什么是Agent？Agent 的六大组成部分

你有没有想过，为什么最近 “Agent” 这个词突然火了起来？在大模型的世界里，Agent 到底是什么？今天，我就用最简单的语言，跟你聊聊我对 Agent 的理解。

Agent，不只是个名字的变化

最开始，这玩意儿叫 “Bot”，后来慢慢演变成 “Agent”。看似换了个名字，实际上背后含义更丰富了。

想象一下，大语言模型（LLM）就是一颗超级聪明的大脑，能帮你回答问题，但它只能一问一答，没办法自己动手去做事情。

而 Agent，就是这颗大脑的 “身体”。它让大脑不仅能想，还能去 “行动”，去调用各种工具，完成复杂的任务。

Agent 的六大组成部分

1. 人设与回复逻辑（Prompt）：这就像给 Agent 穿上 “人格衣服”，告诉它该怎么说话、怎么思考。你可以把它想象成 Agent 的性格和工作流程。最近很火的 Prompt Engineering，就是专门设计这部分的技术。另外，Skill 其实是轻量级的 Agent，模型根据需求选择合适的 Skill 来执行任务。
2. 模型设置：Agent 的大脑有多聪明，和背后的模型能力息息相关。模型越强，Agent 的表现越棒。
3. 技能（API）：这些是 Agent 的 “工具箱”，比如搜索 API，能帮 Agent 去网上查资料。大模型会判断什么时候需要用这些技能，然后让 Agent 去调用。
4. 知识库：这里是专业内容的存放地，比如公司内部规范。模型本身没有这些内容，但通过知识库，Agent 能让回答更准确。这里用到了向量化和向量召回技术。
5. 对话体验：这部分让交互更自然，比如支持语音问答，甚至配上数字人形象，让对话更生动。
6. 预览与调试：这是 Agent 执行任务的 “指挥中心”，确保每一步都按计划进行。这里涉及 Agent 的体系架构，比如单 Agent 还是多 Agent 协作，以及推理机制，比如 ReAct（思考 - 行动 - 观察循环）、Chain-of-Thought（思路链）和 Plan-and-Execute（计划执行）等方法。

Agent 的工作原理

简单说就是：大模型知道自己有这些工具（技能、知识、多 Agent），觉得能用它们解决问题，就让 Agent 去执行。Agent 拿到结果，再反馈给大模型，大模型判断是否解决了问题，或者还需要继续调用其他工具。这个过程就像一个不断循环的 “思考 - 行动 - 反馈” 机制。

说到底，Agent 让大模型不再孤单

它让大模型从只能 “答题” 的状态，变成了能 “做事” 的智能助手。这背后是复杂的架构和灵活的推理机制，但核心就是让人工智能更贴近我们的生活，更好地帮我们解决问题。