在深入探讨“为什么要做Agent”之前，我们先明确一个前提：什么是Agent？即Agent的定义究竟是什么？

或许有人会觉得这个问题无需深究，认为Agent无非就是大模型调用API。但实际上，这只是对Agent概念的浅层认知，了解其真正含义是非常有必要的。

目前，国内不少厂商和平台将Agent翻译为“智能体”，但这种翻译并不完全准确。从最原始的词典释义来看，Agent的本意是代理。在我看来，这里的“代理”指的是让大模型“代理/模拟”「人」的行为，借助某些“工具/功能”来完成特定“任务”的能力。

也正因如此，国外用Agent一词来描述大模型调用工具或功能帮助人类完成事情的过程，其实是比较形象的。只要符合这一核心内涵，就可以被视为一种Agent。

关于Agent的定义，许多大厂、独角兽公司、研究所及高校都有过阐释。其中，OpenAI研究主管Lilian Weng给出的定义颇具代表性：Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具使用（Tool Use）。

这个定义是从技术实现角度出发的，它指出要构建一个Agent，需要具备这些能力：以大模型为基础，拥有规划能力（能思考后续行动），具备记忆功能（可读取长期记忆和短期记忆），以及能够使用工具。可以说，它将具备这些能力的集合体定义为了Agent。

图1 按照规划、记忆、工具、动作分解的Agent定义（OpenAI）

另外的一个定义是复旦大学NLP团队给出来的，他们认为Agent的概念框架包括三个组件：大脑、感知、行动。

大脑模块作为控制器，承担记忆、思考和决策等基本任务。感知模块从外部环境感知并处理多模态信息，而行动模块则使用工具执行任务并影响周围环境。

比如：当人类询问是否会下雨时，感知模块将指令转换为大模型可以理解的表示，然后，大脑会根据当前天气和互联网天气报告开始推理，最后，行动模块作出回应并将雨伞递给人类。通过重复上述过程，Agent可以不断获得反馈并与环境互动。

图2 按照环境、感知、大脑、动作分解的Agent定义（复旦NLP）

其实这些各种版本的定义实际上是对我们刚才所说的Agent代理「人」做某些事情的一个更细致的拆解而已，大家仔细想想，人要做某件事情，也是需要根据自己的记忆（学过的知识、当前事情的上下文），需要先规划这个事情怎么做，可能需要做一些思考、问题拆解，这中间也可能会使用各种各样的工具，最终通过某些动作、操作去把把某件事情完成。

因此，国内将Agent翻译为智能体，也是在表达，一个能规划、有记忆、能使用工具的东西，它又不是一个人，也不是一个动物，又不能直接将其描述为一个机器人（因为不一定是机器人形态，但有大脑），所以就给他起了个名字，叫“智能体”。

1、反射模式（Reflection pattern）

以下是该模式的工作流程介绍：

1. 用户输入查询：用户通过界面或API向agent发送一个查询请求。
2. LLM生成初始输出：大型语言模型（LLM）接收用户的查询，并生成一个初步的响应。
3. 用户反馈：用户对初步的响应进行评估并给出反馈。
4. LLM反射输出：基于用户的反馈，LLM对初步的响应进行反思，即重新评估和调整其生成的输出。
5. 迭代过程：这一过程可能需要多次迭代，直到用户对最终的响应感到满意为止。
6. 返回给用户：最终的响应被返回给用户，用户可以通过界面或API接收到结果。

这种模式通常用于提高大型语言模型的交互性和准确性，通过用户反馈不断优化模型的输出。

2、工具使用模式（Tool use pattern）

以下是该模式的工作流程介绍：

1. 用户输入查询：用户通过界面或API向agent发送一个查询请求。
2. LLM处理查询：agent内部的大型语言模型（LLM）接收用户的查询，并对其进行处理。在这个过程中，LLM可能需要调用外部工具或API来获取更准确的信息。
3. 调用工具和API：如果查询需要额外的信息或数据，LLM会调用存储在vector数据库中的工具和API来获取这些信息。
4. 生成响应：LLM根据从工具和API获取的信息生成一个响应，这个响应可能是文本、表格或其他格式的数据。
5. 返回给用户：最后，生成的响应被返回给用户，用户可以通过界面或API接收到结果。

这种模式通常用于增强大型语言模型的能力，使其能够访问外部资源以提供更全面和准确的回答。

3、ReAct模式（ReAct Pattern）

以下是该模式的工作流程介绍：

1. 用户（User）：用户向系统提出查询（Query），例如需要完成的任务或请求。
2. LLM（Reason）：接收到用户的查询后，推理型语言模型（LLM - Reason）会分析查询并生成相应的策略或计划。
3. 工具（Tools）：根据生成的策略或计划，系统调用相应的工具来执行具体的操作。
4. 环境（Environment）：工具执行操作后，将结果反馈给环境。
5. LLM（Generate）：环境返回的结果被反馈给生成型语言模型（LLM - Generate），生成型语言模型根据结果生成最终的响应。
6. 响应（Response）：生成型语言模型生成的响应返回给用户。

这种模式通过结合推理型语言模型和生成型语言模型，实现了从用户查询到最终响应的完整闭环。推理型语言模型负责策略生成，生成型语言模型负责结果解释和响应生成。

4、规划模式（Planning Pattern）

以下是该模式的工作流程介绍：

1. 用户（User）：用户向系统提出查询（Query），例如需要完成的任务或请求。
2. 计划器（Planner）：接收到用户的查询后，计划器会分析并生成一系列任务（Generated tasks）。这些任务可能是具体的执行步骤或子任务。
3. 生成的任务：计划器生成的任务会被传递给执行者（ReAct Agent）。
4. 执行者（ReAct Agent）：执行者根据生成的任务执行单个任务，并将结果返回给计划器。
5. 结果反馈：执行者执行完一个任务后，会将结果反馈给计划器。如果所有任务都已完成，则计划器会确认任务完成（Finished?）。
6. 响应（Response）：计划器根据任务完成情况和结果，生成最终的响应（Response），返回给用户。

这个模式确保了任务的有序执行和结果的及时反馈，从而实现用户需求的有效处理。

5、多智能体模式（Multi-agent pattern）

以下是该模式的工作流程介绍：

1. 用户（User）：用户向系统提出查询（Query），例如需要完成的任务或请求。
2. 项目经理代理（PM agent）：接收到用户的查询后，项目经理代理（PM agent）会分析并分配任务给其他代理。
3. DevOps代理（DevOps agent）：项目经理代理将任务分配给DevOps代理（DevOps agent）。
4. 技术负责人代理（Tech lead agent）：DevOps代理将任务进一步分配给技术负责人代理（Tech lead agent）。
5. 软件开发工程师代理（SDE agent）：技术负责人代理将任务分配给软件开发工程师代理（SDE agent）。
6. 执行任务：每个代理根据分配的任务执行相应的操作，并将结果反馈给上一级代理。
7. 结果反馈：最终，所有代理完成任务后，将结果反馈给项目经理代理。
8. 综合响应：项目经理代理综合所有代理的结果，生成最终的响应（Response），返回给用户。

这种模式通过多个代理协同工作，可以更高效地处理复杂任务，确保任务的有序执行和结果的及时反馈。

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