Agent架构
基础Agent架构
核心组件
┌─────────────────────────────────────┐
│ Agent系统 │
├─────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ LLM │ │ Memory │ │
│ │ (大脑) │ │ (记忆) │ │
│ └────┬────┘ └────┬────┘ │
│ │ │ │
│ └──────┬─────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ Planner │ │
│ │ (规划器) │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ Executor │ │
│ │ (执行器) │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ Tools │ │
│ │ (工具集) │ │
│ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘组件说明
1. LLM（大脑）
职责：
- 理解用户需求
- 规划执行步骤
- 生成行动指令
- 处理执行结果
示例：
python
class LLM:
def understand(self, user_input):
"""理解用户需求"""
pass
def plan(self, goal):
"""规划执行步骤"""
pass
def decide(self, context):
"""做出决策"""
pass
def generate(self, instruction):
"""生成输出"""
pass2. Memory（记忆）
职责：
- 存储历史信息
- 维护当前状态
- 提供信息检索
类型：
- 短期记忆：当前对话上下文
- 长期记忆：持久化存储
- 工作记忆：任务临时信息
示例：
python
class Memory:
def __init__(self):
self.short_term = [] # 短期记忆
self.long_term = {} # 长期记忆
self.working = {} # 工作记忆
def store(self, key, value, memory_type='short'):
"""存储信息"""
pass
def retrieve(self, key):
"""检索信息"""
pass
def update(self, key, value):
"""更新信息"""
pass3. Planner（规划器）
职责：
- 分解复杂任务
- 生成执行计划
- 调整计划策略
示例：
python
class Planner:
def decompose(self, task):
"""分解任务"""
pass
def plan(self, subtasks):
"""生成执行计划"""
pass
def adjust(self, plan, feedback):
"""调整计划"""
pass4. Executor（执行器）
职责：
- 执行具体行动
- 调用工具
- 处理执行结果
示例：
python
class Executor:
def execute(self, action):
"""执行行动"""
pass
def call_tool(self, tool_name, params):
"""调用工具"""
pass
def handle_result(self, result):
"""处理结果"""
pass5. Tools（工具集）
职责：
- 提供具体功能
- 执行特定任务
- 返回执行结果
类型：
- 代码执行工具
- 文件操作工具
- 网络请求工具
- 数据库工具
- 其他专用工具
示例：
python
class Tools:
def __init__(self):
self.tools = {}
def register(self, name, tool):
"""注册工具"""
self.tools[name] = tool
def execute(self, name, params):
"""执行工具"""
return self.tools[name].execute(params)工具调用机制
基本流程
1. LLM分析需求
↓
2. 判断需要调用工具
↓
3. 生成工具调用指令
↓
4. Executor执行工具
↓
5. 获取工具返回结果
↓
6. LLM处理结果
↓
7. 决定下一步行动示例：搜索信息
python
# 1. LLM分析需求
user_input = "搜索2023年大语言模型的最新进展"
# 2. LLM判断需要搜索工具
tool_decision = {
"tool": "search",
"params": {
"query": "2023年大语言模型最新进展"
}
}
# 3. Executor执行工具
result = executor.call_tool("search", tool_decision["params"])
# 4. LLM处理结果
response = llm.generate(f"基于以下搜索结果回答问题：{result}")工具调用格式
JSON格式示例：
json
{
"tool": "search",
"params": {
"query": "2023年大语言模型最新进展",
"num_results": 10
}
}文本格式示例：
工具: search
参数:
- query: "2023年大语言模型最新进展"
- num_results: 10规划与执行
任务分解
原则：
- 将大任务分解为小任务
- 每个小任务应该可独立完成
- 小任务之间有明确的依赖关系
示例：
大任务: 开发一个用户认证系统
分解为:
1. 设计数据库模型
2. 实现用户注册功能
3. 实现用户登录功能
4. 添加密码加密
5. 实现会话管理
6. 编写测试用例
7. 生成API文档执行计划
格式：
python
plan = [
{
"task": "设计数据库模型",
"tool": "code_generator",
"params": {...}
},
{
"task": "实现用户注册功能",
"tool": "code_generator",
"params": {...}
},
...
]执行流程
python
class Agent:
def execute_plan(self, plan):
results = []
for step in plan:
# 执行每个步骤
result = self.executor.execute(step)
results.append(result)
# 检查是否需要调整计划
if self.needs_adjustment(result):
plan = self.planner.adjust(plan, result)
return results反思与改进
反思机制
目的：
- 评估执行结果
- 发现问题和错误
- 提出改进建议
示例：
python
class Reflector:
def reflect(self, action, result):
"""反思行动和结果"""
issues = self.identify_issues(action, result)
suggestions = self.generate_suggestions(issues)
return {
"issues": issues,
"suggestions": suggestions
}改进机制
目的：
- 根据反思结果改进
- 优化执行策略
- 更新知识库
示例：
python
class Improver:
def improve(self, plan, reflection):
"""根据反思结果改进计划"""
improved_plan = self.apply_suggestions(plan, reflection)
return improved_plan多Agent协作
协作模式
1. 层次协作
Master Agent
↓
├─ Agent 1 (子任务1)
├─ Agent 2 (子任务2)
└─ Agent 3 (子任务3)2. 平等协作
Agent 1 ←→ Agent 2
↑ ↓
└─ Agent 3 ┘3. 专业协作
Code Agent ←→ Test Agent ←→ Doc Agent协作示例
python
class MultiAgentSystem:
def __init__(self):
self.agents = {
"code": CodeAgent(),
"test": TestAgent(),
"doc": DocAgent()
}
def execute_task(self, task):
# 分配任务
subtasks = self.assign(task)
# 并行执行
results = []
for agent_name, subtask in subtasks.items():
result = self.agents[agent_name].execute(subtask)
results.append(result)
# 整合结果
return self.integrate(results)实际应用案例
案例：代码开发Agent
python
class CodeAgent:
def __init__(self):
self.llm = LLM()
self.memory = Memory()
self.planner = Planner()
self.executor = Executor()
self.tools = Tools()
# 注册工具
self.tools.register("code_gen", CodeGenerator())
self.tools.register("code_test", CodeTester())
self.tools.register("file_ops", FileOperations())
def develop(self, requirement):
# 1. 理解需求
understanding = self.llm.understand(requirement)
# 2. 规划步骤
plan = self.planner.plan(understanding)
# 3. 执行计划
results = []
for step in plan:
result = self.executor.execute(step)
results.append(result)
# 4. 反思和改进
reflection = self.reflect(step, result)
if reflection["issues"]:
plan = self.improve(plan, reflection)
# 5. 返回结果
return self.finalize(results)总结
Agent架构是构建智能系统的关键：
要点：
- ✅ 核心组件：LLM + Memory + Planner + Executor + Tools
- ✅ 工具调用机制连接LLM和外部工具
- ✅ 规划与执行分离提高系统可靠性
- ✅ 反思与改进机制持续优化
- ✅ 多Agent协作扩展系统能力
最佳实践：
- 清晰定义各组件职责
- 设计灵活的工具调用机制
- 实现有效的规划策略
- 建立反思和改进机制
- 支持多Agent协作
记住：
- 架构设计要考虑可扩展性
- 工具调用要安全可靠
- 规划要灵活可调整
- 反思要持续进行
- 协作要高效有序
理解Agent架构有助于设计和实现更强大的AI系统。