基于 LLM如何开发智能体？

摘要：基于大语言模型（LLM）开发智能体的核心是利用其自然语言理解与推理能力，构建任务规划、工具调用和记忆管理三大功能模块。通过Prompt工程、函数调用和向量数据库等技术实现智能体对开放场景的自主响应。典型架构包含输入解析、规划、工具调用等模块，形成感知-决策-行动闭环。开发时可选择开源/闭源LLM，结合LangChain等框架快速实现，重点优化Prompt清晰度与工具集成。应用场景覆盖智能助手

wkj001

942人浏览 · 2025-10-30 14:26:03

wkj001 · 2025-10-30 14:26:03 发布

基于大语言模型（LLM）开发智能体是当前智能体技术的主流方向，其核心是利用LLM的自然语言理解、逻辑推理和知识整合能力，赋予智能体自主规划、工具使用、记忆管理等核心能力。与传统智能体相比，LLM驱动的智能体更擅长处理开放场景、自然交互和复杂任务拆解，开发流程可分为核心能力构建、架构设计、工具集成和迭代优化四个关键环节，具体如下：

一、核心能力构建：LLM智能体的“大脑”功能

LLM本身具备文本生成和语义理解能力，但作为智能体需扩展三大核心能力：

1. 任务规划能力（Planning）

让智能体能够将复杂任务拆解为可执行的子步骤，并动态调整计划（类似人类“思考怎么做”）。

实现方式：
- Prompt工程：通过指令明确任务拆解逻辑，例如：
```
"你需要完成用户的任务：{task}。请先分析任务是否需要拆解，若需要，列出具体步骤（按优先级排序），并说明每步的目标。若中途发现步骤有误，需重新规划。"
```
- 思维链（Chain-of-Thought, CoT）：引导LLM输出“思考过程”，例如：“用户让我订明天去上海的机票并推荐酒店，首先我需要确认用户的出发地、时间偏好，然后查航班，再根据航班时间推荐附近的酒店……”
- 反思机制：让智能体基于中间结果评估计划合理性，例如：“上一步没问用户是否需要靠窗座位，可能影响体验，下一步需要补充询问。”
示例：
当用户请求“规划从北京到广州的3天旅行”，智能体通过LLM拆解为：
1. 确认出行日期和交通方式（飞机/高铁）；
2. 根据交通时间推荐住宿区域；
3. 按景点分布和用户偏好（历史对话提到喜欢美食）规划每日行程；
4. 整理预算和注意事项。

2. 工具使用能力（Tool Use）

让智能体调用外部工具（API、数据库、计算器等）弥补LLM在实时信息、精确计算等方面的不足（类似人类“借助工具解决问题”）。

实现方式：

函数调用（Function Call）：定义工具接口规范，让LLM生成符合格式的调用指令，例如：

# 工具定义（示例：天气查询API）
tools = [
  {
    "name": "query_weather",
    "description": "查询指定城市的天气",
    "parameters": {
      "city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
      "date": {"type": "string", "description": "日期，格式YYYY-MM-DD"}
    }
  }
]

# Prompt引导LLM调用工具
prompt = f"若需要查询天气，请用以下格式调用工具：{tools}，返回JSON结构。"

工具选择逻辑：LLM根据任务判断是否需要工具（例如“今天北京的天气”需要调用天气API，而“1+1等于几”可直接回答）。
结果解析：工具返回结果后，LLM整合信息生成自然语言响应（例如：“根据查询，北京2025-10-30的天气为晴，气温15-25℃”）。

常用工具类型：
实时数据类（天气、股票、新闻API）、计算类（计算器、代码解释器）、交互类（邮件、消息发送）、知识类（数据库查询、搜索引擎）。

3. 记忆管理能力（Memory）

让智能体存储和调用历史信息，实现多轮对话连贯性和长期任务跟踪（类似人类“记住过去的交互”）。

记忆类型：
- 短期记忆（Short-term Memory）：存储当前对话轮次的上下文（如最近5轮消息），通常直接拼接在Prompt中，例如：
```
history = [
  {"role": "user", "content": "我喜欢吃辣"},
  {"role": "agent", "content": "好的，会为你推荐辣味美食"}
]
prompt = f"历史对话：{history}\n当前用户输入：{user_input}"
```
- 长期记忆（Long-term Memory）：存储跨会话的关键信息（如用户偏好、任务进度），需通过向量数据库（如Pinecone、Milvus）实现高效检索，例如：
  1. 将用户历史对话编码为向量并存储；
  2. 新对话时，检索与当前问题相关的历史向量（如用户之前提到“对海鲜过敏”），拼接至Prompt。
优化策略：
- 记忆压缩：用LLM总结长对话，减少冗余信息（例如将10轮对话压缩为“用户计划下周去上海，偏好经济型酒店”）；
- 记忆优先级：仅存储关键信息（如用户属性、任务状态），忽略无关内容。

二、典型架构设计：LLM智能体的“身体”结构

基于上述能力，LLM智能体的架构通常包含以下模块，形成“感知-决策-行动”闭环：

用户输入 → [输入解析模块] → [记忆模块] → [规划模块] → [工具调用模块] → [输出生成模块] → 智能体响应
                   ↑               ↑               ↑               ↑
                   └───────────────┴───────────────┴───────────────┘
                            （LLM作为核心协调者）

各模块功能：

输入解析模块：用LLM理解用户意图（如“订机票”“写报告”），提取关键信息（如时间、地点、约束条件）。
记忆模块：管理短期/长期记忆，为决策提供上下文（如用户之前的偏好）。
规划模块：基于LLM的推理能力拆解任务，生成步骤计划。
工具调用模块：根据计划调用工具，处理返回结果（若无需工具则直接进入输出）。
输出生成模块：用LLM将结果整合成自然语言，或生成下一步行动指令（如“请提供你的出发城市”）。

三、开发流程与工具链

1. 选择基础LLM

开源模型：Llama 3、Qwen 2、Mistral等（适合本地化部署，需微调优化）；
闭源API：GPT-4o、Claude 3、Gemini Pro（适合快速开发，无需关注底层算力）。

2. 搭建核心框架

轻量实现：用Prompt工程+函数调用手动串联逻辑（适合简单场景），示例代码：

import openai

def llm_agent(user_input, history, tools):
    # 构建包含记忆和工具的Prompt
    prompt = f"""
    历史对话：{history}
    用户当前输入：{user_input}
    可用工具：{tools}
    请判断是否需要调用工具，若需要，返回工具调用JSON；否则直接回答。
    """
    # 调用LLM
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "system", "content": prompt}]
    )
    result = response.choices[0].message["content"]
    
    # 解析是否需要工具调用
    if "query_weather" in result:
        # 调用天气工具（伪代码）
        weather_data = call_weather_api(city="北京", date="2025-10-30")
        # 二次调用LLM生成最终回答
        final_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{"role": "system", "content": f"根据天气数据{weather_data}，回答用户问题"}]
        )
        return final_response.choices[0].message["content"]
    else:
        return result