AI Agent 详解

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📋 目录

• 什么是 AI Agent
• AI Agent 的核心特征
• AI Agent 的架构组成
• AI Agent 的类型
• AI Agent 的工作流程
• Spring AI 中的 Agent
• AI Agent vs 传统 AI 系统
• 应用场景
• 最佳实践
• 总结

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什么是 AI Agent

AI Agent（人工智能代理） 是一个能够自主感知环境、做出决策并执行动作的智能系统。与传统的 AI 系统（如简单的聊天机器人）不同，AI Agent 具有以下关键能力：

核心定义

AI Agent 是一个自主的、目标导向的智能实体，它能够：

1. 感知（Perception）：接收和理解来自环境的信息
2. 推理（Reasoning）：基于信息进行思考和决策
3. 行动（Action）：执行具体的操作来达成目标
4. 学习（Learning）：从经验中改进自己的行为

简单类比

• 传统 AI 系统：像是一个"回答机器"，只能根据输入给出输出
• AI Agent：像是一个"智能助手"，能够：
  • 理解你的意图
  • 制定计划
  • 调用工具完成任务
  • 根据结果调整策略
  • 持续学习和改进

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AI Agent 的核心特征

1. 自主性（Autonomy）

Agent 能够在没有人类直接干预的情况下运行和做出决策。

示例：

用户："帮我订一张明天去北京的机票"
Agent：
  1. 理解需求（明天、北京、机票）
  2. 查询航班信息
  3. 比较价格和时间
  4. 选择最优方案
  5. 执行预订
  6. 返回确认信息

2. 反应性（Reactivity）

Agent 能够感知环境变化并做出及时响应。

示例：

环境：航班价格变化
Agent：检测到价格下降，主动通知用户

3. 主动性（Proactiveness）

Agent 不仅被动响应，还能主动采取行动。

示例：

Agent：检测到用户经常查询某个航班
Agent：主动提醒用户该航班有优惠活动

4. 社会性（Social Ability）

Agent 能够与其他 Agent 或人类进行交互和协作。

示例：

用户 Agent ↔ 工具 Agent ↔ 数据 Agent
     ↓            ↓            ↓
   理解意图    执行操作    获取数据

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AI Agent 的架构组成

1. 感知层（Perception Layer）

功能：接收和理解输入信息

组件：

• 自然语言理解（NLU）
• 多模态感知（文本、图像、语音）
• 环境状态感知

示例：

// Spring AI 中的感知
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultSystem("你是一个智能助手")
    .build();

// 接收用户输入
String userInput = "帮我查询天气";

2. 推理层（Reasoning Layer）

功能：分析信息、制定计划、做出决策

组件：

• 任务规划（Task Planning）
• 决策制定（Decision Making）
• 策略优化（Strategy Optimization）

示例：

// 任务规划
OrchestratorResponse response = chatClient.prompt()
    .user("分析这个任务需要哪些步骤：" + task)
    .call()
    .entity(OrchestratorResponse.class);

// 输出：{
//   analysis: "需要3个步骤",
//   tasks: [
//     {type: "QUERY", description: "查询数据"},
//     {type: "PROCESS", description: "处理数据"},
//     {type: "RESPONSE", description: "返回结果"}
//   ]
// }

3. 执行层（Action Layer）

功能：执行具体的操作

组件：

• 工具调用（Tool Calling）
• API 调用
• 数据库操作
• 外部系统交互

示例：

// Spring AI 中的工具调用
@Tool(description = "查询天气")
public String getWeather(@ToolParam String city) {
    return weatherService.getWeather(city);
}

// Agent 自动调用
chatClient.prompt()
    .user("北京天气怎么样？")
    .tools(weatherTool)  // Agent 会自动调用 getWeather("北京")
    .call();

4. 记忆层（Memory Layer）

功能：存储和检索历史信息

组件：

• 短期记忆（Short-term Memory）
• 长期记忆（Long-term Memory）
• 上下文管理（Context Management）

示例：

// Spring AI 中的记忆管理
ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultAdvisors(
        MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
    )
    .build();

// Agent 会记住之前的对话
chatClient.prompt().user("我叫张三").call();
chatClient.prompt().user("我的名字是什么？").call(); 
// Agent 回答："你的名字是张三"

5. 学习层（Learning Layer）

功能：从经验中学习和改进

组件：

• 反馈机制（Feedback Mechanism）
• 性能评估（Performance Evaluation）
• 策略优化（Strategy Optimization）

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AI Agent 的类型

1. 简单反射型 Agent（Simple Reflex Agent）

特点：基于当前感知直接做出反应，无记忆能力

适用场景：简单的规则匹配任务

示例：

IF 用户说"你好" THEN 回复"你好，有什么可以帮助你的吗？"

