AI Agent工作流程入门指南：从零搭建你的第一个智能代理系统

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AI Agent 的工作流程可以抽象为一个持续的循环过程，主要包括四个关键阶段：感知（Perception）、规划（Planning）、执行（Execution）和反馈（Feedback）。这个循环使得 Agent 能够与环境互动，并根据反馈不断调整行为。

感知：Agent 通过传感器或 API 接收输入数据，这可能是用户指令、环境状态变化或其他信号。
规划：基于当前信息和目标，Agent 决定采取哪些行动，可能涉及任务分解、策略选择等。
执行：Agent 调用相应的工具或 API 来实施规划好的行动。
反馈：Agent 观察行动结果，更新内部状态，并为下一轮决策做准备。

在构建 AI Agent 时，开发者可以选择不同的框架，每个框架在流程编排上都有其特点：

LangChain：
强调模块化和可组合性
提供丰富的预构建工具和记忆组件
适合需要高度定制化的场景
AutoGPT：
更注重自动化决策
内置任务分解和优先级排序
适合目标明确的自动化任务
Semantic Kernel：
微软推出的轻量级解决方案
强调技能 (Skill) 的编排
与 Azure 服务深度集成

任务分解是 AI Agent 处理复杂指令的关键能力。以下是一个简单的 Python 实现：

from typing import List
from pydantic import BaseModel

class Subtask(BaseModel):
    description: str
    dependencies: List[str]  # 依赖的其他子任务

def task_decomposer(user_query: str, context: dict) -> List[Subtask]:
    """
    将用户查询分解为可执行的子任务

    参数:
        user_query: 用户原始查询
        context: 当前对话上下文

    返回:
        有序的子任务列表
    """
    # 这里使用 LLM 进行任务分解
    prompt = f"""
    请将以下用户请求分解为 3 - 5 个可执行的子任务。考虑这些任务之间的依赖关系。用户请求: {user_query}
    当前上下文: {context}

    输出格式:
    - 描述: 任务描述
    - 依赖: 依赖的任务 ID(如无则留空)
    """

    # 调用 LLM 生成分解结果
    response = call_llm(prompt)

    # 解析响应并返回结构化的子任务
    return parse_response_to_subtasks(response)

有效的记忆管理对维持对话一致性至关重要。以下是使用向量数据库的短期记忆实现：

import numpy as np
from qdrant_client import QdrantClient
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 初始化组件
encoder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
client = QdrantClient("localhost", port=6333)

class MemoryManager:
    def __init__(self, collection_name: str = "conversation_mem"):
        self.collection = collection_name

    def store_memory(self, text: str, metadata: dict):
        """存储记忆片段"""
        embedding = encoder.encode(text)
        point_id = hash(text)  # 简单哈希作为 ID

        client.upsert(
            collection_name=self.collection,
            points=[
                {
                    "id": point_id,
                    "vector": embedding.tolist(),
                    "payload": {"text": text, **metadata}
                }
            ]
        )

    def retrieve_relevant_memories(self, query: str, top_k: int = 3):
        """检索相关记忆"""
        query_embedding = encoder.encode(query)

        results = client.search(
            collection_name=self.collection,
            query_vector=query_embedding,
            limit=top_k
        )

        return [{"text": hit.payload["text"], "score": hit.score} for hit in results]

当使用 OpenAI 等商业 API 时，合理的速率限制处理是必须的：