Agent简介
在大模型语境下，Agent（智能体） 是指基于大模型驱动，具备自主理解目标、规划步骤、调用工具、执行任务，并能根据反馈持续优化的智能系统。
它突破了传统大模型 “单次问答” 的局限，能像 “助手” 一样主动完成复杂、多步骤的任务（比如写报告、做旅行规划、数据分析等），核心特征是自主性（无需人类步步干预）、动态性（根据环境 / 反馈调整行为）和目标导向（聚焦最终任务结果）
Agent的核心特征是“自主性”。它不仅仅是回答问题，而是驱动行动。
Agent 的工作逻辑可概括为 “感知 - 规划(决策) - 执行 - 反思” 的循环;
Agent的工作流程:
- 感知(理解阶段)
即理解用户的意图,把握用户真实意图
感知能力可以是
文本理解：理解用户的自然语言指令
数据分析：解读结构化和非结构化数据
网络感知：浏览和理解网页内容
多模态感知：处理图像、音频等多种信息形式
- 规划阶段(决策)
将大目标分解为可执行的子任务，明确步骤顺序和优先级。
其中包括
目标分解：将复杂目标拆分为可执行的子任务
路径规划：确定最优的执行顺序和方法
推理判断：基于已知信息进行逻辑推理
优先级排序：决定任务的重要性和紧急程度
- 执行阶段(执行)
针对子任务，自主决定是否需要调用外部工具（工具是 Agent 延伸能力的关键）
执行能力可以让Agent从"顾问"变成"执行者"
行动能力一般包括
工具调用：使用搜索引擎、计算器、API等外部工具
内容生成：创建文本、图像、代码等内容
系统交互：与操作系统、应用程序交互
持续执行：长时间、多步骤任务的连贯执行
等等
-
监控阶段(整合评估)
接收工具返回的结果，通过大模型理解并整合。若结果不满足子任务需求，则触发 “重新调用工具” 或 “调整工具类型”。
检查当前进度与目标的差距，判断是否需要修正策略。然后再次循环。
有时甚至会有多轮迭代; -
总结阶段
整合结果，以适当形式呈现给用户
Agent的工作流程要用到的技术或关键词:
- 提示工程（Prompt Engineering）：设计指令模板（如 “请将任务拆解为 3-5 个步骤，说明优先级”）引导大模型生成结构化规划；
- 思维链（Chain of Thought, CoT): 这也是一种提示工程,称为思维链提示, 其目的是让AI像人类一样 “逐步思考”提升规划合理性。例如: 在指令中加入 “请先分析步骤，再给出答案” 的引导，强制 AI 暴露思考过程，避免直接输出错误结论（尤其适用于数学题、逻辑题、因果分析）。
- 短期记忆（Working Memory）：存储当前会话的上下文（如用户最新需求、已完成的子任务、工具返回的临时结果），通常依赖大模型的上下文窗口；
- 长期记忆（Long-term Memory）：存储历史任务经验、用户偏好、通用知识（如 “某工具的调用限制”）,长期记忆常用外部记忆系统,如: RAG系统,mem0等
常用的Agent开发框架
- LangChain/LangGraph
他们非专为 Agent 设计，但提供了构建 Agent 的核心组件（如工具调用、记忆、链管理），灵活性高，适合定制化开发。
用 LangChain 的场景：
简单任务（如单轮工具调用、固定模板生成）、快速验证想法（借助其丰富的工具集成和开箱即用的 Agent 模板）、不需要复杂流程迭代的场景。用 LangGraph 的场景：
复杂 Agent 闭环（如 “感知 - 规划 - 执行 - 反思” 循环）、多步骤依赖任务（如 “调研→写作→评审→修改”）、多 Agent 协作（如拆分角色为 “数据 Agent”“写作 Agent”，通过节点通信协作）。实际开发中，两者常结合使用 —— 用 LangChain 提供的工具集（如Tool类、ChatOpenAI模型接口）作为 “组件库”，用 LangGraph 搭建复杂的流程控制逻辑（如状态管理、节点流转），实现 “组件复用 + 灵活流程” 的组合。
- AutoGen和AutoGPT
| 维度 | AutoGen | AutoGPT |
|---|---|---|
| 核心能力 | 多 Agent 协作、人类介入、动态分工 | 单 Agent 自主、目标驱动、自我迭代 |
| 优势场景 | 复杂多角色任务、需人类干预的任务 | 简单单目标任务、纯自动化演示 |
| 局限性 | 需设计角色分工，配置稍复杂 | 复杂任务易低效或出错 |
选择建议：
-
若任务需要多专业角色配合（如跨部门项目）或人类中途决策（如方案评审），选 AutoGen；
-
若任务简单、单目标（如信息整理）或需要快速演示自主能力，选 AutoGPT；
-
复杂且无需人类介入的任务，更建议结合 LangGraph 等框架（兼顾流程灵活性和自主性）。
一些低代码Agent平台: MaxKB coze Dify(推荐) FastGPT N8N