2. 基于模型的 Agent（Model-based Agent）

特点：维护内部状态模型，能够处理部分可观察的环境

适用场景：需要维护状态的交互系统

示例：

// 维护对话状态
class ConversationState {
    String currentTopic;
    List<String> mentionedEntities;
    int turnCount;
}

3. 基于目标的 Agent（Goal-based Agent）

特点：有明确的目标，能够规划行动序列来达成目标

适用场景：复杂任务规划

示例：

// 目标：完成机票预订
Goal: BookFlight {
    subGoals: [
        GetUserPreferences(),
        SearchFlights(),
        CompareOptions(),
        MakeReservation(),
        ConfirmBooking()
    ]
}

4. 基于效用的 Agent（Utility-based Agent）

特点：不仅考虑目标，还考虑行动的效用（成本、收益）

适用场景：需要优化决策的场景

示例：

// 选择最优方案
UtilityFunction {
    evaluate(option) {
        return score = 
            priceWeight * (1/price) +
            timeWeight * (1/duration) +
            qualityWeight * quality;
    }
}

5. 学习型 Agent（Learning Agent）

特点：能够从经验中学习，改进性能

适用场景：需要持续优化的系统

示例：

// 从反馈中学习
class LearningAgent {
    void learnFromFeedback(Feedback feedback) {
        if (feedback.isPositive()) {
            reinforceStrategy(currentStrategy);
        } else {
            adjustStrategy(currentStrategy);
        }
    }
}

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AI Agent 的工作流程

标准工作流程

┌─────────────┐
│  用户输入   │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│  1. 感知理解    │ ← 理解用户意图
└──────┬──────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│  2. 任务规划    │ ← 分解任务，制定计划
└──────┬──────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│  3. 工具选择    │ ← 选择合适的工具
└──────┬──────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│  4. 执行动作    │ ← 调用工具，执行操作
└──────┬──────────┘
       │
       ▼
┌─────────────────┐
│  5. 结果评估    │ ← 检查结果是否满足目标
└──────┬──────────┘
       │
       ├─ 满足目标 → 返回结果
       │
       └─ 未满足 → 调整策略，重新执行

实际示例：智能客服 Agent

// 1. 用户输入
String userInput = "我要退票，预定号是12345";

// 2. Agent 理解意图
Task task = planningAgent.analyze(userInput);
// 输出：{type: "CANCEL", ticketNumber: "12345"}

// 3. Agent 选择工具
Tool tool = selectTool(task.type); // 选择 cancelTicket 工具

// 4. Agent 执行动作
String result = tool.execute(task);

// 5. Agent 评估结果
if (result.contains("成功")) {
    return "退票成功！";
} else {
    return "退票失败，原因：" + result;
}

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Spring AI 中的 Agent

Spring AI Agent 架构

Spring AI 提供了强大的 Agent 支持，主要包括：

1. ChatClient（聊天客户端）

功能：提供对话能力的基础组件

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultSystem("你是一个智能助手")
    .build();

2. Tools（工具）

功能：让 Agent 能够调用外部功能

@Tool(description = "查询天气")
public String getWeather(@ToolParam String city) {
    return weatherService.getWeather(city);
}

// Agent 使用工具
chatClient.prompt()
    .user("北京天气怎么样？")
    .tools(getWeatherTool)
    .call();

3. Advisors（顾问）

功能：在请求处理前后执行逻辑

// 日志 Advisor
SimpleLoggerAdvisor loggerAdvisor = SimpleLoggerAdvisor.builder()
    .logRequest(true)
    .logResponse(true)
    .build();

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultAdvisors(loggerAdvisor)
    .build();

4. Memory（记忆）

功能：维护对话上下文

ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultAdvisors(
        MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
    )
    .build();

5. RAG（检索增强生成）

功能：从知识库中检索相关信息

ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultFunctions("retrieve")
    .build();

// Agent 会自动从向量数据库检索相关信息

Spring AI Agent 工作模式

模式 1：链式工作流（Chain Workflow）

// 顺序执行多个步骤
public String processTask(String task) {
    // 步骤1：分析任务
    TaskAnalysis analysis = analyzeTask(task);
    
    // 步骤2：执行任务
    String result = executeTask(analysis);
    
    // 步骤3：格式化结果
    return formatResult(result);
}

模式 2：编排器-工作者模式（Orchestrator-Worker）

// 编排器分析任务
OrchestratorResponse response = orchestrator.analyze(task);
// 输出：{tasks: [task1, task2, task3]}

// 工作者并行处理
List<String> results = response.tasks().parallelStream()
    .map(worker::process)
    .toList();

模式 3：评估优化模式（Evaluator-Optimizer）

// 执行任务
String result = agent.execute(task);

// 评估结果
Evaluation evaluation = evaluator.evaluate(result);

