Part.1: AI Agent 的核心概念与构成  (Anatomy of an AI Agent)

1.1 AI Agent 的定义和特点

1.1.1 什么是 Agent？

• 感知 (Perceive): Agent 能够通过各种方式获取周围环境的信息。例如，机器人可以通过摄像头、传感器等感知周围环境；软件 Agent 可以通过读取文件、访问 API 等方式获取信息。

• 思考 (Think): Agent 能够根据感知到的信息，进行思考、推理和决策。这个思考过程可以是基于规则的，也可以是基于模型的，甚至可以是基于深度学习的。

• 行动 (Act): Agent 能够采取行动，对环境或其他实体产生影响。例如，机器人可以移动、抓取物体；软件 Agent 可以发送消息、修改数据等。

      +--------------- -+
      |    AI  Agent    |
      +--------+--------+
               |
      +--------v--------+
      |  Environmen  t  |
      +--------+--------+
               ^ Perceive
      +--------+--------+
      |    Decision     |
      |     Making      |
      +--------+--------+
               | Act
      +--------v--------+
      |    Actions       |
      +------------------+

                 (图 1. AI 代理概念示意图)

1.1.2 Agent vs. 工作流 (Workflows)

Workflow:

[Input] --> [Task A] --> [Task B] --> [Task C] --> [Output]

Agent:

+-------+     Perceive     +-------------+
| Agent | <--------------> | Environment |
+-------+     Act          +-------------+
  ^                         |
  |                         v
  +-------+     Decide      +-------+
  | Goal  | <------------ | State |
  +-------+                 +-------+

1.1.3 Agent 的关键特征:

• 自主性 (Autonomy): Agent 能够独立做出决策并执行任务，而无需人工持续干预或控制。它们可以根据预设的目标和自身的感知，自主选择合适的行动方案。例如，一个股票交易 Agent 可以根据市场行情和预设的交易策略，自主决定买入或卖出股票，而无需人工指令。

• 交互性 (Interactivity): Agent 能够与其他 Agent 或人类进行交互，包括接收和发送信息、进行协商、合作或竞争等。这种交互性使得 Agent 能够融入复杂的社交环境，并与其他实体共同完成任务。例如，一个会议安排 Agent 可以与其他参会者的 Agent 进行沟通，协商出一个所有人都方便的时间。

• 主动性 (Proactivity): Agent 能够主动采取行动来实现目标，而不仅仅是被动地响应外部刺激。它们可以根据自身的内部状态和目标，主动发起行动，而不是仅仅对外部事件做出反应。例如，一个新闻推荐 Agent 可以主动根据用户的兴趣，推送相关的新闻文章，而不仅仅是等待用户输入查询关键词。

• 学习能力 (Learning Ability): 许多 Agent 能够从经验中学习，不断改进自身的性能。它们可以根据过去的交互数据，调整自身的策略和行为模式，以更好地适应环境和实现目标。例如，一个电商推荐 Agent 可以根据用户的购买记录和浏览历史，学习用户的喜好，并不断优化推荐结果。

• 目标导向性 (Goal-Orientedness): Agent 的行为都是为了实现预设的目标。它们会根据目标来规划自身的行动，并评估行动的效果。例如，一个游戏 Agent 的目标可能是赢得比赛，它会根据游戏规则和当前局势，选择最优的行动策略。

• 可信性 (Believability): 对于与人交互的 Agent 而言，需要让使用者感受到可信。Agent 需要能够以符合人类逻辑和习惯的方式进行思考和行动，才能让用户产生信任感。例如，一个虚拟助手 Agent 需要能够流畅地与用户对话，并提供有帮助的信息，才能让用户觉得它是一个可靠的助手。

• 适应性 (Adaptability): Agent 能够根据不断变化的环境或需求调整自身的行为或策略，以保持其有效性。例如，一个股票交易 Agent 需要能够根据不断变化的市场行情，调整自身的交易策略，以最大化收益。

• 持续运行 (Continuous Operation): Agent 可以长时间甚至永久运行，持续执行任务或提供服务，而不需要每次都重新启动或初始化。例如，一个服务器监控 Agent 可以 24/7 运行，持续监控服务器的状态，并在出现异常时及时报警。

• 环境的类型:
• 完全可观测 (Fully Observable) vs. 部分可观测 (Partially Observable): Agent 是否能够获取环境的全部信息。例如，棋类游戏通常是完全可观测的，而自动驾驶汽车所处的环境则是部分可观测的。
• 确定性 (Deterministic) vs. 随机性 (Stochastic): 环境的行为是否是确定的，还是包含随机因素。例如，棋类游戏是确定性的，而股票市场则是随机的。
• 静态 (Static) vs. 动态 (Dynamic): 环境是否会随着时间发生变化。例如，一个空房间可以认为是静态的，而繁忙的街道则是动态的。
• 离散 (Discrete) vs. 连续 (Continuous): 环境的状态和 Agent 的行动是否是离散的或连续的。例如，棋盘游戏是离散的，而驾驶汽车是连续的。
• 单 Agent (Single-Agent) vs. 多 Agent (Multi-Agent): 环境中是否存在多个 Agent。例如，一个独立的扫地机器人是单 Agent 系统，而多个协作的机器人则构成多 Agent 系统。

