一、核心思路：让大模型具备 “调用工具解决问题” 的能力

  传统大模型存在两个局限：（1）知识截止（无法获取实时信息）；（2）缺乏实际操作能力（如计算、查询）。Agent 通过引入 “工具” 和 “工作流”，让大模型突破这两个局限 ——大模型负责 “判断该做什么、怎么调用工具”，工具负责 “实际做事”，工作流负责 “把两者串联起来”。

对应到代码中，就是三个核心模块的协作：

# 核心协作关系
Agent(llm=大模型, tools=[工具1, 工具2])  # Agent协调大模型和工具

二、分模块拆解思路

1. 工具（Tools）：给大模型 “装手脚”

思路：把具体功能（如查天气、算数学题）封装成工具，让大模型知道 “有什么可用” 以及 “怎么用”。

每个工具必须明确：名称（供大模型调用）、描述（告诉大模型该工具的用途）、函数（实际执行逻辑）。

代码实现：

class Tool:
    def __init__(self, name: str, description: str, function):
        self.name = name  # 工具名称（如"get_weather"）
        self.description = description  # 功能描述（供大模型判断是否调用）
        self.function = function  # 实际执行的函数

# 示例：天气查询工具
weather_tool = Tool(
    name="get_weather",
    description="查询指定城市的天气，需要参数：city（城市名）",  # 关键：让大模型知道何时用、传什么参数
    function=get_weather  # 具体实现（调用天气API或模拟数据）
)

为什么要这么设计？
大模型无法直接执行代码或调用 API，必须通过人类预先定义的工具接口，才能将 “决策” 转化为 “行动”。工具的description是关键 —— 大模型通过阅读描述，判断是否需要调用该工具。

2. 大模型（LLM）：Agent 的 “大脑”

思路：让大模型基于用户问题和工具描述，决定 “是否调用工具”“调用哪个工具”“传什么参数”。

  核心是通过结构化提示词引导大模型输出可解析的指令（如 JSON 格式），避免输出自然语言导致程序无法处理。

代码实现：

class SimpleLLM:
    def generate(self, prompt: str) -> str:
        # 实际中这里会调用真实大模型API（如GPT-3.5/4）
        # 示例：模拟大模型根据提示词判断，返回工具调用指令
        if "天气" in prompt:
            return '{"action": "get_weather", "parameters": {"city": "北京"}}'  # 调用天气工具
        elif "计算" in prompt:
            return '{"action": "calculate", "parameters": {"expression": "2+2"}}'  # 调用计算工具

关键设计：提示词模板
Agent 会自动构建包含 “用户问题 + 工具列表 + 格式要求” 的提示词，例如：

prompt = f"""
你可以使用这些工具：
- get_weather: 查询指定城市的天气，需要参数city
- calculate: 数学计算，需要参数expression

用户问：北京的天气怎么样？
请返回JSON格式的工具调用指令（如{"action": "...", "parameters": {...}}）
"""

大模型读到此提示词后，会输出符合格式的指令，确保 Agent 能解析并执行。

3. Agent 工作流：协调 “思考→行动→反馈” 的闭环

思路：用一套流程把 “用户问题→大模型决策→工具执行→结果整理” 串联起来，形成闭环。

核心步骤：接收问题→大模型判断调用工具→执行工具→生成回答。

代码实现：

def run(self, user_query: str) -> str:
    # 1. 构建提示词（包含问题、工具描述）
    prompt = self._build_prompt(user_query, history)
    
    # 2. 大模型决策：该调用哪个工具？
    llm_response = self.llm.generate(prompt)  # 得到JSON指令
    
    # 3. 解析指令，调用工具
    action = json.loads(llm_response)
    if action["action"] in self.tools:
        tool_result = self.tools[action["action"]].call(**action["parameters"])  # 执行工具
    
    # 4. 用工具结果生成最终回答
    final_answer = self.llm.generate(f"用工具结果回答：{tool_result}")
    return final_answer

为什么需要闭环？
复杂问题可能需要多轮调用（例如 “先查北京天气，再推荐适合的衣服”）。工作流确保 Agent 能根据工具返回的结果，决定是否继续调用其他工具，直到解决问题。

三、总结：Agent 的核心逻辑链

1. 用户提问：如 “北京天气怎么样？”
2. Agent 引导大模型思考：通过提示词告诉大模型 “有天气查询工具，需要城市参数”。
3. 大模型决策：输出调用get_weather工具的指令，参数为city="北京"。
4. Agent 执行工具：调用get_weather("北京")，得到结果 “晴朗，25℃”。
5. 生成回答：大模型将工具结果整理为自然语言：“北京今天晴朗，气温 25℃”。

这个过程本质是 “让大模型像人一样思考和使用工具”—— 人会判断 “我需要查天气→打开天气 APP→输入城市→看结果→告诉别人”，Agent 则用代码模拟了这个过程，其中大模型负责 “判断和理解”，工具负责 “实际操作”，工作流负责 “步骤衔接”。

实际应用中，只需扩展工具（如添加数据库查询、邮件发送）和优化提示词，就能让 Agent 处理更复杂的任务（如自动写报告、数据分析等）。