实践之AI Agent

AI Agent是一种能够自主运行、感知环境并具备学习能力的智能系统,在无需或少量人工干预的情况下执行任务,并通过不断的学习和适应来提高自身的性能和准确性。

  • 自主性与目标导向:能够独立做出决策,无需过多人工干预。
  • 环境感知与工具使用:能够感知环境变化,并利用各种工具完成任务。
  • 适应性学习能力:能够从经验中学习,迭代优化自身性能。

perception

memory

reasoning

planning

action

角色(profile)

learning

Planning:

Self reflection/self cirtic/self refinement

Chain of thought/tree of thought

Subgoal decompositioin

Memory:

Short-term memory: context, prompt

long-term memory: preference, history,

一张图看懂AI Agent全流程,从用户提问到结果返回的17步拆解

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant A as 智能体(Agent)
    participant L as 大模型(LLM)
    participant M as MCP
    participant T as 工具
    
    U->>A: 1. 帮我分析本月用户留存
    A->>L: 2. 任务规划(推理)
    L->>A: 3. 步骤1:查询数据库
    A->>M: 4. 调用数据库查询
    M->>T: 5. 转发标准化请求
    T->>T: 6. 执行SQL查询
    T->>M: 7. 返回查询结果
    M->>A: 8. 返回标准化结果
    A->>L: 9. 数据结合推理
    L->>A: 10. 步骤2:生成图表
    A->>M: 11. 调用图表生成工具
    M->>T: 12. 执行代码绘制图表
    T->>M: 13. 返回图表
    M->>A: 14. 调行标标绘结果
    A->>L: 15. 整合数据与图表
    L->>A: 16. 生成最终报告
    A->>U: 17. 返回完整分析结果