什么是AI Agent？

AI Agent的定义多种多样，常见的翻译为“智能体”，但直译为“代理”。随着大语言模型（LLM）的发展，AI的能力已不再局限于简单的任务自动化，而是能够处理复杂且连续的工作流。例如，基于LLM的助手可以自动替用户在电商平台上订购商品并安排配送。这类助手被称为AI Agent。

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AI Agent的关键特性

1. 内存管理：存储并管理与用户的交互记录。
2. 外部数据源交互：与外部系统通信以获取数据或完成任务。
3. 函数执行：通过调用函数完成实际工作。

应用场景

• 餐厅预订：帮助用户在线预订座位、比较餐厅。
• 虚拟协作同事：协助完成项目中的特定任务。
• 自动化日常操作：执行多步骤操作，例如代码编辑、依赖安装等。

为什么选择AI Agent框架？

虽然可以从零开始构建AI Agent，但使用现有框架可以显著提升效率。这些框架提供了预先打包的工具和功能，帮助快速构建AI助手。

框架的优势

1. 选择合适的LLM：支持多种模型（如OpenAI、Anthropic等）。
2. 添加知识库：可将特定文档（如PDF、JSON等）作为知识库。
3. 内置记忆功能：无需自行构建复杂的存储系统。
4. 自定义工具：支持在线支付、API调用、数据库查询等功能。
5. 简化工程挑战：降低开发复杂性。
6. 加速开发与部署：快速构建并部署到云平台。

AI Agent的基本结构

以下代码片段展示了一个简单的AI Agent结构：

class AIAgent:
    def __init__(self, model, memory, tools):
        self.model = model
        self.memory = memory
        self.tools = tools

    def perform_task(self, task):
        # 基于任务调用模型和工具
        pass

现代AI Agent，例如Windsurf，可以帮助用户快速生成、运行、编辑、构建和部署全栈Web应用程序，支持Astro、Next.js等技术。

企业中的Multi-Agent应用

AI Agent在企业环境中具有广泛的应用，尤其是在自动化和重复任务方面：

1. 呼叫分析：分析视频通话中的情感、意图。
2. 市场倾听：监控客户情感。
3. 费用管理：自动化费用报告和审批。
4. 对话式银行：通过聊天或语音助手处理银行业务。
5. 技术支持：加速代码生成、测试和修复。

2025年五大AI Agent框架

以下是五大值得关注的AI Agent框架：

1. Phidata：专注于数据驱动的Agent开发。
2. OpenAI Swarm：支持多Agent协作。
3. LangGraph：适合复杂任务的流程管理。
4. Microsoft Autogen：深度集成微软生态。
5. Vertex AI：Google推出的企业级AI平台。