• Agent 与环境的交互: Agent 通过传感器 (Sensors) 感知环境，获取环境的信息；通过执行器 (Actuators) 对环境施加影响，改变环境的状态。Agent 内部的决策过程可以看作是一个感知-行动的循环：Agent 感知环境，根据感知到的信息进行决策，然后采取行动，行动的结果又会改变环境的状态，Agent 再感知新的环境状态，进行新一轮的决策和行动。

• 环境对 Agent 设计的影响: 环境的特点会影响 Agent 的设计。例如，在部分可观测的环境中，Agent 需要具备更强的推理和预测能力，以便根据有限的信息推断环境的完整状态；在动态环境中，Agent 需要具备更强的适应能力，以便及时应对环境的变化；在多 Agent 环境中，Agent 需要具备与其他 Agent 交互、协作或竞争的能力。

+-------------------+         Sensors         +-----------------+
|    AI  Agent     |------------------------>|   Environment   |
+--------+--------+                         +-----------------+
               ^                                      |
               |                                      |
               | Actuators                           |
               +--------------------------------------+
                          (图 5. Agent 与环境的交互)

1.2 AI Agent 的关键属性 (Key Attributes)

1.2.1 角色 (Persona)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位专业的财务顾问，你总是能给出让人信服的建议，并且有条理，值得信赖。"},  # 系统提示
        {"role": "user", "content": "我今年 30 岁，想开始规划退休，有哪些需要考虑的关键因素？"}
    ]
)

response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1000,
    system="你是一位专业的财务顾问，你总是能给出让人信服的建议，并且有条理，值得信赖。", # 系统提示
    messages=[
        {"role": "user", "content": "我今年 30 岁，想开始规划退休，有哪些需要考虑的关键因素？"}
    ]
)

• 清晰的角色定义: 在系统提示中，应该清晰地说明 Agent 的角色、职责和能力范围。例如，"你是一个专业的股票交易助手，你的职责是帮助用户分析股票行情，并根据用户的指令执行交易。"

• 详细的行为规范: 系统提示应该详细说明 Agent 在不同情境下的具体行为，包括沟通风格、语气、用词等。例如，"你说话的语气应该专业、严谨，避免使用口语化的表达。在回答用户的疑问时，你应该提供详细的解释和数据支持。"

• 约束和限制: 明确指出 Agent 不能做什么，设定行为边界。例如，“你不能提供任何投资建议，不能操作用户的账户，不能泄露用户的个人信息”。

• 利用示例对话: 通过提供示例对话来进一步明确角色的行为模式。例如，"用户：请帮我分析一下特斯拉的股票行情。代理：好的，根据最新的数据显示，特斯拉的股票当前价格为……，最近一周的涨幅为……，以下是几个关键指标的分析……"

• 进行充分的测试和调优: 通过实际测试来评估不同的 Prompt 对模型输出的影响, 观察 Agent 的行为是否符合预期，并根据测试结果不断调整和优化系统提示。

• 塑造 Agent 的行为模式: 系统提示为 Agent 提供了行为准则，使其能够以一致的、符合预期的角色进行交互。

• 确保一致性和可靠性: 通过设定明确的角色和行为规范，可以确保 Agent 在不同的会话中保持一致的表现，提高其可靠性。

• 实现特定领域的专业性: 通过定制系统提示，可以将 Agent 塑造成特定领域的专家，例如财务顾问、法律顾问、技术支持等。

• 强制执行道德和安全准则: 系统提示可以用来约束 Agent 的行为，防止其产生不道德或不安全的输出。

• 提高响应的质量: 一个精心设计的系统提示可以引导 Agent 生成更相关、更准确、更有帮助的响应。

1.2.2 指令 (Instruction)

class Agent:
    # ...
    @property
    def instruction(self) -> str:
        return self._instruction

    @instruction.setter
    def instruction(self, value: str):
        self._instruction = value
        # Reset conversation history when instruction changes
        self._history = []

    def _build_messages(self) -> List[Dict[str, str]]:
        # ...
        if self.instruction:
            messages.append({"role": "user", "content": f"Global Instruction: {self.instruction}"})
        # ...

