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【自然语言处理与大模型】大模型Agent四大的组件

article 2025/6/2 16:19:29

大模型Agent是基于大型语言模型构建的智能体，它们能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。这类智能体的设计旨在通过感知、思考与行动三者的紧密结合来完成复杂任务。下面将从大模型大脑（LLM）、规划（Planning）、记忆（Memory）和工具（Tools）四大能力架构方面进行深度剖析。

一、大模型大脑（LLM）

LLM是智能体的核心“大脑”，负责理解和生成自然语言，处理复杂的语言任务。它通过大量文本数据训练而成，能够捕捉语言中的复杂模式，并用于各种与语言相关的任务。作为智能体的语言理解引擎，LLM使得Agent能够解析用户指令、生成回复、以及在执行任务时进行必要的推理和决策。

（1）能力范围

自然语言理解与生成
基于提示的思维链（CoT）推理、复杂任务决策
工具选择、函数调用意图生成
自我反思与任务评估（Self-reflection）

（2）职责

解读用户意图与任务指令
生成任务规划/子任务（与 Planner 模块配合）
决定是否调用记忆或工具，并构建调用参数
综合返回结果，生成自然语言响应

二、规划（Planning）

规划是大模型Agent的核心组成部分之一，它负责将复杂任务拆解为可执行的子任务，并评估执行策略。这包括子目标的分解、连续思考（即思维链）、自我反思和批评以及对过去行动的反思。例如，通过使用ReAct框架，Agent不仅能够推理出下一步应该采取什么行动，还能根据结果调整其策略，从而在动态环境中有效地工作。此外，还有其他方法如思维树（Tree of Thoughts, ToT），通过探索多个推理路径形成树状结构，以找到最佳解决方案。

（1）核心任务

目标分解：将复杂任务拆分为可执行的子任务。
顺序安排：合理安排子任务的先后顺序。
动态调整：根据执行情况动态调整计划。

（2）实现形式

LLM 推理式规划（如 ReAct、Chain of Thought）
显式 Planner 模块（如 AutoGPT 中的 Task Manager）
与工具协作规划（如调用 API 查询再决定下一步）

（3）典型技术

Tree-of-Thoughts（ToT）
Plan-and-Execute 框架
LangGraph 状态机流程规划

三、记忆（Memory）

记忆系统在大模型Agent中扮演着至关重要的角色，它涵盖了短期记忆和长期记忆。短期记忆主要用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则涉及信息的长时间保留和检索，通常利用外部向量存储和快速检索技术实现。例如，通过使用双塔密集检索模型的记忆检索机制，可以增强Agent的记忆能力，使其能够在需要时查询相关的历史数据或知识库内容。

（1）记忆类型

短期记忆：当前对话或任务窗口上下文
长期记忆：跨任务、跨时间的历史记录或知识
工作记忆：执行某一步任务时的临时状态

（2）存储结构

向量数据库（如 FAISS, Weaviate, Milvus）
文本检索系统（BM25, RAG）
层次记忆（层级结构化记忆存储）

四、使用工具（Tool use）

工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段。它们可以通过API调用、插件扩展等方式集成到Agent中，从而扩展其功能范围。例如，通过接入搜索引擎、数据库或其他特定领域的API，可以使Agent处理更加复杂的任务。LangChain等框架提供了灵活的工具集成接口，使得开发者可以轻松地将各种工具整合进自己的Agent项目中。

（1）工具类型

检索工具：搜索引擎、知识库
计算工具：Python 计算器、代码执行器
环境接口：浏览器、数据库、文件系统
第三方服务：API、插件（如 PDF 阅读、SQL 查询）

（2）技术实现

OpenAI Function/Tool Call（自动决定是否调用）
LangChain / LlamaIndex 工具封装
自定义 Tool 包 + DSL（如 AutoGen 的 tool agent）

LLM 驱动的自主Agenthttps://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/