AI Agent 是能够自主感知环境、做出决策并执行行动的人工智能系统。与传统的语言模型不同，Agent 不仅能生成文本，还能调用工具、运行代码、访问外部数据源，并在多步骤任务中保持上下文连贯性。
Agent 核心架构
当代 AI Agent 基于一个简单而强大的循环：感知（Perceive）→ 思考（Think）→ 行动（Act）。系统首先接收用户输入和环境状态，然后由语言模型推理下一步该做什么，最后执行具体的行动并观察结果。这个循环持续进行，直到任务完成。
Agent 的核心组件包括：
大语言模型：作为 Agent 的"大脑"，负责理解任务、制定计划和生成响应。模型的质量直接决定 Agent 的能力上限。
工具系统：Agent 通过工具与外部世界交互。工具可以是 API 调用、代码执行、数据库查询或文件操作。工具需要有清晰的描述和参数定义，方便模型选择合适的工具。
记忆系统：短期记忆保持当前对话上下文，长期记忆存储跨会话的知识。向量数据库是实现长期记忆的常用技术。
规划模块：负责将复杂任务分解为可执行的子步骤。规划可以是单次的（一步到位）或循环的（根据执行结果动态调整）。
工具调用
工具调用是 Agent 最核心的能力。OpenAI 的函数调用（Function Calling）和 Anthropic 的工具使用（Tool Use）让模型能够根据用户请求自动选择并调用合适的工具。
工具定义通常包括：工具名称、功能描述、输入参数（类型、是否必填）和输出格式。好的工具描述对模型选择正确的工具至关重要。描述应该清晰说明工具的用途和适用场景。
常见的 Agent 工具类型有：网络搜索工具（获取实时信息）、代码解释器（执行 Python 代码）、文件操作工具（读取和写入文件）、API 集成工具（调用外部服务）和数据库查询工具（访问结构化数据）。
规划策略
ReAct（Reasoning + Acting）是目前最流行的 Agent 规划模式。Agent 在每一步首先生成思考过程（分析当前状态和下一步目标），然后执行具体行动，最后观察结果并调整计划。这种"思考-行动-观察"的循环让 Agent 能够处理复杂的多步骤任务。
Plan-and-Execute 策略将规划与执行分离。Agent 先制定完整的执行计划，然后按步骤执行。如果某一步失败，Agent 可以重新规划后续步骤。这种方式适合可预测的流程化任务。
生产级实践
构建生产级 Agent 应用需要考虑以下要点：
错误处理：工具调用可能失败。Agent 需要能够捕获异常、重试操作或选择替代方案。设置最大重试次数和超时时间，防止无限循环。
安全边界：限制 Agent 的工具访问权限。对文件操作、网络请求和代码执行设置明确的允许列表。敏感操作需要人工确认。
成本控制：Agent 的多轮调用会产生大量 token 消耗。设置每次任务的 token 上限，使用 cheaper 模型处理简单任务，缓存重复的工具调用结果。
可观测性：记录 Agent 的每一步思考过程和工具调用结果。提供调试界面查看 Agent 的完整决策链。设置告警监控 Agent 的失败率和响应时间。
框架选择
LangChain 是最流行的 Agent 构建框架，提供了丰富的工具集成和链式调用能力。AutoGen 由微软出品，专注于多 Agent 协作场景。CrewAI 提供了简单的角色化 Agent 定义方式。对于需要精细控制的场景，直接使用 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK 构建自定义 Agent 是最灵活的选择。