"在提供财务建议时：
1. 始终强调个人情况和风险承受能力的重要性。
2. 切勿推荐特定股票或对回报做出承诺。
3. 在适当时包括咨询持牌专业人员的免责声明。
4. 将复杂的概念分解为简单的、可操作的步骤。
5. 在你的建议中同时考虑短期和长期影响。"

• 清晰明确 (Clarity): 指令应该清晰、明确，避免使用模糊或模棱两可的语言，确保 Agent 能够准确理解指令的含义。每一条指令都应该针对一个特定的方面，避免将多个指令混杂在一起。

• 可操作性 (Actionability): 指令应该具体、可操作，能够指导 Agent 的具体行动。避免使用过于抽象或笼统的指令，例如“要友好”或“要专业”，而应该使用更具体的指令，例如“使用礼貌用语”或“提供数据支持”。

• 一致性 (Consistency): 不同的指令之间应该相互一致，避免出现矛盾或冲突的情况。例如，不要同时给出“要尽可能详细地回答问题”和“要保持回答简洁”这样的指令。

• 可扩展性 (Scalability): 指令的制定应该考虑到未来的扩展性，能够适应新的任务和场景。随着 Agent 能力的增强和应用场景的扩展，可以逐步添加新的指令来扩展 Agent 的能力。

• 完整性 (Completeness): 指令应该覆盖 Agent 可能遇到的各种常见场景，确保 Agent 在各种情况下都知道如何行动。这需要对 Agent 的应用场景进行充分的分析和预判。

1.2.3 任务 (Task)

class Agent:
    # ...
    @property
    def task(self) -> str:
        return self._task

    @task.setter
    def task(self, value: str):
        self._task = value

    def execute(self, task: Optional[str] = None) -> str:
        # ...
        if task is not None:
            self._task = task
        # ...

• “30 多岁的人规划退休时需要考虑哪些关键因素？”

• “帮我分析一下特斯拉的股票行情。”

• “比较一下指数基金和主动管理基金的优缺点。”

• “根据我的风险承受能力，推荐一个投资组合。”

• 信息检索任务: 例如“查找关于 AI Agent 的最新论文”、“找到这张图片的出处”、“列出所有包含关键词‘深度学习’的文档”。

• 内容生成任务: 例如“写一篇关于 AI Agent 的博客文章”、“生成一个产品描述”、“写一首关于秋天的诗歌”、“为这张图片写一段说明文字”。

• 问题解答任务: 例如“AI Agent 的主要应用领域有哪些？”、“如何预防信用卡欺诈？”、“美国的首都是哪里？”。

• 对话任务: 例如“与用户进行闲聊”、“安慰一个失落的人”、“模拟一个面试场景”。

• 工具使用任务: 例如“使用计算器计算 123 乘以 456”、“查询明天的天气”、“预订一张机票”、“将这份文档翻译成英文”。

• 多模态任务: 例如“根据这张图片生成一段文字描述”、“根据这段文字生成一幅图像”、“这段音频的主要内容是什么？”。

• 指令 (Instructions) 是更长期的、更一般的指导方针， 它定义了 Agent 在各种场景下的行为准则。指令通常在 Agent 初始化时设定，并在 Agent 的整个生命周期中保持不变。

• 任务 (Tasks) 是更具体的、更即时的目标， 它描述了 Agent 当前需要执行的操作。任务通常由用户或其他 Agent 发起，并在完成后结束。

1.2.4 规划 (Planning)

• ReAct (Reasoning and Acting): ReAct 是一种将推理 (Reasoning) 和行动 (Acting) 结合起来的提示策略。它引导 Agent 在执行任务的过程中，交替进行思考 (Thought)、行动 (Action) 和观察 (Observation)，从而逐步逼近目标。ReAct 提示的典型结构如下：

Thought: [Agent 对当前状态的思考]
Action: [Agent 采取的行动]
Observation: [Agent 观察到的行动结果]
... (重复以上步骤)
Final Answer: [Agent 的最终答案]

通过这种方式, ReAct 能够将任务分解成多个步骤, 并在每个步骤中进行推理和行动, 从而提高 Agent 在复杂任务上的表现。

• Chain-of-Thought (CoT): 思维链提示通过引导 LLM 将一个复杂问题分解成多个中间步骤，并逐步推理出最终答案，从而提高 LLM 在复杂推理任务上的性能。思维链提示通常包含一系列的“让我们逐步思考”之类的引导语，例如：

问题：小明有 5 个苹果，他又买了 3 个苹果，然后吃了 2 个苹果，请问小明还剩几个苹果？

让我们逐步思考：
1. 小明原来有 5 个苹果。
2. 他又买了 3 个苹果，所以他现在有 5 + 3 = 8 个苹果。
3. 他吃了 2 个苹果，所以他还剩 8 - 2 = 6 个苹果。

最终答案：小明还剩 6 个苹果。

通过这种方式，CoT 能够将复杂问题分解成多个简单的步骤，并逐步推导出最终答案，从而提高 LLM 在复杂推理任务上的性能。

• Reflection: 反思提示鼓励 LLM 对自身的输出进行评估和反思，从而发现并纠正错误，提高输出的质量。反思提示通常包含一些引导 LLM 进行自我评估的问题，例如：

