AI Agent实战：从工具调用到自主规划
AI Agent实战：从工具调用到自主规划
Agent核心能力
- 感知：文本理解、多模态输入、上下文记忆
- 规划：目标分解、步骤排序、依赖分析
- 行动：工具调用、API执行、代码运行
- 反思：结果评估、错误修正、策略调整
主流框架
LangChain Agent
支持OpenAI Functions的Agent框架，工具调用灵活。
AutoGen
微软的多Agent对话框架，支持代码执行。
CrewAI
角色扮演式Agent系统，擅长团队协作任务。
实战案例
智能客服Agent
意图识别 → 工具调用 → 回复生成 → 记忆更新
数据分析Agent
问题理解 → SQL生成 → 查询执行 → 可视化 → 洞察分析
高级技术
ReAct模式
Reasoning + Acting循环：思考-行动-观察-再思考
任务分解
复杂任务拆解为原子步骤，逐个执行。
部署建议
- 沙箱执行代码
- 速率限制防止滥用
- 日志监控决策过程
- 关键操作人工审核
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