架构设计

引言 AI Agent作为人工智能领域的前沿技术，正在revolutionize我们与AI系统交互的方式。本文将深入探讨AI Agent的核心架构、设计模式和实践经验。 1. AI Agent核心架构 1.1 基础组件 AI Agent系统通常包含以下核心组件： 1 2 3 4 5 6 7 class AgentCore: def __init__(self): self.llm = LanguageModel() # 大语言模型 self.memory = MemorySystem() # 记忆系统 self.tools = ToolRegistry() # 工具注册表 self.planner = TaskPlanner() # 任务规划器 self.executor = ActionExecutor() # 执行器 1.2 感知-推理-行动循环 Agent的核心运行机制基于感知-推理-行动（Perception-Reasoning-Action）循环： graph LR A[环境输入] --> B[感知模块] B --> C[推理引擎] C --> D[行动执行] D --> E[环境反馈] E --> B C --> F[记忆系统] F --> C C --> G[知识库] G --> C style A fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px style E fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px style C fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px 感知阶段：接收环境输入，理解用户意图 推理阶段：基于记忆和知识进行决策 行动阶段：执行具体操作，产生输出 2. 高级架构模式 2.1 ReAct架构 ReAct（Reasoning and Acting）模式结合了推理和行动： ...