大模型系列——智能Agent简介#

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# 伪代码示例：自主决策过程
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class IntelligentAgent:
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    def make_decision(self, observation):
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        # 1. 分析当前环境状态
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        context = self.analyze_environment(observation)
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        # 2. 评估可能的行动方案
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        options = self.generate_options(context)
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        # 3. 选择最佳行动
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        best_action = self.select_best_action(options)
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        # 4. 执行行动并观察结果
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        result = self.execute_action(best_action)
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        # 5. 从结果中学习
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        self.learn_from_result(result)
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        return best_action

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graph TD
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    A[接收任务] --> B[分析任务需求]
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    B --> C[制定执行计划]
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    C --> D[分解为子任务]
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    D --> E[逐步执行]
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    E --> F{检查结果}
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    F -->|未完成| E
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    F -->|完成| G[验证质量]
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    G --> H[返回最终结果]

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// 智能客服 Agent 工作流程示例
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const customerServiceAgent = {
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  async handleCustomerQuery(query) {
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    // 1. 分析查询意图
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    const intent = await this.analyzeIntent(query);
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    // 2. 检查知识库
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    const knowledge = await this.searchKnowledgeBase(intent);
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    // 3. 如果知识库中有答案，直接返回
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    if (knowledge) {
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      return knowledge.answer;
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    }
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    // 4. 如果知识库中没有，进行推理回答
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    const answer = await this.generateAnswer(query, intent);
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    // 5. 将新问题和答案存入知识库
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    await this.updateKnowledgeBase(query, answer);
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    return answer;
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  }
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};

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# 示例：自动化订单处理工作流
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order_processing_agent:
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  steps:
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    - name: 接收订单
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      action: parse_order
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    - name: 库存检查
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      action: check_inventory
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      condition: "库存充足"
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    - name: 支付处理
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      action: process_payment
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    - name: 物流安排
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      action: arrange_shipping
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    - name: 通知客户
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      action: notify_customer
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  fallback:
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    - name: 库存不足处理
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      action: handle_low_stock
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    - name: 支付失败处理
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      action: handle_payment_failure

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┌─────────────────────────────────────────┐
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│          智能 Agent 架构                │
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├─────────────────────────────────────────┤
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│  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐  │
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│  │  感知模块   │  │   决策模块      │  │
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│  │  Perception │  │  Decision Making│  │
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│  └──────┬──────┘  └────────┬────────┘  │
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│         │                  │           │
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│         ▼                  ▼           │
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│  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐  │
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│  │  记忆模块   │  │   执行模块      │  │
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│  │   Memory    │  │  Action Execution│  │
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│  └─────────────┘  └─────────────────┘  │
14
│         │                  │           │
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│         └─────────┬────────┘           │
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│                   ▼                    │
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│          ┌───────────────┐            │
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│          │  学习模块     │            │
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│          │    Learning   │            │
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│          └───────────────┘            │
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└─────────────────────────────────────────┘

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# 多智能体协作示例
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class MultiAgentSystem:
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    def __init__(self):
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        self.agents = {
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            'researcher': ResearchAgent(),
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            'writer': WriterAgent(),
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            'reviewer': ReviewerAgent()
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        }
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    async def complete_task(self, task):
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        # 研究者 Agent 收集信息
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        research = await self.agents['researcher'].research(task)
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        # 写作者 Agent 基于研究结果生成内容
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        content = await self.agents['writer'].write(research)
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        # 审阅者 Agent 检查内容质量
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        review = await self.agents['reviewer'].review(content)
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        return review.final_content