AI Agent 核心组件
AI Agent 由四个核心组件构成，它们协同工作，使 Agent 能够理解任务、制定计划、执行操作并不断学习优化。
1. LLM（大语言模型）- 大脑
LLM 是 Agent 的核心推理引擎，负责理解用户意图、分析问题、生成解决方案。
- 理解自然语言输入
- 进行逻辑推理和决策
- 生成执行计划和响应
- 常用模型：GPT-4、Claude、Gemini
2. Planning（规划）- 策略
规划模块负责将复杂任务分解为可执行的子任务，制定执行顺序和策略。
- 任务分解（Task Decomposition）
- 步骤排序（Step Ordering）
- 自我反思（Self-Reflection）
- 错误处理（Error Handling）
3. Tool Use（工具使用）- 执行
工具模块让 Agent 能够与外部世界交互，执行实际操作。
- API 调用（天气、搜索、数据库）
- 代码执行（Python、JavaScript）
- 文件操作（读写、创建）
- 浏览器控制（网页操作）
4. Memory（记忆）- 存储
记忆模块存储上下文信息，使 Agent 能够从历史交互中学习。
- 短期记忆：当前对话上下文
- 长期记忆：持久化存储的知识
- 向量数据库：语义检索
- 知识图谱：结构化知识
组件协作流程
用户输入任务
LLM 理解意图
Planning 制定计划
Tool 执行操作
Memory 存储结果
返回执行结果