AI Agent技术详解：大模型学习的核心组件，一篇看懂，建议收藏

AI Agent

AI Agent是一个系统，它通过为大模型(LLM)提供工具和知识访问权限，使其能够执行操作并扩展其能力。

AI Agent是一个由多个组件组成的系统，它包括:

• •Sensors(传感器):负责从环境中收集各种类型的信息，并将这些信息传递给Agent的核心决策系统
• •Actuators(执行器):执行Agent的决策动作，获得环境反馈，影响环境状态
• •Memory(记忆):存储和管理Agent的信息，包括历史记录、经验积累、知识管理和上下文保持
• •Planner(规划器):制定行动计划和策略，包括目标分析、路径规划、资源分配和风险评估
• •Reasoner(推理器):进行逻辑推理和决策分析，包括因果分析、决策支持和问题诊断
• •Communicator(通信器):处理信息交换和交互沟通，支持多模态通信和协议适配

AI Agent系统采用双层认知架构,包括认知层(Cognitive Layer)和元认知层(Metacognitive Layer),这种设计使Agent能够像人类一样进行智能思考和自我调节。

• • 认知层(Cognitive Layer) 感知(Sensors)、推理(Reasoner)、决策(Planner)、执行(Actuators)、记忆(Memory)、通信(Communicator)
• • 元认知层(Metacognitive Layer) 监控、评估、调节、优化、策略选择、学习

AI Agent类型

AI Agent框架

AI Agent框架是软件开发框架，专门用于构建、部署和管理AI Agent系统。它提供了一套完整的工具、库、API和基础设施，让开发者能够快速创建智能代理应用。

主流AI Agent框架对比

Agentic RAG(智能代理检索增强生成)

Agentic RAG是传统RAG(Retrieval-Augmented Generation)的升级版本，它将AI Agent的智能决策能力与RAG的信息检索能力相结合，创造出更加智能和主动的信息处理系统。

Agentic RAG的循环交互模式

Agentic RAG系统依赖循环交互模式，通过多轮迭代不断优化检索策略和结果质量。

1.初始调用(Initial Call)

• •用户目标传递:用户提示被传递给LLM
• •意图分析:系统分析用户的具体需求和目标
• •任务规划:制定初步的信息检索和处理计划

2.工具调用(Tool Calling)

• •信息缺口识别:模型识别当前信息的不完整性或模糊性

• •工具选择:选择合适的工具或检索方法

• •检索执行:

• • 向量数据库查询(如Azure AI Search Hybrid搜索)

• • 结构化SQL调用

• • 外部API调用

• • 知识图谱查询

3.评估与优化(Evaluation & Optimization)

• •信息充分性评估:审查返回的数据是否满足需求

• •质量检查:评估信息的准确性、相关性和完整性

• •策略调整:

• • 优化查询参数

• • 尝试不同的检索工具

• • 调整检索策略和方法

4.重复直到满意(Iterate Until Satisfied)

• •持续循环:重复检索-评估-优化过程
• •收敛判断:直到模型认为已获得足够清晰度和证据
• •最终响应:提供经过深思熟虑的最终答案

5.记忆与状态(Memory & State)

• •状态保持:系统在步骤间保持状态和记忆
• •历史记录:回忆之前的尝试及其结果
• •智能决策:避免重复循环，做出更明智的决策

MCP

MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic发布了一种大模型与外部数据源工具的集成标准。它定义了大模型如何安全、高效地访问和利用外部资源。

• • 模型幻觉 大模型回答不了解的问题时可能产生虚假信息
• • 信息过时 训练数据可能过时，无法提供最新信息
• • 功能局限 大模型只能对话，无法执行实际任务

MCP Host(宿主应用)

通常是LLM的宿主应用。主要负责

• • 创建和管理MCP Client
• • 与大模型LLM交互
• • 实现安全策略和权限控制
• • 协调整个MCP系统

MCP Client(客户端)

MCP Client是与大模型直接交互的组件

• • 与MCP Server交互获取可用工具
• • 接收大模型的工具调用请求
• • 执行对MCP Server的工具调用
• • 将结果返回给大模型

MCP Server(服务器)

MCP Server提供具体工具和服务的组件

• • 提供各种工具和服务
• • 处理来自Client的工具调用
• • 执行具体的业务逻辑
• • 返回执行结果

A2A

A2A(Agent-to-Agent)是一种专门用于AI Agent之间进行通信、协作和协调的协议标准，它定义了多个Agent如何相互理解、协作和协调行动。

协议层次结构

┌─────────────────────────────────────┐│ 应用层协议 ││ (任务协作、知识共享、决策协调) │├─────────────────────────────────────┤│ 会话层协议 ││ (对话管理、状态同步、上下文维护) │├─────────────────────────────────────┤│ 传输层协议 ││ (消息传递、数据交换、安全传输) │├─────────────────────────────────────┤│ 网络层协议 ││ (连接建立、路由选择、网络管理) │└─────────────────────────────────────┘

核心组件

• •Agent Registry: Agent注册和发现服务
• •Message Router:消息路由和分发
• •Collaboration Engine:协作引擎和协调器
• •Security Manager:安全管理和权限控制

A2A通信模式

点对点通信

Agent A ←→ Agent B

• •直接通信:两个Agent直接交换消息
• •双向交互:支持双向的信息交换
• •实时响应:支持实时的交互和响应

广播通信

Agent A → 广播消息 → Agent B, C, D...

• •一对多通信:一个Agent向多个Agent广播消息
• •事件通知:通知系统中的重要事件
• •状态同步:同步系统状态信息

组播通信

Agent A → 组播消息 → Agent组 {B, C, D}

• •选择性广播:向特定的Agent组发送消息
• •角色管理:基于角色和权限的消息分发
• •协作协调:协调特定组内的Agent行动

A2A协作模式

主从协作

主Agent → 任务分配 → 从Agent ↓结果收集 ← 任务执行 ← 从Agent

• •任务分解:主Agent将任务分解为子任务
• •资源分配:分配任务给合适的从Agent
• •结果整合:收集和整合各从Agent的执行结果

对等协作

Agent A ←→ 协商 ←→ Agent B ↓ ↓任务A 任务B ↓ ↓结果A ←→ 结果整合 ←→ 结果B

• •平等地位:所有Agent地位平等
• •协商机制:通过协商确定协作方式
• •结果整合:整合各Agent的执行结果

竞争协作

Agent A ←→ 竞争 ←→ Agent B ↓ ↓资源竞争 任务竞争 ↓ ↓协商解决 ←→ 冲突解决 ←→ 协商解决

• •资源竞争:竞争有限的资源
• •任务竞争:竞争任务执行权
• •冲突解决:通过协商解决冲突

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