大模型Agent入门：从概念到实践，探索智能体的未来

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型 Agent 逐渐成为科技领域的热门话题。无论是软件开发工程师，还是对 AI 感兴趣的普通读者，可能都听说过“Agent”这个词，但它到底是什么？它如何改变我们的生活？本文将带你从零开始了解大模型 Agent，并通过示例代码和实践案例，帮助你快速入门。

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1. Agent 是什么

在计算机科学中，Agent（智能体） 是指能够感知环境、自主决策并执行任务的软件实体。简单来说，Agent 就像一个“虚拟助手”，它可以根据输入的信息做出反应，并完成特定的目标。

举个例子：

• 你手机上的语音助手（如 Siri、小爱同学）就是一个简单的 Agent。它听到你的指令后，会分析你的需求并执行相应的操作，比如播放音乐、设置闹钟等。
• 在游戏中，NPC（非玩家角色）也是一种 Agent，它们会根据玩家的行为做出相应的反应。

Agent的概念最早可以追溯到20世纪50年代的人工智能研究。早期的Agent主要是基于规则的系统，它们通过预定义的规则来解决问题。然而，这种方法的局限性很大，无法处理复杂的现实场景。

随着机器学习和深度学习的兴起，Agent的能力得到了显著提升。特别是近年来，大模型（如GPT、BERT等） 的出现，为Agent赋予了更强的语言理解、推理和决策能力，使其能够处理更加复杂的任务。

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2. 大模型对 Agent 的促进作用

大模型（如 ChatGPT、DeepSeek 等）的出现，彻底改变了 Agent 的能力边界。以下是几个关键点：

1. 语言理解与生成能力

大模型能够理解和生成自然语言，这使得 Agent 可以更好地与人类交互。例如，ChatGPT 可以通过对话理解用户的需求，并提供准确的回答或建议。

2. 多任务处理能力

传统 Agent 通常只能完成特定领域的任务，而大模型可以通过预训练学习到广泛的知识，从而支持多任务处理。比如，一个基于大模型的 Agent 既可以帮你写代码，也可以帮你规划旅行路线。

3. 推理与决策能力

大模型不仅能够理解语言，还具备一定的推理能力。例如，它可以分析复杂问题，并提供分步骤的解决方案。这种能力使得 Agent 在自动驾驶、机器人等领域有了更大的应用空间。

4. 可扩展性

通过与大模型结合，Agent 可以轻松接入各种工具和 API。例如，LangChain 框架允许开发者将大模型与外部工具（如搜索引擎、数据库）结合，构建功能更强大的 Agent。

大模型应用的智能体，通常指一种具有自我管理、自我学习、自我适应、自我决策能力的机器人或软件。它可以在没有人工参与的情况下工作。

一般来说，一个 LLM agent 包含以下核心组件：

• 大脑 - 作为协调者的代理核心（大模型 LLM）
• 规划能力 - 帮助代理规划未来的行动 （一般是 agnet 处理的）
• 记忆能力 - 管理代理过去的行为（上下文短期记忆，数据库长时间记忆）
• 工具使用能力：可以使用的工具（请求网页，计算器，获取各种数据的接口等）

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3. 用 LangChain 实现一个简单的 Agent

接下来，我们通过一个简单的示例，展示如何使用 LangChain 框架构建一个基于大模型的 Agent。

什么是 LangChain？

LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者将大模型（如 DeepSeek）与外部工具、数据源结合，构建功能强大的 Agent。它支持多种任务，如问答、文本生成、数据分析等。

示例：构建一个医院预约挂号 Agent

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用 LangChain 和大模型构建一个进行预约挂号的 Agent。

import os
from datetime import datetime
from typing import List

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.tools import tool


@tool
def get_time() -> str:
    """
    返回当前时间，精确到秒
    :return: 当前时间字符串，示例：2024-10-12 14:30:45
    """
    now = datetime.now()
    print("返回当前日期")
    return now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")


@tool
def get_doctor(date: str) -> List[str]:
    """
    返回指定日期，坐诊的医生名称
    :param date: 日期，示例：2023-01-02
    :return: 医生名称列表
    """
    print(f"返回{date}坐诊的医生列表")
    return ["张三", "李四"]


@tool
def hospital_appointment(date: str, doctor_name: str) -> bool:
    """
    医院预约挂号接口
    :param date: 预约日期 ,示例：2023-01-02
    :param doctor_name: 医生名名称
    :return: 预约结果,true:成功，false：失败
    """
    if doctor_name == "张三":
        print("张三医生没号了")
        return False
    return True


tools = [get_time, get_doctor, hospital_appointment]

# 此处以阿里云的大模型qwen-max为例，您可按需使用自己的模型。
llm = init_chat_model(model="qwen-max",
                      model_provider="openai",
                      api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
                      base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")

system_prompt = """
你是一个人工智能体，请自主处理用户的信息
"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", system_prompt),
    ("human", "{input}"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
])

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 输入信息，agent会自动处理
result = agent_executor.invoke({"input": "生病了，我要预约一个明天的号?"})
print(result)

代码说明

1. 提供的工具有：
   1. get_time：返回当前日期和时间
   2. get_doctor：查询指定日志，坐诊的医生列表
   3. hospital_appointment：预约指定日期，指定医生的号
2. 大脑（LLM）：llm 使用阿里云提供的一个大模型，这里可以替换成任意其他模型。
3. AgentExecutor：是 LangChain 框架中的一个核心组件，用于管理和执行基于大模型的 Agent 任务。它负责协调大模型与工具（Tools）之间的交互，确保 Agent 能够根据用户输入动态调用合适的工具，并生成最终的输出。

