# 一、LLM Agent 技术解析
# 1.1 什么是智能体（Agent）？
在人工智能领域，智能体（Agent）是指能够感知环境并自主采取行动实现目标的智能系统。具有主观能动性，实现从 “计划”，“组织”，“执行”，“学习” 等过程直至完成一个任务。
Agent：大模型驱动的自主智能体。Agent 具有以下核心特征：
Agent = 大模型 + 工具插件 + 执行流程 / 思维链
- Automatic：全流程自动，无需人工干预的独立决策能力，这也是 Agent 和 Workflow（需要人工干预）最大的区别
- Reflection：自我反思
- Tool Use：工具调用
- Planning：规划设计
- Memory：记忆
# 1.2 大语言模型在 Agent 中的角色
现代 LLM Agent 通常采用三层架构：
class LLMAgent:
def __init__(self, llm, tools):
self.llm = llm # 大语言模型核心
self.memory = VectorStore() # 向量记忆库
self.tools = {tool.name: tool for tool in tools} # 工具集
def run(self, query):
plan = self._generate_plan(query)
while not plan.complete():
action = plan.next_step()
if action.type == "TOOL_USE":
result = self.tools[action.tool].execute(action.params)
self.memory.store(result)
elif action.type == "LLM_CALL":
response = self.llm.generate(
prompt=action.prompt,
memory=self.memory.search(action.context)
)
plan.update(response)
return plan.final_output()# 1.2 关键技术组件
- 规划模块：基于 Chain-of-Thought 的推理机制
- 记忆系统：向量数据库 + 时序记忆的混合架构
- 工具集成：通过 API 调用实现现实世界交互
# 二、实践：构建会议安排 Agent
# 2.1 环境准备
使用 LangChain 框架和 OpenAI API：
pip install langchain openai python-dotenv然后进行 .env 文件配置
OPENAI_API_KEY="your-api-key"# 2.2 核心代码实现
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 自定义工具定义
class CalendarTool:
name = "calendar_access"
description = "访问用户日历数据"
def execute(self, params):
# 实现日历访问逻辑
return available_slots
# 构建Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
tools = [CalendarTool()]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是专业会议助手，当前时间：{current_time}"),
("user", "{input}")
])
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 执行示例
result = agent_executor.invoke({
"input": "安排下周团队会议",
"current_time": "2024-05-15 14:00"
})
print(result["output"])# 2.3 功能扩展
添加邮件通知功能：
class EmailTool:
name = "send_email"
description = "发送会议通知邮件"
def execute(self, params):
# 实现邮件发送逻辑
return f"邮件已发送至{params['recipients']}"
tools.append(EmailTool())# 三、进阶优化策略
# 3.1 记忆优化
使用 Chroma 向量数据库实现长期记忆：
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
class EnhancedMemory:
def __init__(self):
self.vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings())
self.buffer = []
def store(self, record):
self.vectorstore.add_texts([record["content"]])
self.buffer.append(record)
def retrieve(self, query):
return self.vectorstore.similarity_search(query)# 3.2 多 Agent 协同
集成本地和云端模型：
class HybridLLM:
def __init__(self):
self.cloud = ChatOpenAI()
self.local = Ollama(model="llama3")
def generate(self, prompt):
cloud_res = self.cloud.invoke(prompt)
local_res = self.local.generate(prompt)
return self._blend_responses(cloud_res, local_res)
