1. 什么是 LLM Agent？

LLM Agent 是一种基于大型语言模型（如 GPT-4 或 Claude）的智能代理系统，能够自主执行任务、与环境交互并动态调整行为。它通过结合语言模型的推理能力与外部工具（如搜索引擎、API、数据库等）实现复杂功能，例如自动化客服、数据分析或多步骤任务规划。与传统程序不同，LLM Agent 具有自然语言理解和生成能力，能够处理模糊指令并动态适应新场景。

2. LLM Agent 的类型

任务型 Agent
专注于完成特定目标，例如预订机票或生成报告。通常具备明确的终止条件，任务完成后自动退出。

对话型 Agent
以多轮交互为核心，如客服机器人或虚拟助手。需维护上下文记忆，强调连贯性和人性化表达。

工具增强型 Agent
通过调用外部工具扩展能力，例如使用 Python 解释器执行计算，或调用天气 API 获取实时数据。典型代表是 OpenAI 的 Code Interpreter。

多 Agent 协作系统
多个 Agent 分工合作，模拟团队工作模式。例如一个 Agent 负责数据收集，另一个负责分析，第三个生成可视化报告。

3. Agent 的工作流程

1. 感知输入
   接收用户指令或环境信号，形式包括文本、语音或结构化数据。例如用户提问“帮我分析上季度销售数据”。

2. 意图解析
   通过 prompt 工程或微调模型识别用户目标，拆解为可执行子任务。可能生成中间步骤如“1. 读取销售数据 2. 计算增长率 3. 生成图表”。

3. 工具调度
   根据任务需求选择调用外部工具。例如使用 SQL 查询数据库，或调用 Matplotlib 绘制折线图。

4. 执行与验证
   运行工具并检查结果有效性。若失败则尝试替代方案，如当 API 不可用时切换至本地计算。

5. 输出生成
   将原始结果转化为用户可理解的格式，例如用自然语言总结分析结论：“上季度销售额环比增长12%，主要来自华东地区”。
   

4. 动手构造一个 Agent

基础框架代码示例（Python）

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义工具：获取当前时间
def get_time(query: str) -> str:
    import datetime
    return datetime.datetime.now().isoformat()

tools = [Tool(name="clock", func=get_time, description="获取当前时间")]

# 初始化 Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 运行示例
response = agent_executor.invoke({"input": "现在几点？"})
print(response["output"])

关键扩展方向

• 记忆机制：添加 ConversationBufferMemory 实现多轮对话记忆
• 复杂工具链：集成 LangChain 的 SQLDatabaseToolkit 处理数据库操作
• 安全管控：通过 HumanApprovalCallbackHandler 设置高风险操作的人工审核

调试技巧

• 使用 verbose=True 参数查看 Agent 的决策过程
• 对复杂任务拆解为子任务测试，逐步组装完整流程
• 通过 few-shot prompting 提供示例修正 Agent 行为偏差