摘要：随着AI应用深入发展，AIAgent正从被动问答向主动服务演进。文章以"小高老师AIAgent"为例，剖析了智能任务系统的架构设计：通过分层抽象实现任务管理（交互层、管理层、执行层、基础设施层），采用"分身"部署策略分离实时对话与异步任务，构建事件驱动+时间触发的混合调度机制。系统支持周期性、监测性和长耗时三类任务，通过消息队列削峰、多级缓存优化和熔断

以上九大技术构成了AI智能体架构的核心体系，覆盖了智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键维度。随着技术演进，这些组件将继续推动AI应用向更智能、更协同、更易用的方向发展。如果您对AI大模型架构设计与落地实践感兴趣，欢迎关注我的后续分享。

特性搜索引擎（如Google）大语言模型（如DeepSeek）工作方式检索：在庞大的索引数据库中查找最相关的现有文档。生成：利用内部的知识网络，从头开始创造新的文本。结果来源直接返回其他网页的链接和摘要。生成一个全新的、独一无二的回答。核心能力快速查找和筛选信息。理解、推理、总结和创造内容。比喻一个极其高效的图书管理员，帮你找到相关的书。一个博览群书的领域专家，现场为你解答问题。我的知识截止于20

基于算法的评估系统的研究是指导人工智能发展的前提，没有这个前提，人工智能只能是人工智障。在 20 世纪中期，AI 系统评估主要集中于评估特定任务中的算法性能，例如逻辑推理和数值计算。传统的机器学习任务如分类和回归通常使用可编程和统计指标，包括准确率、精确率和召回率。随着深度学习的出现，AI 系统的复杂性迅速增长，促使评估标准发生转变。AI 评估已从预定义的可编程机器指标扩展到更灵活、更鲁棒的评估器

什么是 LLM Agent？2025年12月30日，传来一个震动科技圈的消息：Meta宣布完成对AI初创公司Manus的收购。这场由CEO扎克伯格亲自操盘的谈判仅用十余天敲定，交易对价超过20亿美元（约合人民币140亿元），花费仅次于 WhatsApp 和 Scale AI。（目前这个收购在审查中）Manus的核心产品是一款能自主执行研究、编码等复杂任务的。

AI Agent技术正从“炫技”走向“实用”，成为开发者延伸能力的重要杠杆。无论是AutoGen通过对话实现的动态协作，还是LangGraph通过图编排提供的精密控制，都在推动AI从“被动问答”走向“主动执行”。技术的本质是延伸人的能力。Agent延伸的，正是我们规划、协调与执行的综合能力。选择适合的框架，从小处着手，你可以构建出能自动处理邮件、监控日志、生成报告甚至管理项目的数字员工。你现在最希

传统RAG存在某些局限性，比如对于知识图谱支持准确性很差，同时还面临歧义查询或需要深入理解上下文的查询方面的困难。但是大模型私有化部署通常依赖于多个外部来源，这些来源可能具有不同的格式、标准和可靠性水平。我们需要更多的方案解决这些难题。为什么需要多类型RAG前文提到了，RAG是大模型定制化或者私有化部署时知识增强方法的最便捷、成本最低的方式，是一种新数据引入大模型的经济高效的方法，它大模型私有化部

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。表 1.2 智能旅行助手的PEAS描述在实践中，LLM智能体所处的数

说到底，Agent 的核心不是对话，而是任务执行。选择哪种架构取决于你的任务复杂度。简单任务用单轮执行型，复杂任务用规划型，超复杂任务用多 Agent 协作，垂直场景做定制优化。记住一个原则：能用简单架构解决的问题就不要上复杂架构。复杂度是有成本的，调试成本、运维成本、用户理解成本。另外，老王给大家准备了整个agent的prompt代码，如图如何获取？agent。

一、什么是上下文检索（RAG）RAG工作流‌是一种嵌入上下文环境中的智能信息检索方法。它允许用户通过提问扩展法不断选择和修正与提问有关的上下文属性值，而系统则通过来自文档和用户反馈的上下文信息不断拓展和修正，最终形成与检索词相关的最佳匹配，将所需资源响应集呈现给用户‌。上下文检索的关键技术‌1、‌：这种方法通过生成词在上下文中的向量表示，帮助系统更好地理解词的语义环境。2‌、‌：系统能够根据用户的