AI 智能体是一种能够感知环境、做出决策、规划行动并执行任务的自主软件实体。其开发框架核心在于赋予智能体推理能力、记忆能力和工具调用能力，使其能够处理开放式任务。

通用的 AI 智能体开发框架通常由以下四个核心模块构成：

1. 感知模块（Perception Module）

感知模块是智能体的“眼睛”和“耳朵”，负责从环境中获取和理解数据。

A. 环境输入（Inputs）

• 文本： 用户指令、文档、网页内容、API 返回数据。

• 视觉： 图像、视频、UI 截图（用于执行点击、填写等操作）。

• 听觉： 语音输入（通过 ASR 转换为文本）。

• 结构化数据： 数据库记录、JSON/XML 数据。

B. 数据预处理与理解（Preprocessing & Understanding）

• 信息提取（Extraction）： 从非结构化数据中识别并提取关键实体、关系和意图。

• 状态表示（State Representation）： 将复杂的环境输入转化为智能体可理解的、标准化的内部状态（Internal State），这通常是一个结构化的 JSON 或 YAML 对象。

• 工具可用性评估： 分析当前状态，判断智能体能够使用哪些**外部工具（Tools）**来辅助完成任务。

2. 核心推理与决策模块（Reasoning & Decision Module）

这是智能体的“大脑”，负责规划任务、生成行动并进行自我修正。

A. 大语言模型（LLM）驱动

• 角色与指令（System Prompt）： 通过强大的 System Prompt 为 LLM 设定角色、任务目标、行动规则和输出格式。

• 思维链（CoT - Chain-of-Thought）： 强制 LLM 在执行行动前，先输出一个详细的思考过程。这使得决策过程透明化，并便于调试和自我修正。

B. 规划与分解（Planning & Decomposition）

• 任务分解： 当接收到复杂的高级任务时（如“研究最新市场趋势”），智能体需要将其分解为一系列可执行的原子步骤（例如：搜索关键词 阅读 Top 5 结果 总结数据 撰写报告）。

• 行动生成（Action Generation）： 基于当前步骤和环境状态，LLM 生成一个明确的、可执行的行动指令，例如：{ "action": "search_web", "query": "2025 年 AI 市场增长率" }。

C. 自我反思与修正（Self-Reflection）

• 在每次行动执行后，智能体都会评估行动的结果：成功评估： 结果是否达到了当前步骤的目标？错误处理： 如果行动失败或结果不理想，智能体需要修改其原始规划，重新生成下一步行动。这通常涉及将失败结果反馈给 LLM 进行重新推理。

3. 记忆与知识库模块（Memory & Knowledge Base）

记忆模块赋予智能体学习和保持语境的能力。

A. 短期记忆（Short-Term Memory）

• 上下文（Context Window）： 存储当前对话和最近几次行动的历史记录。这依赖于 LLM 的原生上下文窗口限制。

B. 长期记忆（Long-Term Memory）

• 知识库（Knowledge Base）： 存储智能体的静态、核心信息，例如项目规则、安全策略等。

• 经验记忆（Episodic Memory）： 存储过去执行的任务、成功经验和失败教训。

• 向量数据库（Vector Database）： 所有的长期记忆都会被转化为**向量嵌入（Embeddings）**并存储在向量数据库中（如 Pinecone, Weaviate）。

• 检索增强生成（RAG - Retrieval-Augmented Generation）： 在推理前，智能体从向量数据库中检索与当前任务最相关的记忆片段，并将其作为附加上下文（Context）输入给 LLM，从而提高回答的准确性和针对性。

4. 行动与工具模块（Action & Tools Module）

这是智能体的“手脚”，负责将推理结果转化为对外部世界的实际影响。

A. 工具注册（Tool Registration）

• 智能体需要一个注册表，列出所有可用的外部功能，并提供其清晰的功能描述和参数格式（通常是 JSON Schema）。

B. 核心执行工具（Core Tools）

• 网络搜索（Web Search）： 用于获取实时信息，通常是必备工具。

• 代码解释器（Code Interpreter）： 用于执行 Python 代码，处理数据计算、格式转换或调用外部库。

• 文件操作： 读写文件、编辑文档、处理 CSV/Excel 文件。

• 自定义 API 调用： 调用特定业务的内部或外部 API（如 CRM、ERP 或特定数据库）。

C. 执行器（Executor）

• 执行器接收 LLM 生成的格式化行动指令（例如：{"action": "search_web", "query": "..."}），负责：安全验证： 验证行动的合法性。函数调用： 实际调用对应的外部工具或 API。结果捕获： 捕获工具返回的结果，并将其返回给感知模块，形成下一个决策循环的输入。

总结：智能体执行循环（The Agent Loop）

AI 智能体的所有模块都是一个闭环运行的：

1. 感知： 接收环境输入。

2. 推理： 利用 LLM 和 RAG 规划下一步行动。

3. 行动： 调用工具执行规划。

4. 循环： 将行动结果反馈给感知模块，重复该过程，直到任务完成。

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