你的答案是否完整？
你的答案是否准确？
你的答案是否符合逻辑？
你的答案是否可以改进？

通过这种方式，Reflection 能够促使 LLM 对自身的输出进行批判性思考，并进行修正和改进，从而提高输出的质量。

• 反应式规划 (Reactive Planning):
• 定义: 基于当前状态和预定义规则进行决策, Agent 根据当前的环境和自身的状态，选择预先定义的行动规则来执行。
• 特点: 简单、快速、高效，不需要进行复杂的推理, 对环境变化的响应速度快。
• 适用场景: 适用于简单、实时性要求高的任务，例如机器人导航、自动驾驶中的紧急避障等。
• 局限性: 难以处理复杂的、需要多个步骤才能完成的任务, 并且难以适应环境的变化, 缺乏灵活性。

• 基于目标的规划 (Goal-based Planning):
• 定义: 设定目标，并寻找实现目标的路径, Agent 首先设定一个目标，然后通过推理和搜索，找到一条从当前状态到达目标状态的行动路径。
• 特点: 具有较强的目的性和方向性，能够处理复杂的、需要多个步骤才能完成的任务, 能够更好地处理目标之间的冲突和优先级。
• 适用场景: 适用于目标明确、需要多个步骤才能完成的任务, 例如任务规划、路径规划、游戏 AI 等。
• 局限性: 需要预先定义目标, 并且在目标不明确或环境变化较大的情况下, 规划的效率和效果会受到影响, 计算复杂度较高。

• 基于模型的规划 (Model-based Planning):
• 定义: 构建环境模型，并在模型中进行推理和规划, Agent 通过学习或构建一个环境模型, 来模拟和预测不同行动的后果, 从而选择最优的行动方案。
• 特点: 能够处理不确定性和部分可观测性问题, 并能够进行前瞻性的思考, 可以进行更长远的规划。
• 适用场景: 适用于环境复杂、需要进行预测和模拟的任务，例如机器人控制、自动驾驶、游戏 AI 等。
• 局限性: 构建准确的环境模型非常困难, 并且在模型不准确的情况下, 规划的效果会受到很大影响, 计算复杂度较高。

1. 确定旅行日期和预算。

2. 研究目的地信息: 例如景点、美食、文化等。

3. 预订机票: 根据日期和预算, 选择合适的航班。

4. 预订酒店: 根据目的地和预算, 选择合适的酒店。

5. 制定行程安排: 根据景点信息和交通方式, 安排每天的行程。

6. 准备旅行用品: 根据目的地和行程安排, 准备必要的旅行用品。

1.2.5 记忆 (Memory)

class Agent:
    # ...
    @property
    def history(self) -> List[Dict[str, str]]:
        return self._history

• 短期记忆 (Short-term Memory):
• 定义: 存储最近的交互信息, 例如当前的对话上下文，以及 Agent 执行任务过程中的中间状态。短期记忆类似于人类的短时记忆，能够记住最近发生的事情。
• 作用: 使 Agent 能够理解当前的对话, 并做出相应的回应, 保持对话的连贯性；同时, 短期记忆也为 Agent 提供了工作空间, 用于存储和操作当前任务所需的信息。
• 技术实现: 可以使用 Python 列表、队列等数据结构来实现, 将最近的对话历史或中间状态存储在内存中。短期记忆的容量通常有限, 需要定期清理或遗忘一些信息。

• 长期记忆 (Long-term Memory):
• 定义: 存储 Agent 的长期知识和经验, 例如用户的偏好、历史交互记录、学习到的规则、以及从外部知识库获取的信息等。长期记忆类似于人类的长时记忆，能够记住过去发生的事件和学习到的知识。
• 作用: 使 Agent 能够提供更加个性化的服务, 并随着时间的推移变得更加智能。例如, 记住用户的喜好, 并在后续的交互中进行推荐。长期记忆还可以帮助 Agent 进行知识迁移, 将从一个任务中学到的知识应用到其他任务中。
• 技术实现: 长期记忆的存储介质可以有多种选择, 例如:
• 向量数据库 (Vector Databases): 例如 ChromaDB, FAISS, 用于存储和检索文档片段, 实现语义搜索和 RAG (Retrieval Augmented Generation), 可以将非结构化的文本数据 (例如文档、对话记录等) 转换为向量表示, 并进行高效的相似度搜索。
• 传统的关系型数据库 (Traditional Databases): 例如 SQLite, PostgreSQL, MySQL, 用于存储结构化的数据, 例如用户的个人信息、订单记录、Agent 的配置信息等。
• 文件系统: 例如 JSON, CSV, TXT 文件, 用于存储非结构化的数据, 例如日志文件、配置文件等。
• 图数据库: 例如 Neo4j, 用于存储和查询实体之间的关系, 例如知识图谱、社交网络等。

