AI Agent 学习笔记

---

一、什么是 AI Agent？

AI Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定计划、并采取行动来完成目标的人工智能系统。与传统的 AI 工具不同，它不只是"你问一句，它答一句"，而是能像一个有主动性的助手，自己拆解任务、调用工具、不断迭代直到完成目标。

生活化类比

场景	传统 AI（客服）	AI Agent（秘书）
订机票	你问航班信息，它告诉你有哪些	你说"帮我订下周去上海最便宜的机票"，它自己查、比价、下单
写报告	你说写什么，它写一段	你说"帮我做个竞品分析"，它自己搜资料、整理数据、生成报告
修 Bug	你贴代码问哪里错了	你说"这个项目跑不起来"，它自己看日志、定位问题、修复代码

---

二、AI Agent 的核心能力

AI Agent 通常具备几个关键能力：

• 感知能力：能理解用户的意图和当前环境信息
• 规划能力：能把一个复杂目标拆解成多个可执行的步骤
• 工具使用能力：能调用搜索引擎、代码执行器、数据库等外部工具
• 记忆与反思能力：能记住之前的交互，并根据结果调整策略
  

---

三、AI Agent 与普通聊天 AI 的区别

普通的聊天 AI（如早期的 ChatGPT）是"单轮反应式"的——你输入，它输出，对话结束。而 AI Agent 是"多轮自主式"的，它会主动思考下一步该做什么，遇到问题会自我纠错，必要时还会向用户确认信息。

简单来说，聊天 AI 是工具，AI Agent 是能使用工具的"数字员工"。

复杂 Agent 案例：ComfyUI 角色互换工作流

用户提到的 ComfyUI 例子是一个很好的"多能力协同"案例：

这个 Agent 做了什么：

• 感知：检测源视频中人物的面部特征、姿态、嘴型
• 规划：确定需要替换的帧序列和同步策略
• 工具：调用姿态追踪模型、面部检测模型、唇形同步模型
• 执行：逐帧渲染，生成最终视频

这说明 AI Agent 不仅能处理文本任务，还能编排复杂的多媒体工作流。

---

四、AI Agent 的典型应用场景

个人效率	软件开发	企业服务	创意生产
邮件助手	代码生成	智能客服	视频制作
日程管理	Bug 修复	数据分析	图像设计
信息整理	代码审查	文档处理	音乐创作
学习辅导	部署运维	流程自动化	游戏 NPC

---

五、AI Agent 的技术架构（进阶理解）

经典架构：ReAct（Reason + Act）

ReAct 是一种让 Agent 交替进行"思考"和"行动"的架构模式。其执行流程如下：

用户输入 → Agent 核心处理 → 输出结果

在 Agent 核心中，包含两个交替运行的模块：

模块	功能	示例输出
思考（Reason）	分析当前状态，决定下一步策略	“我应该先搜索相关资料”
行动（Act）	执行具体操作，调用外部工具	“调用搜索 API 获取结果”

整体循环为：观察结果 → 继续思考 → 继续行动 → … → 输出结果

多 Agent 协作架构

复杂任务可以由多个专业化的 Agent 分工协作完成，由一个协调者统一调度：

角色	职责
协调者 Agent（Orchestrator）	接收任务，分配子任务，整合最终结果
研究 Agent	负责信息搜索和资料收集
写作 Agent	负责内容撰写和文案生成
审核 Agent	负责内容校对和质量把控

协调者将任务拆解后分发给各个子 Agent，各子 Agent 完成后将结果返回协调者进行整合输出。