我是龙须草，深耕软硬件技术开发与管理，产品架构师； 一个相信“工具为人服务”的践行者，链接有缘之人，共探新可能。

今天我们聊一个基本的概念：智能体，这个名词听说过很多次，它又包含哪些部分呢？

到现在大家都认可的定义是：智能体（AI Agent）就是一种人工智能系统，能感知周围环境、自己做决策，还能执行动作，最终实现特定目标。

一、智能体的基本组成

智能体其实就像个 “代言人”，替用户或者程序干活。它会先感知自己所处的环境，然后做决策、采取行动，最后帮着达成想要的结果。

虽说智能体差别挺大，简单的可能就是个聊天机器人，复杂的能变成那种不用人管、自己就能跑的系统，但大多数智能体都有这么几个基本部分：

1、感知

智能体能从周围环境里收集信息。

它所处的环境不同，可能是聊天界面，也可能是数据库、网页，甚至是能收集物理信息的传感器。

那它能接收到的信息有哪些呢？比如：

• 用户发的文字指令，像发的消息、给的提示都算；

• 其他系统触发的情况，比如 Http 接口调用、消息推送这些；

• 从网站或者 API 里获取到的信息；

• 从文档或者数据库里调出来的内容。

2、决策

这是智能体的 “大脑”。

它会根据自己感知到的信息（也就是收集来的那些内容），再结合提前设定好的目标，来决定下一步该干啥。

这个核心逻辑里一般会包含这些东西：

• 大型语言模型（LLMs）：智能体通常会用像 GPT、Deepseek 这类 LLM 当主要的 “思考工具”，帮着理解请求、制定计划，还能生成回应；

• 基于规则的系统：就是一些简单的说明，比如 “客户要退款，就走退款的流程”；

• 机器学习模型：就是那种经过训练，能预测结果或者给信息分类，进而指导决策的算法；

• 规划能力：比如遇到 “计划去北京旅游” 这种复杂目标，能把它拆成一个个小步骤，像查航班、找酒店、确认证件要求这些，这样就好处理多了。

3、行动

一旦定好该干什么，智能体就得行动起来。

这一步就是和周围环境互动，把计划好的步骤执行下去。行动的方式也很多，比如：

• 给用户回消息；

• 调用 API，像搜网页、发邮件这些；

• 运行工作流，比如 n8n 的工作流；

• 更新数据库里的信息；

• 控制物理设备。

其实智能体就是靠行动来影响环境，慢慢靠近自己的目标。而且能不能用好各种 AI 代理工具（比如 API 或者工作流），直接关系到智能体好不好用。

另外，要是智能体靠 LLM 做决策，那 LLM 得知道自己能做哪些操作、该咋做，这通常是通过定义工具或者开启函数调用来实现。

这样 LLM 就能说清楚自己想咋用特定功能（比如调用外部 API 或者运行 n8n 工作流），还能把需要的参数给出来。

4、记忆

智能体一般还得记住过去的互动内容，或者学过的信息，这样以后做决策的时候才有上下文参考。

有了记忆，智能体能干这些事：

• 回想之前对话的内容，保持聊天的连贯性；

• 存下用户的偏好，比如 “一直用公制单位”；

• 调取外部知识库（像文档或者数据库），准确回答问题，常用的有检索增强生成（RAG）这类技术；

• 从过去的经验里学习，以后做得更好。

这些组件是循环工作的：智能体先感知环境，再结合目标和记忆定好要做的行动，接着执行行动 —— 这可能会改变环境，然后就又开始新一轮的感知、决策、行动，一直循环下去。

搞懂这些基本组成只是第一步，接下来咱看看实际搭智能体有哪些不同的方法。

二、搭建智能体的方式

搭建智能体一般有三种方式：

1、从头开始搭建

就是用编程语言自己写一个智能体。这种方法的好处是灵活度最高，能精准控制智能体所有行为细节。

但缺点也很明显，得懂软件工程、API 集成、机器学习这些领域的知识，技术门槛不低。而且搭系统、测试、维护都得花大量时间和精力。

也正因为要花这么多时间和专业知识，大家常会问 “搭个 AI 代理得多久？要花多少钱？”。一般只有做那种特别专业，或者偏向研究的项目，而且现有的工具满足不了需求的时候，才会选这种方式。

2、基于现有框架搭建智能体

可以用现有的框架，比如 LangChain、Autogen，这些框架里有现成的组件和抽象模块，专门用来搭 AI 代理。像管理提示词、连接 LLM、处理记忆、定义工具（也就是行动）、安排智能体步骤这些，都有现成的 “积木” 能用。

比起从头搭，这种方式能省不少事，大大加快开发速度。但还是得会熟练编码，还得搞懂选的框架是啥结构、有哪些核心概念。

这种方法在灵活度和开发速度之间找了个平衡，适合那些想结构化开发，同时又需要做些定制的团队。

3、使用工作流自动化工具

像 N8N、Coze 这种平台，搭智能体的时候会给一个可视化的节点环境。你可以把 LLM、API、数据库这些服务当成一个个节点连起来，然后在工作流里排好这些节点的顺序、做好配置，这样就能把智能体的逻辑和操作定下来。

这种方式门槛低多了，开发和做原型的速度也快，不用再盯着复杂的代码，重点放在设计工作流和集成工具上就行。

特别适合用来自动化处理任务、快速做智能体原型，还有把 AI 功能整合到更复杂的业务流程里。

三、N8N智能体

用 N8N 搭一个典型的智能体，结构就像下面这张图：

图里的 1 是 “感知” 部分：能接收用户输入的内容；

2 是 “决策”，也就是智能体的 “大脑”：会根据感知到的信息，用推理引擎理解用户的请求，制定计划，还能生成回应；

3 是 “行动” 部分：通过挂载的工具和接口，把用户的需求实现；

4 是 “记忆” 功能：能存长期信息，还能跨会话保持上下文；

5 是智能体的角色定义：大语言模型的知识太杂了，如果不约束智能体的范围，它给的信息很可能不是用户想要的。所以这里得明确智能体的角色和工作范围，这样才能更好地理解用户需求。

以上就是今天的分享了。

希望对你有帮助。

本文适合所有正在尝试或计划使用N8N进行开发的朋友。

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