• 其他类型的记忆:
• 情景记忆 (Episodic Memory): 存储特定事件的记忆, 类似于人类对过去经历的回忆。例如 Agent 与用户的某次对话, 或者 Agent 执行某个任务的具体过程。情景记忆可以帮助 Agent 回溯过去的经验, 从中学习和改进, 也可以用于生成更具个性化的响应。
• 语义记忆 (Semantic Memory): 存储一般性的知识, 例如关于世界的常识、概念之间的关系等。语义记忆可以帮助 Agent 理解用户的意图, 并进行推理和决策, 例如理解“苹果”可以指一种水果, 也可以指一家公司。

• 存储: Agent 需要将相关的信息存储到记忆中。例如, 在每次交互结束后, 可以将对话历史添加到短期记忆中; 在用户完成注册后, 可以将用户信息存储到长期记忆中; 在学习到新的知识或技能后, 可以将相关信息更新到长期记忆中。

• 检索: Agent 需要根据当前的上下文和任务, 从记忆中检索相关的信息。例如, 在回答用户问题时, Agent 可以从长期记忆中检索相关的知识; 在处理用户请求时, Agent 可以从短期记忆中检索当前的对话上下文; 在进行推理时, Agent 可以从语义记忆中检索相关的概念和关系。

• 必要性: 由于资源的限制 (例如存储空间、计算能力), Agent 不可能记住所有的信息. 因此, 需要设计合理的遗忘机制, 选择性地遗忘一些信息, 以保证记忆系统的效率和性能。

• 遗忘策略:
• 基于时间的遗忘: 根据信息存储的时间来决定是否遗忘, 例如 FIFO (先进先出)、LRU (最近最少使用) 等。
• 基于重要性的遗忘: 根据信息的重要性来决定是否遗忘, 例如, 重要的信息会被保留更长时间。
• 基于关联性的遗忘: 如果一个信息与其他信息之间的关联性较弱, 则更容易被遗忘。

    +-------------------------+
    |      AI Agent Memory    |
    +-------------------------+
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    |  |  Short-term       |  |   |  Long-term        |
    |  |    Memory         |  |   |    Memory         |
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    |  | - Current Context |  |   | - Knowledge Base  |
    |  | - Recent History  |  |   | - Past Experience |
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    |             ^           |               ^
    |             |           |               |
    |             v           |               v
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    |  |  Episodic Memory  |  |   |   Semantic Memory |
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    |  | - Specific Events |  |   | - General Facts   |
    |  +-------------------+  |   +-------------------+
    +-------------------------+

                  (图 5. AI 代理的记忆类型)

1.2.6 工具 (Tools)

  +---------+
  |  Agent  |
  +---+---+
      |
      |  "wikipedia_search"
      |  query: "What is AI?"
      v
+---------------------+    +---------------------------+
|   ToolRegistry      |--->|   WikipediaTool          |
+---------------------+    |   - Search Wikipedia      |
      ^                 |   |   - Return results        |
      |                 v   +---------------------------+
      |  ToolResult:    |
      |  - Success: True|
      |  - Data: ...     |
      +-----------------+

                (图 7. Agent 工具使用示例)

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ToolResult:
    """Represents the result of a tool execution."""
    success: bool
    data: Any
    error: Optional[str] = None

class Tool(ABC):
    """Base class for all tools."""

    @property
    @abstractmethod
    def name(self) -> str:
        """The name of the tool."""
        pass

    @property
    @abstractmethod
    def description(self) -> str:
        """Description of what the tool does."""
        pass

    @property
    @abstractmethod
    def parameters(self) -> Dict[str, str]:
        """Dictionary of parameter names and their descriptions."""
        pass

    @abstractmethod
    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        """Execute the tool with the given parameters."""
        pass

    def to_prompt_format(self) -> str:
        """Convert tool information to a format suitable for prompts."""
        params_str = "\\n".join(f"  - {name}: {desc}" for name, desc in self.parameters.items())
        return f"""Tool: {self.name}
Description: {self.description}
Parameters:
{params_str}"""

class ToolRegistry:
    """Registry for managing available tools."""

    def __init__(self):
        self._tools: Dict[str, Tool] = {}

    def register(self, tool: Tool) -> None:
        """Register a new tool."""
        if not isinstance(tool, Tool):
            raise TypeError("Tool must be an instance of Tool class")
        self._tools[tool.name] = tool

    def get_tool(self, name: str) -> Optional[Tool]:
        """Get a tool by name."""
        return self._tools.get(name)

    def list_tools(self) -> List[str]:
        """List all registered tool names."""
        return list(self._tools.keys())

    def get_tools_prompt(self) -> str:
        """Get a formatted string of all tools for use in prompts."""
        if not self._tools:
            return "No tools available."

        tools_str = "\\n\\n".join(tool.to_prompt_format() for tool in self._tools.values())
        return f"""Available Tools:

{tools_str}

To use a tool, specify it in your response as:
Tool: [tool_name]
Parameters:
  - param1: value1
  - param2: value2
"""