运行结果

当你运行上述代码时，Agent 会输出类似以下内容：

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: `get_time` with `{}`
responded: 可以帮您预约明天的号，但是我需要知道明天具体是哪一天，以及您希望预约哪位医生。如果不确定预约哪位医生，我可以先查询一下明天有哪些医生坐诊。请提供明天的具体日期。

返回当前日期
2025-03-16 21:24:42
Invoking: `get_doctor` with `{'date': '2025-03-17'}`
responded: 今天是2025年03月16日，那么明天就是2025年03月17日。现在我来查询一下2025年03月17日有哪些医生坐诊。

返回2025-03-17坐诊的医生列表
['张三', '李四']
Invoking: `hospital_appointment` with `{'date': '2025-03-17', 'doctor_name': '张三'}`
responded: 明天2025年03月17日坐诊的医生有张三和李四两位。请问您想要预约哪位医生呢？如果对这两位医生没有特别偏好，我将默认为您预约张三医生。

张三医生没号了
False
Invoking: `hospital_appointment` with `{'date': '2025-03-17', 'doctor_name': '李四'}`
responded: 非常抱歉，预约张三医生失败了。可能是因为预约已满或者其他原因。我们尝试预约另一位医生李四，看看是否可以成功。

True好消息，已经成功为您预约了2025年03月17日李四医生的号。请您按时前往医院就诊，并记得携带相关证件和资料。祝您早日康复！如果有其他问题，也可以随时向我咨询。

> Finished chain.
{'input': '生病了，我要预约一个明天的号', 'output': '好消息，已经成功为您预约了2025年03月17日李四医生的号。请您按时前往医院就诊，并记得携带相关证件和资料。祝您早日康复！如果有其他问题，也可以随时向我咨询。'}

Process finished with exit code 0

可以发现，我们没有像传统编码一样，编写业务流程代码，我们只是提供了3个工具。当用户输入生病了，我要预约一个明天的号 之后，agent 会按照自己的理解，调用工具来完成目标。其中”张三”医生预约失败后，它还会自动切换下一个医生”李四”进行预约。

这应该就是“智能体”最核心的地方了，当大模型的能力越强，就会让智能体 Agent 更智能（能精准理解用户的意图，调用工具更不会出错，结果更准确）。

对比传统代码开发的优缺点

优点 ：

特性	传统代码实现	LangChain实现
逻辑复杂度	高，需要手动解析输入和调用工具	低，大模型自动处理工具调用
扩展性	差，添加新工具需修改主逻辑	强，添加新工具只需定义新类
灵活性	低，无法动态组合工具	高，支持动态组合工具
多步骤任务支持	不支持	支持

缺点：

尽管Agent技术在许多方面表现出色，但它也存在一些缺点和挑战：

1. 依赖大模型的性能：Agent的核心能力依赖于大模型的表现。如果大模型的理解或推理能力不足，Agent的表现也会受到影响。例如：
理解错误：大模型可能误解用户意图，导致调用错误的工具。
生成错误：大模型生成的指令可能不准确，导致工具调用失败。
2. 复杂任务的处理能力有限：虽然Agent可以处理多步骤任务，但对于非常复杂的任务（如需要大量上下文或长期记忆的任务），Agent的表现可能不够理想。
3. 安全性和隐私问题：Agent可能需要访问敏感数据（如用户位置、个人信息）来完成任务。如果安全性不足，可能导致数据泄露或滥用（如果使用非自己部署的大模型服务，这个问题会突出一些）。
4.  开发和维护成本高：尽管LangChain简化了开发流程，但构建一个高效、可靠的Agent仍然需要大量的调试和优化工作。此外，维护Agent也需要持续投入（相比较传统的代码开发，构建一个高效、可靠的 agent 不是一件容易的事情，面临的挑战也更多）。
5. 对计算资源的依赖：大模型和Agent的运行通常需要大量的计算资源（如GPU）。对于资源有限的团队或个人开发者来说，这可能是一个问题。

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4. Agent 的当前发展与应用

随着大模型技术的进步，Agent 的应用场景越来越广泛。以下是一些典型的应用领域：

1. 机器人

Agent 在机器人领域的应用非常广泛。例如，家庭服务机器人可以通过语音与用户交互，完成打扫、送餐等任务。大模型的加入使得机器人能够更好地理解自然语言指令，并做出更智能的决策。

2. 自动驾驶

自动驾驶汽车本质上就是一个复杂的 Agent 系统。它需要感知周围环境（通过摄像头、雷达等），并根据实时数据做出驾驶决策。大模型的引入可以提升自动驾驶系统的感知和决策能力，使其能够应对更复杂的交通场景。

3. 虚拟助手

虚拟助手（如 Siri、Alexa）是 Agent 的典型应用。随着大模型的发展，虚拟助手的能力越来越强，不仅可以回答问题，还可以完成订餐、订票等复杂任务。

4. 游戏 AI

在游戏中，Agent 可以作为 NPC 的角色，与玩家互动。大模型使得 NPC 的行为更加智能和自然，提升了游戏体验。

5. 企业自动化

在企业中，Agent 可以用于自动化流程，如客户服务、数据分析等。例如，一个基于大模型的 Agent 可以自动处理客户邮件，并根据内容生成回复。

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总结

大模型 Agent 是人工智能领域的一个重要方向，它正在改变我们与技术交互的方式。通过结合大模型的强大能力，Agent 可以完成更加复杂和多样化的任务，应用场景无处不在。

如果你是一名软件开发工程师，不妨尝试使用 LangChain 等工具，构建属于自己的 Agent。未来，Agent 技术将会更加成熟，成为我们生活中不可或缺的一部分。