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咱就是说Zui近 AI 界大热的 Agent 系统，让不少人摸不着头脑。大家dou在说用了 Agent，但到底啥玩意儿？是不是比 Chatbot 厉害一万倍？今天就来好好扒一扒，kankan Agent 的真面目。

1. 别再把 Agent 当成神奇的黑盒

之前有个认知是Agent 就是一个超级聪明的 AI，Neng自己Zuo决策、调用工具、完成各种任务。但其实不然。Agent 的本质是流程驱动的智Neng体。换句话说它不是一个“想”的实体，而是一个“Zuo”的执行器。

2. 谁在主导执行流程？两种派系

按照“谁在主导执行流程”分成两大派：

流程驱动型这种方案把任务分解成一个个固定的步骤，然后用 LLM 作为中间节点来执行。就像一个流水线一样，每个环节dou有明确的任务和顺序。

AI Native 型这种方案让 LLM 自己决定下一步该Zuo什么像一个经验丰富的导游一样。它会根据当前情况选择合适的工具、规划下一步行动、甚至处理意外情况。

3. LangGraph 和 AutoGen：两种主流框架

LangGraph 和 AutoGen 是目前比较流行的 Agent 框架。它们的主要区别在于如何实现自主决策和工具调用。

3.1 LangGraph

LangGraph 是一个基于图结构的框架，Ke以用来描述 Agent 的工作流程和工具调用关系。它的特点是可配置性高、易于调试、适合构建复杂的Agent系统.

3.2 AutoGen

AutoGen 是由 Microsoft 开发的Agent框架,它主要关注Agent间的协作,支持多个Agent同时执行任务,提高效率.

4. ReAct 范式：思考→行动→观察

ReAct 是目前Zui主流的 Agent 范式之一。用户问题输入 ↓：这个问题我需要查Zui新数据 ↓：返回结果 ↓：结果里提到了一个数字，我需要验证一下 ↓：返回结果 ↓：信息足够了Ke以回答了 ↓输出Zui终答案

# 伪代码: Chatbot 的核心逻辑 messages = while True: user_input = get_user_input messages.append response = llm.invoke # 把全部历史一起发给 LLM messages.append print

5. AI Native Agent 的核心要素

AI Native Agent 的核心要素包括以下几个方面:

感知: 知道用户说了啥；

记忆: 记得之前的对话内容；

决策: 规划下一步该Zuo什么；

行动: 执行相应的操作 。

6. 工具模块的重要性

# 定义工具@tooldef search_web -> str: """搜索网络获取Zui新信息""" # 实际使用时接入真实搜索 API，这里用模拟数据 return f"搜索结果：关于 '{query}' 的Zui新信息..."@tooldef calculate -> str: """计算数学表达式""" try: result = eval # 注意：生产环境不要直接 eval return str except Exception as e: return f"计算错误：{e}"

7. Why百度不收录？这事儿跟你说的没关系…

7.1 为什么百度不收录 7.2 这事儿跟你说的没关系… 你懂的! 这段话只是为了增加趣味性,跟主题关联不大,别当真! 咱就是说!

8. Agent vs Chatbot vs LLM

Chatbot : Neng回答问题,但只Neng聊天;

LLM : 函数型模型,只Neng根据指令生成文本;

Agent : Neng自主规划和行动,具备感知、记忆、决策和行动Neng力;

9. 如何判断你的系统是不是 Agent？

它是否Neng自主规划任务步骤?

它是否Neng根据当前情况动态选择工具?

它的行为是否与开发者预定义的流程一致?

10. 小结

总而言之, AI Agent 不是一种神奇的技术,而是一种基于 LLM 和工具使用的智Neng体框架。未来发展方向包括geng强大的记忆系统、geng灵活的规划Neng力以及geng安全的Tool使用策略.

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