AI 智能体开发框架

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AI 智能体开发框架

AI 智能体是一种能够

感知环境、做出决策、规划行动并执行任务

的自主软件实体。其开发框架核心在于赋予智能体

推理能力、记忆能力和工具调用能力

，使其能够处理开放式任务。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。

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通用的 AI 智能体开发框架通常由以下四个核心模块构成：

1. 感知模块（Perception Module）

感知模块是智能体的“眼睛”和“耳朵”，负责从环境中获取和理解数据。

A. 环境输入（Inputs）

B. 数据预处理与理解（Preprocessing & Understanding）

信息提取（Extraction）：
从非结构化数据中识别并提取关键实体、关系和意图。
状态表示（State Representation）：
将复杂的环境输入转化为智能体可理解的、标准化的
内部状态（Internal State）
，这通常是一个结构化的 JSON 或 YAML 对象。
工具可用性评估：
分析当前状态，判断智能体能够使用哪些**外部工具（Tools）**来辅助完成任务。

2. 核心推理与决策模块（Reasoning & Decision Module）

这是智能体的“大脑”，负责规划任务、生成行动并进行自我修正。

A. 大语言模型（LLM）驱动

角色与指令（System Prompt）：
通过强大的
System Prompt
为 LLM 设定角色、任务目标、行动规则和输出格式。
思维链（CoT - Chain-of-Thought）：
强制 LLM 在执行行动前，先输出一个详细的
思考过程
。这使得决策过程透明化，并便于调试和自我修正。

B. 规划与分解（Planning & Decomposition）

任务分解：
当接收到复杂的高级任务时（如“研究最新市场趋势”），智能体需要将其分解为一系列
可执行的原子步骤
（例如：搜索关键词阅读 Top 5 结果总结数据撰写报告）。
行动生成（Action Generation）：
基于当前步骤和环境状态，LLM 生成一个明确的、可执行的行动指令，例如：{ "action": "search_web", "query": "2025年AI市场增长率" }。

C. 自我反思与修正（Self-Reflection）

3. 记忆与知识库模块（Memory & Knowledge Base）

记忆模块赋予智能体学习和保持语境的能力。

A. 短期记忆（Short-Term Memory）

B. 长期记忆（Long-Term Memory）

知识库（Knowledge Base）：
存储智能体的静态、核心信息，例如项目规则、安全策略等。
经验记忆（Episodic Memory）：
存储过去执行的任务、成功经验和失败教训。
向量数据库（Vector Database）：
所有的长期记忆都会被转化为**向量嵌入（Embeddings）**并存储在向量数据库中（如 Pinecone, Weaviate）。
检索增强生成（RAG - Retrieval-Augmented Generation）：
在推理前，智能体从向量数据库中检索与当前任务
最相关
的记忆片段，并将其作为附加上下文（Context）输入给 LLM，从而提高回答的准确性和针对性。