• Tool 基类: 定义了工具的通用接口, 包括 name (工具名称)、description (工具描述)、parameters (工具参数) 和 execute (执行工具) 等方法。

• ToolResult 类: 封装了工具执行的结果, 包括 success (是否成功)、data (返回的数据) 和 error (错误信息)。

• ToolRegistry 类: 负责管理可用的工具, 提供注册、获取、列出工具等方法, 并可以将所有工具的信息格式化成 prompt, 以便 Agent 使用。

• WikipediaTool: 使用 wikipedia 库搜索维基百科, 获取信息。(第九篇文章)

import wikipedia
from typing import Dict, Any

class WikipediaTool(Tool):
    """Tool for searching Wikipedia"""

    @property
    def name(self) -> str:
        return "wikipedia_search"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Search Wikipedia for information about a topic"

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "query": {
                "type": "string",
                "description": "The Wikipedia search query"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        try:
            query = kwargs.get("query")
            print(f"Searching Wikipedia for: {query}")
            search_results = wikipedia.search(query)
            if not search_results:
                return ToolResult(
                    success=True,
                    data="No Wikipedia articles found for the query."
                )

            page = wikipedia.page(search_results[0])
            summary = page.summary[:500] + "..."

            return ToolResult(
                success=True,
                data=f"Title: {page.title}\\nSummary: {summary}"
            )
        except Exception as e:
            return ToolResult(
                success=False,
                data="",
                error=f"Wikipedia search failed: {str(e)}"
            )

• WebSearchTool: 使用 Tavily API 进行网络搜索, 获取最新的信息。(第九篇文章)

import os
from typing import Dict, Any
from tavily import TavilyClient

class WebSearchTool(Tool):
    """Tool for performing web searches using Tavily API"""

    def __init__(self):
        """Initialize the web search tool with API key."""
        self.api_key = os.getenv('TAVILY_API_KEY', '')
        if not self.api_key:
            raise ValueError("TAVILY_API_KEY environment variable not set")

    @property
    def name(self) -> str:
        return "web_search"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Search the web for information about a topic"

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "query": {
                "type": "string",
                "description": "The search query to look up"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        try:
            query = kwargs.get("query")
            if not query:
                return ToolResult(
                    success=False,
                    data="",
                    error="No query provided"
                )

            client = TavilyClient(api_key=self.api_key)
            search_response = client.search(query=query)

            # Take the top 3 results
            results = search_response['results'][:3]

            # Format results
            formatted_results = []
            for result in results:
                formatted_results.append({
                    "title": result.get('title', 'No title'),
                    "content": result.get('content', 'No content'),
                    "url": result.get('url', 'No URL')
                })

            formatted_output = self._format_search_results(formatted_results)

            return ToolResult(
                success=True,
                data=formatted_output
            )
        except Exception as e:
            return ToolResult(
                success=False,
                data="",
                error=f"Web search failed: {str(e)}"
            )

    def _format_search_results(self, results: List[Dict[str, Any]]) -> str:
        """Formats the search results for display."""
        formatted_output = ""
        for i, result in enumerate(results, 1):
            formatted_output += f"Result {i}:\\n"
            formatted_output += f"  Title: {result.get('title', 'No title')}\\n"
            formatted_output += f"  Content: {result.get('content', 'No content')}\\n"
            formatted_output += f"  URL: {result.get('url', 'No URL')}\\n\\n"
        return formatted_output

• CalculatorTool: 执行数学计算, 例如加减乘除、平方根等。

class CalculatorTool(Tool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "calculator"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Perform basic arithmetic calculations."

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "expression": {
                "type": "string",
                "description": "The arithmetic expression to evaluate"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        try:
            expression = kwargs.get("expression")
            result = eval(expression)  # Note: Using eval() can be dangerous if the input is not sanitized.
            return ToolResult(success=True, data=str(result))
        except Exception as e:
            return ToolResult(success=False, data="", error=f"Calculation failed: {str(e)}")

• CalendarTool: 查询和管理日历, 例如添加、删除、修改日程安排。

# Placeholder for a Calendar Tool
class CalendarTool(Tool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "calendar"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Manage calendar events, such as adding, deleting, or modifying appointments."

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "action": {
                "type": "string",
                "description": "The action to perform (e.g., 'add', 'delete', 'modify')"
            },
            "date": {
                "type": "string",
                "description": "The date of the event (YYYY-MM-DD)"
            },
            "time": {
                "type": "string",
                "description": "The time of the event (HH:MM)"
            },
            "description": {
                "type": "string",
                "description": "A brief description of the event"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        # Placeholder for actual implementation
        action = kwargs.get("action")
        date = kwargs.get("date")
        time = kwargs.get("time")
        description = kwargs.get("description")
        return ToolResult(success=True, data=f"Calendar action '{action}' performed on {date} at {time} for event '{description}'")

• EmailTool: 发送和接收电子邮件。

# Placeholder for an Email Tool
class EmailTool(Tool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "email"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Send and receive emails."

