AI Agent学习笔记：从零构建高效智能体的实战指南

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AI Agent 是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的智能系统。其核心架构通常包含以下模块：

感知模块：负责从环境中获取信息，如文本输入、语音识别或视觉数据
决策模块 ：基于感知信息进行推理和决策，通常由大语言模型(LLM) 驱动
执行模块：将决策转化为具体行动，如 API 调用或物理操作
记忆模块：存储历史交互和知识库，支持长期学习
通信模块：处理与用户或其他系统的交互接口

优势：
模块化设计，易于扩展
丰富的预建工具链（文档加载器、记忆系统等）
支持多种 LLM 提供商
劣势：
学习曲线较陡
性能开销较大

优势：
自动化程度高
内置任务分解能力
适合简单应用快速开发
劣势：
定制化能力有限
对复杂任务支持不足

class BaseAgent:
    """AI Agent 基础类"""
    def __init__(self, llm, memory=None):
        self.llm = llm  # 语言模型实例
        self.memory = memory or []  # 记忆存储

    def perceive(self, input_data):
        """感知输入数据"""
        return input_data

    def think(self, perception):
        """基于感知进行推理"""
        prompt = f"Based on: {perception}\nWhat should I do next?"
        return self.llm.generate(prompt)

    def act(self, decision):
        """执行决策"""
        return f"Action taken: {decision}"

    def run(self, input_data):
        """完整执行循环"""
        perception = self.perceive(input_data)
        decision = self.think(perception)
        return self.act(decision)

class MemoryEnhancedAgent(BaseAgent):
    """带记忆功能的 Agent"""
    def __init__(self, llm, memory_limit=10):
        super().__init__(llm)
        self.memory_limit = memory_limit

    def update_memory(self, new_entry):
        """更新记忆，保持固定大小"""
        if len(self.memory) >= self.memory_limit:
            self.memory.pop(0)
        self.memory.append(new_entry)

    def think(self, perception):
        """利用记忆上下文进行推理"""
        context = "\n".join(self.memory[-3:]) if self.memory else ""prompt = f"Context: {context}\nNew input: {perception}\nWhat's next?"
        return self.llm.generate(prompt)

import asyncio

class AsyncAgent(BaseAgent):
    """支持异步的 Agent"""
    async def async_think(self, perception):
        """异步推理"""
        return await self.llm.async_generate(perception)

    async def async_run(self, input_data):
        """异步执行循环"""
        perception = self.perceive(input_data)
        decision = await self.async_think(perception)
        return self.act(decision)

class BatchAgent(BaseAgent):
    """支持批量处理的 Agent"""
    def batch_run(self, input_list):
        """批量处理输入"""
        with ThreadPoolExecutor() as executor:
            results = list(executor.map(self.run, input_list))
        return results

实现重试机制（指数退避）
设置合理的超时时间
对 LLM 输出进行验证

响应时间（P99）
成功率
Token 使用量
记忆使用率

import logging

class LoggingAgent(BaseAgent):
    """带日志记录的 Agent"""
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)

    def run(self, input_data):
        self.logger.info(f"Processing input: {input_data}")
        try:
            result = super().run(input_data)
            self.logger.info(f"Success: {result}")
            return result
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error: {str(e)}")
            raise