一、Agent系统概述

1.1 什么是LLM Agent

LLM Agent是一种能自主决策、使用工具、与其他Agent协作的大模型应用系统。

核心能力：
- 自主规划：将复杂任务分解为步骤
- 工具使用：调用外部API、搜索、代码执行
- 长期记忆：跨对话保持状态
- 自我反思：从错误中学习

二、核心组件实现

2.1 工具调用系统

class Tool:
    def __init__(self, name: str, description: str, func: callable):
        self.name = name
        self.description = description
        self.func = func

    def execute(self, **kwargs):
        return self.func(**kwargs)

2.2 记忆系统

class Memory:
    def __init__(self, max_length: int = 100):
        self.short_term = []
        self.long_term = []
        self.max_length = max_length

    def add(self, content: str, memory_type: str = "short"):
        if memory_type == "short":
            self.short_term.append(content)
            if len(self.short_term) > self.max_length:
                self.short_term.pop(0)
        else:
            self.long_term.append(content)

2.3 任务规划器

def decompose(self, task: str) -> list[dict]:
    """将复杂任务分解为子任务"""
    prompt = f"分解以下任务为可执行的子任务：{task}"
    response = self.llm.generate(prompt)
    return json.loads(response)

三、多Agent协作

3.1 协作模式

顺序执行：

Agent A (规划) → Agent B (执行) → Agent C (验证)

并行执行：

                    → Agent B (搜索)
Agent A (分解) ────→ Agent C (代码)
                    → Agent D (文档)

四、开源框架对比

五、总结

LLM Agent代表了AI应用的新范式：
1. 规划能力：将复杂任务分解
2. 工具使用：扩展AI能力边界
3. 多Agent协作：实现复杂系统