)
目录
一、 AI Agent 基础概念
1. 定义
2. 核心要素
3. 与大模型 / RAG 的关系
4. 应用场景
📌 一句话理解:
二、大模型、RAG、智能体的区别
1. 大模型(LLM, Large Language Model)
2. RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)
3. 智能体(Agent, AI Agent)
4. MCP(Model Context Protocol)
📌 统一理解(四层结构)
📌 一句话总结:
三、Agent设计模式
1. 核心设计思路
2. 常见的 Agent 设计模式
3. 设计原则
📌 一句话总结:
一、 AI Agent 基础概念
1. 定义
AI Agent(人工智能智能体)是在大模型(LLM)的基础上,赋予其 感知、决策、执行 能力的自主代理系统。它不仅能“对话”,还能调用外部工具、记忆信息、制定计划并完成任务。
2. 核心要素
- 大模型能力:语言理解与生成,是“智能体的大脑”。
- 工具调用:能使用 API、数据库、搜索引擎等外部工具,拓展知识和操作能力。
- 记忆机制:具备短期记忆(对话上下文)和长期记忆(历史交互、知识积累)。
- 规划与反思:能把复杂目标分解为步骤,边执行边调整。
- 反馈循环:根据环境和结果进行迭代,逐步完成任务。
3. 与大模型 / RAG 的关系
- 大模型:基础引擎(懂语言,会推理)。
- RAG:外挂知识库(解决大模型知识过时、幻觉的问题)。
- AI Agent:在大模型和RAG之上,加入行动和控制逻辑,使模型从“问答机器”变成“自主助手”。
4. 应用场景
- 智能客服:能理解用户问题,查询数据库,再给出答案。
- 业务自动化:自动处理邮件、生成报告、填写表单。
- 研发/运营助手:自动调用 API 获取数据,分析并总结。
- 个人助理:安排日程、执行任务、持续学习用户偏好。
📌 一句话理解:
AI Agent = 大脑(大模型) + 书本(RAG/知识库) + 手脚(工具调用与执行) + 记忆(短期+长期) + 意志(规划与反馈循环)。
二、大模型、RAG、智能体的区别
1. 大模型(LLM, Large Language Model)
- 定义:基于海量语料训练的通用人工智能模型,如 GPT、Claude、Gemini。
- 能力:具备自然语言理解与生成、推理、总结、对话等通用智能。
- 局限