Agent 架构设计：让 LLM 自己思考和行动

AI Agent 是 2024-2025 年最火的方向之一。它让大模型从"回答问题"进化到"自主完成任务"。

什么是 Agent

Agent 不是一种新模型，而是一种架构模式。它把 LLM 当作"大脑"，配上：

• 工具：搜索、计算器、代码执行器、API 调用等
• 记忆：短期记忆（对话历史）、长期记忆（向量数据库）
• 规划：任务拆解、路径选择、自我反思

ReAct 模式

最经典的 Agent 范式。模型在每一步做两件事：

1. Reason（推理）：分析当前状态，决定下一步做什么
2. Act（行动）：调用工具执行具体操作

然后根据观察结果继续推理，形成 Thought → Action → Observation 的循环。

工具调用

最直接的方式是 Function Calling。OpenAI、Anthropic 等 API 都支持让模型输出结构化的函数调用请求。你把函数的 JSON Schema 传给模型，模型决定调用哪个函数、传什么参数。

多 Agent 协作

复杂任务可以由多个专门的 Agent 协作完成：

• Planner Agent：分解任务、分配子任务
• Coder Agent：专门写代码
• Reviewer Agent：审查代码质量
• Researcher Agent：搜索和总结信息

框架方面可以考虑 AutoGen、CrewAI、LangGraph 等。

Agent 的难点

• 幻觉放大：每一步出错都会在链条中放大
• 无限循环：模型可能陷入重复思考
• 成本控制：每次思考都消耗 token，深度思考代价高
• 安全：Agent 有执行权限，必须严格限制