Agent框架设计与实现

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探讨AI Agent的设计模式、工具调用机制，以及如何构建一个可扩展的Agent框架。

Agent核心概念

AI Agent是能够感知环境、做出决策并执行动作的智能系统。

关键组件

  1. 感知层：接收和理解输入
  2. 推理层：基于LLM的决策引擎
  3. 工具层：可调用的外部工具
  4. 记忆层：上下文管理

实现示例

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from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain.tools import Tool

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="Calculator",
        func=lambda x: eval(x),
        description="用于数学计算"
    )
]

# 创建Agent
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行任务
result = agent_executor.invoke({"input": "计算 25 * 4 + 10"})

设计模式

  • ReAct模式：推理-行动循环
  • Plan-Execute：先规划后执行
  • Multi-Agent：多智能体协作

未完待续…