什么是AI Agent？

AI Agent能自主感知环境、制定计划、执行行动。具备自主性、工具调用、记忆和推理四大能力。

一、ReAct（推理+行动）模式

由Google DeepMind在2022年提出，在推理和行动间循环：

def react_agent(query):
    context = []
    for step in range(5):
        thought = llm_think(query, context)
        action = llm_act(thought)
        observation = execute(action)
        context.append({"thought":thought,"action":action,"obs":observation})
        if action.type == "FINISH": return action.final_answer
    return "未完成"

二、工具调用（Function Calling）

tools = [{"type":"function","function":{"name":"search_web",
    "parameters":{"type":"object","properties":
    {"query":{"type":"string"}}}}}]

三、主流框架对比

四、记忆系统

总结

从LangChain入手构建单Agent再过渡到Multi-Agent，掌握ReAct循环是核心。

开发调试技巧

开发Agent时常见的问题和调试方法：

import logging; logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

class DebugAgent:

    def step(self, input):

        logger.info(f"[INPUT] {input}")

        thought = self.think(input)

        logger.info(f"[THOUGHT] {thought}")

        action = self.act(thought)

        logger.info(f"[ACTION] {action}")

        return action

| 调试方法 | 适用场景 | 效果 |

|---------|---------|------|

| 详细日志 | 开发阶段 | 追踪每一步推理 |

| Mock工具 | 测试阶段 | 隔离外部依赖 |

| 断点检查 | 困难Bug | 精确分析状态 |