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "action": {
                "type": "string",
                "description": "The action to perform ('send' or 'receive')"
            },
            "recipient": {
                "type": "string",
                "description": "The email address of the recipient"
            },
            "subject": {
                "type": "string",
                "description": "The subject of the email"
            },
            "body": {
                "type": "string",
                "description": "The body content of the email"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        # Placeholder for actual implementation
        action = kwargs.get("action")
        recipient = kwargs.get("recipient")
        subject = kwargs.get("subject")
        body = kwargs.get("body")
        return ToolResult(success=True, data=f"Email action '{action}' performed for recipient '{recipient}' with subject '{subject}'")

• DatabaseTool: 连接数据库并执行 SQL 查询。

# Placeholder for a Database Tool
class DatabaseTool(Tool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "database"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Execute SQL queries on a database."

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "query": {
                "type": "string",
                "description": "The SQL query to execute"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        # Placeholder for actual implementation
        query = kwargs.get("query")
        return ToolResult(success=True, data=f"Executed query: {query}")

• ImageGenerationTool: 调用图像生成 API (例如 DALL-E), 根据文本描述生成图像。

# Placeholder for an Image Generation Tool
class ImageGenerationTool(Tool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "image_generator"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "Generate an image based on a text description."

    @property
    def parameters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
        return {
            "prompt": {
                "type": "string",
                "description": "The text description for the image"
            }
        }

    def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
        # Placeholder for actual implementation
        prompt = kwargs.get("prompt")
        return ToolResult(success=True, data=f"Generated image based on prompt: {prompt}")

1.2.7 委派 (Delegation)

• 基于角色的委派: 根据 Agent 的角色和能力分配任务。例如，一个客服 Agent 可以将技术问题委派给技术支持 Agent。这种策略的优点是简单、高效, 缺点是需要预先定义好 Agent 的角色和能力。

• 基于负载均衡的委派: 将任务分配给当前负载较低的 Agent，以平衡各个 Agent 的工作量。这种策略的优点是可以提高系统的整体吞吐量, 缺点是需要实时监控 Agent 的负载情况。

• 基于拍卖的机制: 多个 Agent 可以通过竞价的方式来争夺任务的执行权，出价最高 (或最低, 取决于具体场景) 者获得任务。这种策略的优点是可以实现资源的有效分配, 缺点是需要设计合理的竞价机制。

• 基于协商的机制: 多个 Agent 可以通过协商来决定任务的分配方式，例如通过投票或达成共识。这种策略的优点是可以兼顾多个 Agent 的利益, 缺点是协商过程可能比较耗时。

• 提高效率: 通过将任务分配给更合适的 Agent 或人员，可以提高任务处理的效率，避免 “万金油” এজেন্ট。

• 增强可靠性: 通过将任务分解并分配给多个 Agent，可以降低单个 Agent 失败的风险，提高系统的整体可靠性, 实现冗余和容错。

• 实现复杂任务: 通过多个 Agent 的协作，可以完成单个 Agent 无法完成的复杂任务, 实现 1+1>2 的效果。

• 促进专业化: 通过将不同的任务分配给具有不同专长的 Agent，可以实现 Agent 的专业化，提高 Agent 在特定领域的能力, 例如: 财务 Agent, 客服 Agent, 技术支持 Agent 等, 各司其职。

• 定义: 所有组件都集成在一个单一的 Agent 中, 例如一个单独的 Python 进程。所有功能模块，包括感知、决策、执行、记忆等，都在同一个程序实体中实现。

• 优点:
• 结构简单: 易于理解和开发, 部署也相对容易。
• 性能开销低: 组件之间直接交互, 没有额外的通信开销, 执行效率较高。

• 缺点:
• 可扩展性差: 难以扩展到大型、复杂的应用场景, 添加新功能或修改现有功能可能会影响到其他组件。
• 容错性差: 一个组件的故障可能导致整个 Agent 宕机, 系统的鲁棒性较差。
• 灵活性差: 难以修改或替换单个组件, 例如, 想要更换一个更好的 LLM 模型, 可能需要修改整个 Agent 的代码。

• 适用场景: 简单的、独立的 Agent 应用, 例如一个简单的聊天机器人或一个简单的游戏 AI, 对性能要求较高, 但功能相对简单的场景。

1.3.2 多 Agent 系统 (Multi-Agent System)

• 定义: 多个 Agent 协同工作, 每个 Agent 负责特定的任务或具有特定的能力, 通过相互通信和协作来完成复杂的任务。

• 优点:
• 可扩展性好: 可以通过增加 Agent 的数量来处理更复杂的任务, 易于水平扩展。
• 鲁棒性强: 一个 Agent 的故障不会影响其他 Agent 的运行, 系统的整体可靠性较高。
• 灵活性高: 可以根据需要添加或删除 Agent, 易于调整系统的功能和性能。
• 专业化: 不同的 Agent 可以专注于不同的任务, 实现专业化分工, 提高效率。

