Agentic AI 智能体AI

📖 定义

Agentic AI（智能体AI）是指能够自主感知环境、制定计划、执行动作并评估结果的AI系统。与传统的被动响应式AI不同，智能体AI能够：

• 🔍 自主感知 - 理解任务目标和当前环境状态
• 🧠 主动思考 - 将复杂任务分解为可执行的子步骤
• 🎯 自主决策 - 在执行过程中根据反馈调整策略
• 🔄 持续迭代 - 不断优化直到达成目标

⚙️ 架构原理

🔄 Agent Loop 工作流程

💻 代码示例

使用 LangChain 构建简单 Agent

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import SerpAPIWrapper, LLMMathChain

# 1. 定义工具
search = SerpAPIWrapper()
llm_math = LLMMathChain(llm=OpenAI(temperature=0))

tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search.run,
        description="搜索最新信息"
    ),
    Tool(
        name="Calculator",
        func=llm_math.run,
        description="数学计算"
    )
]

# 2. 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    OpenAI(temperature=0),
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

# 3. 执行任务
result = agent.run("查找2024年AI领域最大的突破，并计算这个突破相关论文的数量")
print(result)

使用 LangGraph 构建状态机 Agent

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict

# 定义状态
class AgentState(TypedDict):
    task: str
    plan: list
    executed_steps: list
    result: str

# 定义节点
def planning_node(state: AgentState):
    """任务规划节点"""
    llm = OpenAI()
    plan = llm.predict(f"分解任务: {state['task']}")
    return {"plan": plan.split("\n")}

def execution_node(state: AgentState):
    """执行节点"""
    # 执行当前步骤...
    return {"executed_steps": ["step1", "step2"]}

def reflection_node(state: AgentState):
    """反思节点 - 判断是否完成"""
    if state['result'] == "完成":
        return "end"
    return "continue"

# 构建图
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("planning", planning_node)
graph.add_node("execution", execution_node)
graph.add_edge("__start__", "planning")
graph.add_edge("planning", "execution")
graph.add_conditional_edges("execution", reflection_node)

app = graph.compile()

🚀 主流 Agent 框架

🎯 应用场景

⚠️ 挑战与注意事项