// 如果结果不理想，优化并重试
if (evaluation.score() < threshold) {
    result = optimizer.optimizeAndRetry(task);
}

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AI Agent vs 传统 AI 系统

对比表

特性	传统 AI 系统	AI Agent
响应方式	被动响应	主动行动
能力范围	文本生成	感知、推理、行动
工具使用	不支持	支持调用外部工具
记忆能力	无状态	有状态，维护上下文
任务规划	无	支持任务分解和规划
学习能力	静态模型	可动态学习和改进
自主性	低	高

实际对比示例

传统 AI 系统

用户："帮我订一张去北京的机票"
系统："我理解您想订票，但我无法执行此操作。"

AI Agent

用户："帮我订一张去北京的机票"
Agent：
  1. 理解意图：订票、目的地：北京
  2. 查询航班信息
  3. 选择最优航班
  4. 调用订票 API
  5. 返回："已为您预订明天上午10点的航班，订单号：ABC123"

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应用场景

1. 智能客服系统

功能：

• 理解用户问题
• 查询订单信息
• 处理退改签
• 解答常见问题

示例：

@Tool(description = "查询订单")
public OrderInfo queryOrder(@ToolParam String orderNumber) {
    return orderService.getOrder(orderNumber);
}

@Tool(description = "退票")
public String cancelTicket(@ToolParam String orderNumber) {
    return ticketService.cancel(orderNumber);
}

2. 智能数据分析助手

功能：

• 理解分析需求
• 查询数据库
• 生成分析报告
• 可视化数据

示例：

@Tool(description = "查询销售数据")
public SalesData querySales(@ToolParam String dateRange) {
    return dataService.getSales(dateRange);
}

// Agent 可以：
// 1. 理解"帮我分析上个月的销售情况"
// 2. 调用 querySales("last month")
// 3. 分析数据并生成报告

3. 代码生成助手

功能：

• 理解需求
• 生成代码
• 执行测试
• 修复错误

示例：

@Tool(description = "生成代码")
public String generateCode(@ToolParam String requirement) {
    return codeGenerator.generate(requirement);
}

@Tool(description = "运行测试")
public TestResult runTests(@ToolParam String code) {
    return testRunner.run(code);
}

4. 智能工作流自动化

功能：

• 任务规划
• 资源调度
• 执行监控
• 异常处理

示例：

// Agent 可以自动：
// 1. 分析工作流需求
// 2. 规划执行步骤
// 3. 调度资源
// 4. 监控执行状态
// 5. 处理异常情况

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最佳实践

1. 清晰的工具描述

好的做法：

@Tool(description = "查询天气信息。输入城市名称，返回该城市的当前天气、温度和湿度。")
public WeatherInfo getWeather(@ToolParam(description = "城市名称，如：北京、上海") String city) {
    // ...
}

不好的做法：

@Tool(description = "查询天气")
public WeatherInfo getWeather(String city) {
    // ...
}

2. 合理的任务分解

好的做法：

// 将复杂任务分解为简单步骤
Task plan = {
    steps: [
        "1. 验证用户身份",
        "2. 查询订单信息",
        "3. 检查退票条件",
        "4. 执行退票操作",
        "5. 发送确认通知"
    ]
}

3. 错误处理和重试

public String executeWithRetry(Task task, int maxRetries) {
    for (int i = 0; i < maxRetries; i++) {
        try {
            return execute(task);
        } catch (Exception e) {
            if (i == maxRetries - 1) throw e;
            // 调整策略后重试
            task = adjustStrategy(task, e);
        }
    }
    return null;
}

4. 记忆管理

// 使用 ChatMemory 维护上下文
ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();

// 定期清理过长的对话历史
if (chatMemory.getMessages().size() > MAX_HISTORY) {
    chatMemory.clear();
}

5. 性能监控

// 使用 Spring AI 的可观测性功能
// 监控 Agent 的执行时间、token 使用等
@Timed("agent.execution")
public String executeAgent(Task task) {
    // ...
}

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总结

AI Agent 的核心价值

1. 自主性：能够独立完成任务，减少人工干预
2. 智能性：能够理解、规划、执行复杂任务
3. 扩展性：通过工具调用扩展能力边界
4. 学习性：能够从经验中改进

Spring AI 的优势

1. 简单易用：声明式 API，降低开发复杂度
2. 功能完整：提供工具、记忆、RAG 等完整能力
3. 可观测性：内置监控和追踪功能
4. 灵活扩展：支持自定义 Advisor、Tool 等

未来展望

AI Agent 正在成为 AI 应用的主流模式，未来将：

• 更智能：更强的推理和规划能力
• 更自主：更少的监督，更多的自主决策
• 更协作：多个 Agent 之间的协作
• 更安全：更好的安全性和可控性

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参考资源：

• Spring AI 官方文档
• OpenAI Function Calling
• LangChain Agents