您是否对不断发展的 AI 代理世界着迷？如今，我们几乎随处可见 AI 代理，它们让我们的生活更加便捷。几乎每个领域都受益于它，无论是临时预订机票，还是编程助手。AI 代理已成功渗透到各个市场。每个人都想构建它们来优化工作流程。本指南探讨了构建 AI 代理时应牢记的 8 大要点。
阅读本指南后，您将了解构建一流 AI 代理的要求，它随时准备为您服务，毫无怨言。
什么是AI代理？
AI 代理是利用人工智能与特定环境交互并独立执行预定任务的程序。它可以感知周围环境，并在极少的人工干预下做出决策。
让我们逐一探讨创建 AI 代理时需要考虑的事项。
1. 明确定义代理的目标
任何成功的人工智能代理的基础都在于清晰的目标。人们经常设定模糊不清、不够详细的目标，这会导致结果泛泛而谈，甚至产生幻觉。这就像命令人类执行一项目标不明确的任务；他肯定会搞砸。因此，代理需要详细了解它需要执行的任务以及如何执行。否则，它就无法高效工作。为了构建能够交付成果的人工智能代理，明确目标至关重要。
使用 S.M.A.R.T. 标准（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）可能是明智之举。例如，与其定义“改善客户服务”这样的泛泛目标，不如设定一个非常具体的目标：“人工智能代理将在两分钟内解决 80% 的客户常见产品退货问题。它应该在无需人工干预的情况下完成这一任务。” 这是用户可以设定的最具体的目标，能够影响人工智能代理的思考能力。它还会影响代理访问外部信息的工具选择。明确的目标是人工智能代理开发的第一步。
2. 选择合适的框架
从零开始构建 AI 代理可能是一项复杂的任务。幸运的是，一些框架可以简化这一过程。使用它们构建 AI 代理轻而易举。LangChain、LangGraph、AutoGen 或 CrewAI 提供了一种非常结构化的方式来构建、部署和管理 AI 代理。它们包含预定义的类、工具以及样板代码，可以非常高效地加快开发速度。
在选择用于构建 AI 代理的框架时，您应该考虑几个因素。易用性可以降低学习曲线；如果您的代理要处理多个用户或任务，可扩展性则至关重要。与 LLM、工具和数据源的集成也至关重要。例如，LangChain 提供与所有 LLM、数据源和工具的集成。LangGraph 有助于构建有状态的多步骤代理。选择合适且强大的框架可以显著加快您的开发过程，并使其更加顺畅。
3. 选择合适的LLM
选择合适的大型语言模型 (LLM) 至关重要。LLM 就像 AI 代理的“大脑”。LLM 的功能直接影响代理在生产环境中的性能，决定了代理的智能程度。2025 年，市场上将提供多种 LLM，每种都有不同的优势。市场上的顶级 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 模型、Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Gemini。
在为您的 AI 代理选择 LLM 时，您应该考虑其推理能力以及 LLM 的指令调优能力（即其执行指令的能力）。如果您的用例是生成或理解代码，则可以考虑其编码能力。如果您的代理用于全局用例，LLM 需要理解多种语言。上下文窗口也起着至关重要的作用，这意味着可以输入 LLM 的数据量或 LLM 一次可以处理的数据量。每个令牌的成本和延迟（即响应速度）是实时应用的实际考虑因素。
4. 选择合适的代理架构
AI 代理的设计模式和具体架构至关重要。这定义了特定代理如何处理信息、执行任务并据此做出所需的决策。不同类型的问题有多种架构可供选择。
一种常用的架构是 ReAct，即先推理后行动。使用此架构的代理首先对用户的查询进行推理，然后根据推理结果确定下一个最佳操作，并执行该操作。这种连续的过程使代理能够处理复杂且多步骤的问题。另一种架构是规划，其中 AI 代理首先创建一个非常详细的计划，然后逐一执行步骤以达到预期结果。对于需要额外关注的任务，即高度复杂的任务，可以采用多代理系统。在这些系统中，多个专门的代理负责执行特定任务，它们在工作时相互协作。精心设计的架构意味着 AI 代理能够有效且高效地工作。
