Agent 基础概念

Agent 是围绕目标执行动作的系统。大模型通常只是 Agent 的决策或语言接口部分，完整 Agent 还需要工具、状态、环境、记忆和评测。

Agent 与 Workflow

• Workflow：流程固定，模型只在特定节点完成子任务。
• Agent：模型可以根据状态选择下一步动作。
• Hybrid：关键路径固定，局部步骤交给模型决策。

实际工程中，Hybrid 通常更可靠。

核心组成

• Model：理解任务、生成计划或动作。
• Tool：搜索、数据库、代码执行、文件系统、业务 API。
• Memory：保存短期上下文或长期偏好。
• State：记录任务进度和中间结果。
• Planner：把目标拆解为步骤。
• Executor：调用工具并处理结果。
• Evaluator：判断结果是否满足目标。

常见模式

• ReAct：交替进行 Reasoning 和 Acting。
• Plan-and-Execute：先计划，再逐步执行。
• Reflection：执行后自检并修正。
• Router：根据任务选择工具、模型或流程。

设计原则

• 能用确定性代码完成的部分，不必交给模型自由发挥。
• 工具接口要窄而清晰，减少模型误用空间。
• 每一步都要有可记录的输入、输出和错误信息。
• 评测要覆盖失败路径，而不是只看成功样例。