本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发及AI算法学习视频及资料，尽在聚客AI学院。
随着大语言模型（LLM）的 AI 智能体正在快速发展，逐渐超越传统对话式 LLM 的能力边界。这些智能体的强大功能依赖于多个组件的协同工作。今天我将带大家深入探索 AI 智能体的架构设计、关键技术及核心组成部分。
我们将重点关注14项关键技术：LLM智能体的基本概念、记忆机制、短期与长期记忆、工具使用、Toolformer、模型上下文协议（MCP）、规划与推理、推理与行动结合、反思机制、多智能体协作及模块化框架。
1. LLM 智能体的基本概念
传统LLM的核心能力局限于next-token预测，通过连续采样生成对话和详细答案。但其存在明显缺陷：无法记忆对话历史，且在数学运算等任务上表现欠佳。
然而，通过引入外部工具、记忆和检索系统，LLM能力可获得显著增强。Anthropic将这种增强型LLM称为"增强型LLM"。
智能体的标准定义来自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》：能够通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动的任何事物。智能体系统包含环境、传感器、执行器和效应器四个关键组件。
在LLM智能体中，规划能力至关重要。通过思维链等推理方法，智能体能够理解情况、规划行动、使用工具并跟踪执行过程。
2. 记忆机制
LLM本身不具备记忆能力，需要引入短期和长期记忆机制。
短期记忆使用模型的上下文窗口作为缓冲区，存储最近的对话和行动。当对话历史较长时，可通过总结方式压缩信息。
长期记忆通过外部向量数据库实现，存储所有历史互动记录。采用检索增强生成（RAG）技术，将对话嵌入为数值表示，建立可检索的记忆库。
记忆系统可进一步细分为语义记忆、情景记忆、程序记忆和工作记忆，分别处理不同类型的信息存储和检索。
3. 工具使用
工具使LLM能够与外部环境和应用程序交互，包括数据获取和行动执行两类。工具调用通常通过JSON格式实现，也称为函数调用（Function Calling）。
工具可按固定顺序使用，也可由LLM自主选择。智能体系统本质上是LLM调用的序列，但具备自主选择动作的能力。
4. Toolformer
Toolformer通过训练使模型学会决定调用哪些API及如何调用。它使用特殊标记指示工具调用的开始和结束，通过精心构建的数据集训练LLM遵循工具使用格式。
5. 模型上下文协议（MCP）
MCP标准化了对各种服务的API访问，包含三个组件：MCP主机（LLM应用程序）、MCP客户端（维护连接）和MCP服务器（提供上下文和能力）。
6. 规划与推理
规划涉及将任务分解为可执行步骤，需要复杂的推理能力。通过微调或提示词工程实现推理行为，思维链技术能引导LLM展现复杂的推理过程。
ReAct（推理与行动）框架将推理和工具使用结合，通过"思考-行动-观察"循环实现自主行为。
由于文章篇幅有限，关于ReAct（推理与行动）框架工作原理我之前整理了一个技术文档，这里作为补充，粉丝朋友自行查阅：《 Python 和 LLM 从头构建 ReAct 代理全流程》
7. 反思机制
Reflexion技术通过语言强化帮助智能体从失败中学习，包含三个角色：行动者、评估者和自我反思。SELF-REFINE技术则通过同一LLM生成输出、细化输出和反馈。
8. 多智能体协作
多智能体系统由专业化智能体组成，每个智能体配备专用工具，由主管协调通信和任务分配。
9. 模块化框架
流行框架如Spring AI Alibaba、AutoGen、MetaGPT和CAMEL采用不同的通信方式。CAMEL采用角色扮演方法，AutoGen和MetaGPT强调智能体间的协作沟通。
笔者总结
LLM智能体通过记忆、工具和规划三大核心组件的协同工作，实现了超越传统对话式LLM的能力。随着多智能体框架的快速发展，2025年将是智能体技术成熟和应用爆发的重要一年。好了，今天的分享就到这里，我们下期见。
