AI Agents 架构与交互流程

AI Agents 架构框架

Agent 基本交互流程

sequenceDiagram
    participant User as 用户
    participant Orchestrator as 编排器
    participant TaskAgent as 任务Agent
    participant ToolAgent as 工具Agent
    participant Memory as 记忆模块
    participant LLM as 大语言模型
    
    User->>Orchestrator: 提交任务请求
    Orchestrator->>Memory: 检索相关上下文
    Memory-->>Orchestrator: 返回历史信息
    
    Orchestrator->>TaskAgent: 分解任务
    TaskAgent->>LLM: 分析任务需求
    LLM-->>TaskAgent: 返回任务计划
    
    TaskAgent->>ToolAgent: 请求工具调用
    ToolAgent->>ToolAgent: 执行具体工具
    ToolAgent-->>TaskAgent: 返回执行结果
    
    TaskAgent->>Memory: 保存执行结果
    TaskAgent-->>Orchestrator: 报告任务完成
    
    Orchestrator-->>User: 返回最终结果

多 Agent 协作架构

graph TD
    A[用户输入] --> B[主控Agent]
    B --> C{任务类型判断}
    
    C -->|数据分析| D[分析Agent]
    C -->|代码生成| E[编程Agent]
    C -->|文档处理| F[文档Agent]
    C -->|网络搜索| G[搜索Agent]
    
    D --> H[数据工具集]
    E --> I[开发工具集]
    F --> J[文档工具集]
    G --> K[搜索工具集]
    
    H --> L[结果汇总]
    I --> L
    J --> L
    K --> L
    
    L --> M[质量检查Agent]
    M --> N[最终输出]
    
    style B fill:#e1f5fe
    style M fill:#f3e5f5
    style N fill:#e8f5e8

Agent 决策流程

flowchart TD
    Start([开始]) --> Input[接收输入]
    Input --> Parse[解析请求]
    Parse --> Context[获取上下文]
    Context --> Plan[制定计划]
    
    Plan --> Execute{执行步骤}
    Execute -->|需要工具| Tool[调用工具]
    Execute -->|需要推理| Reason[逻辑推理]
    Execute -->|需要记忆| Memory[访问记忆]
    
    Tool --> Check{检查结果}
    Reason --> Check
    Memory --> Check
    
    Check -->|成功| Success[步骤完成]
    Check -->|失败| Retry[重试机制]
    
    Retry --> Execute
    Success --> More{还有步骤?}
    
    More -->|是| Execute
    More -->|否| Final[汇总结果]
    
    Final --> Output[输出结果]
    Output --> End([结束])
    
    style Start fill:#c8e6c9
    style End fill:#ffcdd2
    style Check fill:#fff3e0
    style More fill:#e1f5fe

Agent 能力模型

mindmap
  root((AI Agent))
    感知能力
      文本理解
      图像识别
      语音处理
      多模态融合
    
    推理能力
      逻辑推理
      因果推理
      类比推理
      常识推理
    
    执行能力
      工具调用
      API集成
      代码执行
      文件操作
    
    学习能力
      在线学习
      经验积累
      知识更新
      技能迁移
    
    交互能力
      自然语言
      多轮对话
      上下文理解
      情感识别

学习资料

核心概念

• Agent: 具有自主性的智能实体，能够感知环境并采取行动
• Tool: Agent 可以调用的外部功能模块
• Memory: Agent 的记忆系统，存储历史信息和学习经验
• Planning: Agent 的任务规划和决策机制

技术栈

• 框架: LangChain, CrewAI, AutoGen
• 模型: GPT-4, Claude, Gemini
• 工具: Function Calling, Plugin System
• 存储: Vector DB, Graph DB, Traditional DB

应用场景

• 智能客服系统
• 代码助手
• 数据分析助手
• 内容创作助手
• 业务流程自动化