从Prompt到Action，真正的智能体是如何“思考”和“行动”的？

最近，很多团队都在做AI Agent，但当你问他们：“它到底是怎么工作的？”
得到的回答往往是：模型+工具调用。

这就像说汽车=发动机+轮子，听起来没错，却忽略了内部的传动结构与控制系统。

今天，我们用一张图，带你拆解一个真正意义上的AI Agent是如何运转的——
从用户一句话，到自动完成复杂任务，背后的五大核心模块是如何协同工作的。

图解：AI Agent 的五层架构

这张图展示了Agent的五大核心组件及其数据流动路径：

[ Prompt提示词 ] → [ LLM大模型 ] → [ Memory知识库 ] → [ Planning任务规划 ] → [ Action行动执行 ]

下面我们逐层剖析。

第一层：Prompt提示词 —— “用户说了什么？”

这是整个流程的起点。
用户输入一句自然语言指令，比如：

“帮我找一家杭州人气最高的火锅店，离地铁站近，人均150以内。”

Agent的第一步是理解这句话中的：

• 范围：杭州
• 方式：找火锅店
• 约束条件：人气高、靠近地铁、人均≤150

📌 产品设计关键点：

• 提示词不能只依赖“通用模板”，需支持动态变量注入
• 可通过意图识别+槽位抽取技术提取关键要素
• 需具备容错能力（如用户说“附近”而非“地铁站”）
• 建议：在产品中设置“需求澄清对话”，避免直接执行错误任务。

第二层：LLM大模型 —— “我能做什么？”

LLM是Agent的“大脑”，负责：

• 理解用户意图
• 提取关键信息（如地点、价格、品类）
• 选择下一步动作（查地图？调API？还是继续追问？）

例如，当收到“找火锅店”请求时，LLM会判断：

“这是一个地理搜索任务，需要调用大众点评API，参数包括城市、类别、距离、预算。”

📌 产品启示：

• LLM不是万能的，必须配合工具注册表才能准确决策
• 若没有明确的工具描述，LLM可能“乱选”或“胡编”
• 推荐使用函数调用（Function Calling） 或 Tool-Calling API 实现精准控制

第三层：Memory知识库 —— “我知道什么？”

这不是简单的数据库，而是Agent的记忆系统，用于：

• 存储上下文信息（如用户偏好、历史查询）
• 匹配已有知识（如“杭州地铁站分布”、“热门商圈”）
• 支持推理（如“西湖边的餐厅通常更贵”）

例如：

• 用户之前喜欢川味火锅 → 知识库记录“口味偏好：麻辣”
• 当前任务要求“靠近地铁” → 知识库提供“杭州地铁1号线沿线商圈列表”

📌 工程建议：

• 使用RAG（检索增强生成）提升知识获取效率
• 结合向量数据库（如Milvus）实现语义匹配
• 设置记忆生命周期，避免过期信息干扰决策

第四层：Planning任务规划 —— “我该怎么干？”

这是Agent的指挥中心。
它将模糊目标拆解为可执行步骤，并决定执行顺序和工具组合。

以“找火锅店”为例，规划模块可能输出如下计划：

1. 查询“杭州火锅店”列表（调用大众点评API）
2. 过滤“人均≤150”的结果
3. 按“评分”排序，取前5家
4. 查看每家是否靠近地铁站（调用地图API）
5. 输出推荐列表 + 地址 + 电话

📌 产品价值：

• 规划能力决定了Agent能否处理多步骤、跨系统任务
• 若无规划，Agent只能做单次调用，无法应对复杂场景
• 推荐采用树状规划器或思维链（Chain-of-Thought） 技术提升逻辑连贯性

第****五层：Action行动执行 —— “我现在就做！”

这是Agent的“手脚”，负责：

• 调用外部工具（API、RPA、浏览器自动化等）
• 执行具体操作（点击按钮、填写表单、提交订单）
• 获取反馈并返回给上层

例如：

• 调用search_restaurant() API → 返回JSON数据
• 调用map_api() → 获取位置坐标
• 最终生成图文回复：“推荐XX火锅，评分4.8，距地铁站300米”

📌 安全与稳定性设计：

• 所有操作应在沙箱环境中运行
• 敏感操作（如支付、删除文件）需用户二次确认
• 支持任务中断恢复机制（如网络异常后重试）

全流程闭环：从“说”到“做”的跃迁

这张图最核心的价值在于揭示了闭环机制：

用户输入 → Prompt解析 → LLM决策 → Memory补充 → Planning拆解 → Action执行 → 结果反馈 → 回到LLM进行反思与修正

这个循环让Agent具备了：

• 自主性：无需人工干预即可完成任务
• 适应性：可根据环境变化调整策略
• 学习性：积累经验，优化未来表现
• 类比：这就像一个“数字员工”，不仅能听懂你的话，还能自己去查资料、打电话、填表格。

如何评估一个Agent是否“真智能”？

我们可以用这张图作为评估框架，问自己三个问题：

模块	关键问题
Prompt	是否能准确解析模糊需求？
LLM	是否能正确选择工具？
Memory	是否能利用已有知识提升效率？
Planning	是否能拆解复杂任务？
Action	是否能稳定执行并处理异常？

👉 如果某个环节缺失或薄弱，那它很可能只是一个“披着Agent外衣的Chatbot”。

写在最后：Agent不是魔法，而是系统工程

它是五大模块协同作战的复杂系统。

作为AI产品经理，你的任务不是“堆模型”，而是：

• 设计清晰的任务边界
• 构建可靠的工具生态
• 定义合理的交互流程
• 监控系统的鲁棒性与安全性

只有这样，才能做出真正有价值的AI Agent产品。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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