5. 工具集成
LLM 本身非常强大高效，但它们运行在一个非常孤立的环境中，无法感知现实世界。工具集成使这些代理能够与现实世界交互并执行有意义的操作。工具允许 AI 代理访问外部信息或触发其他系统中的操作。这就像赋予你的 LLM 超能力，使其能够独立完成多项任务，而这些任务通常需要人工干预。
工具集成的示例包括数学工具、用于访问外部数据（例如天气更新或股票市场价格）的 API，以及触发某些事件（例如发送电子邮件）。代理需要这些工具来查询数据库并执行网络搜索以获取更新信息。代码执行工具允许代理执行脚本。这些工具必须可靠，才能在现实生活中使用。AI 代理在运行时会决定使用哪种工具。为代理配备工具的功能，可以使 AI 代理从一个简单的对话机器人转变为一个能够使用简单命令执行任务的工作助手。这些智能自动化工具在拥有外部功能后将变得更加强大。
6. 内存和状态管理
AI 代理对于长时间运行的任务或对话非常有用。为此，它需要内存。通过利用内存，代理可以回忆过去的对话，并在回答问题时保持对话的上下文。如果没有内存，每次交互都是新的，这会限制代理从先前交互中学习或构建的能力。状态管理是构建连贯的 AI 代理的关键。
AI 代理可以拥有两种类型的内存。短期记忆帮助代理记住当前正在进行的对话或任务的相关信息。而长期记忆则允许代理存储跨不同交互或会话的信息。这包括用户行为、偏好和已完成的任务。为了存储长期记忆，通常使用向量数据库。像 LangGraph 这样的框架提供了状态管理机制。它确保 AI 代理能够跟踪其进度和数据。
7. 提示工程和少样本示例
与 AI 代理及其“大脑”LLM 进行通信的主要方式之一是通过提示。代理的准确性和行为在很大程度上取决于您传递给代理的提示的质量。定义清晰、无歧义的提示是一项必备技能。有效的提示工程在构建 AI 代理时至关重要。
代理的整体个性、目标和行为都由系统提示广泛定义。为了完成特定任务，必须为代理提供带有提示的少样本示例，以便代理能够理解问题的意图和预期的答案格式。这反过来可以显著提高代理的性能。为 LLM 提供某些示例可以帮助他们更好地理解任务。这些细致的指导有助于使代理与您的期望保持一致。
8. 评估和反馈循环
完成 AI 代理的构建后，您需要评估其性能。因此，持续评估至关重要。您必须从第一步开始设定一些指标来仔细评估性能。这些指标应与代理的既定目标保持一致。应进行测试以评估代理。这可以包括各种端到端测试，以评估代理在不同场景下的行为。对单个工具执行单元测试是自动化测试的一个重要方面。但是，对于具有复杂推理的高度复杂任务，人工评估是必不可少的。人工反馈可以识别AI代理行为中的意外故障。
LangSmith是一款出色的工具，可以帮助记录交互并收集输出反馈。一个完善的反馈系统至关重要，其中的输出可用于改进代理的提示、工具甚至架构。这个迭代过程有助于随着时间的推移改进您的AI代理，并确保其始终满足用户需求。AI代理开发是一个持续的构建、测试和改进的循环。
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小结
构建真正有效的人工智能代理不仅仅是将 (LLM 与一些工具绑定在一起。它需要精心规划并考量多种因素。通过仔细考虑以下八个方面：从清晰的目标定义和框架选择，到强大的内存和持续评估，您可以创建强大的智能自动化工具。请记住，构建复杂的自主人工智能系统是一个不断迭代的过程。这些原则将指导您成功构建既强大又可靠的人工智能代理。
常见问题
Q1. 定义 AI 代理的目标时，最大的错误是什么？
A. 目标过于模糊或宽泛是很常见的。具体、可衡量的目标可以显著提高代理的性能，并更容易进行评估。
Q2. 构建 AI 代理是否总是需要一个复杂的框架？
A. 对于非常简单的单任务代理来说，不需要。但是，对于涉及多个步骤、工具或内存的代理，框架可以大大简化开发和持续维护。
Q3. LLM 的上下文窗口对 AI 代理有多重要？
A. 非常重要。更大的上下文窗口可以让代理处理和记住来自长对话或大型文档的更多信息。
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