• 缺点:
• 设计和开发复杂: 需要考虑 Agent 之间的通信、协作和冲突解决机制, 设计和开发的难度较大。
• 调试和维护困难: 需要跟踪多个 Agent 的状态和行为, 调试和维护的成本较高。
• 通信开销: Agent 之间的通信可能会带来一定的性能开销。

• 适用场景: 复杂的、需要多个 Agent 协作完成的任务, 例如多 Agent 游戏、智能交通系统、分布式控制系统、电商平台 (买家 Agent, 卖家 Agent, 客服 Agent 等) 等。

1.3.3 层级 Agent 架构 (Hierarchical Agent Architecture)

• 定义: Agent 之间存在层级关系, 上层 Agent 负责高级任务和决策, 下层 Agent 负责具体执行。上层 Agent 可以将任务分解并分配给下层 Agent, 下层 Agent 完成任务后向上层 Agent 汇报结果。

            +--------------+
            |  High-Level  |
            |    Agent     |
            +------+-------+
                   |
           +-------v-------+
           |   Mid-Level   |
           |    Agent      |
           +-------+-------+
              /           \
     +-------+-------+ +-------+-------+
     |  Low-Level    | |  Low-Level    |
     |    Agent      | |    Agent      |
     +---------------+ +---------------+

          (图 10. 层级 Agent 架构)

• 优点:
• 结合了单体 Agent 和多 Agent 系统的优点: 既有一定的模块化和可扩展性, 又避免了过度的复杂性。
• 易于分工和协作: 可以将不同的任务分配给不同层级的 Agent, 上层 Agent 负责统筹规划, 下层 Agent 负责具体执行。
• 提高效率: 通过层级结构, 可以将复杂任务分解成多个简单的子任务, 提高任务处理的效率。

• 缺点:
• 层级之间的依赖关系: 下层 Agent 的故障可能会影响上层 Agent 的决策, 需要考虑层级之间的容错机制。
• 需要设计合理的层级划分和接口: 层级之间的划分和接口设计需要仔细考虑, 以确保各层级 Agent 能够高效地协作。

• 适用场景: 任务可以分解成多个层级的场景, 例如机器人控制、自动驾驶、复杂决策支持系统、公司管理架构模拟等。

1.3.4 微服务架构 (Microservice Architecture)

• 定义: 将 Agent 的各个组件 (例如记忆、推理、规划、工具等) 实现为独立的微服务, 通过 API 进行通信。每个微服务都可以独立部署、升级和扩展。

+----------+   +----------+   +----------+
|  Memory  |   | Reasoning|   | Planning |
| Service  |   | Service  |   | Service  |
+----+-----+   +----+-----+   +----+-----+
     |            |            |
     +------------+------------+
              |    API Gateway   |
              +----------+---------+
                    |
                +---+---+
                | Agent |
                +-------+

          (图 11. 微服务 Agent 架构)

• 说明: 这些字符画可以帮助读者更直观地理解不同的 Agent 架构模式, 以及这些架构的特点。

• 优点:
• 高度可扩展: 可以独立地扩展每个微服务, 根据需要增加或减少资源。
• 易于维护和升级: 可以独立地更新和维护每个微服务, 不会影响其他微服务的运行。
• 技术多样性: 可以使用不同的技术栈实现不同的微服务, 例如, 记忆模块可以使用 Python 和 Redis 实现, 推理模块可以使用 Go 和 TensorFlow 实现。
• 高可用性: 单个微服务的故障不会影响其他微服务的运行, 系统的整体可用性更高。

• 缺点:
• 增加了系统复杂度和运维成本: 需要管理多个微服务, 并处理分布式系统的复杂性, 例如服务发现、负载均衡、容错、监控等。
• 通信开销: 微服务之间的通信可能会带来一定的性能开销, 需要进行优化。

• 适用场景: 大型、复杂的 Agent 系统, 需要高可用性、可伸缩性和灵活性的场景, 例如大型电商平台、社交网络、云平台等。

1.4 将 AI Agent 比作人类员工的数字孪生

1.4.3 类比的局限性:

• 创造力: 目前 AI Agent 的创造力仍然无法与人类相媲美，更多的是基于模式匹配和规则。

• 情感: AI Agent 还不具备真正的情感，它们只能模拟人类的情感，无法真正理解和体验情感。

• 道德: AI Agent 的道德判断能力仍然是一个需要解决的问题, 其决策和行为的伦理性需要设计者和使用者关注。

• 常识: AI Agent 缺乏人类的常识和背景知识, 需要通过大量的知识库和训练数据来弥补。

• 意识: AI Agent 是否具有类似于人类的意识，这一点还存在争议, 目前更多地是作为工具.

• 学习能力: 虽然 AI Agent 具有学习能力, 但目前的学习方式仍然以数据驱动为主, 与人类的学习方式存在较大差异。