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Agentic AI 学习笔记：智能体原理与工作流设计 Agentic AI（智能体 AI）的概念，强调其自主性、目标驱动及环境交互能力。内容涵盖智能体工作流与传统零样本工作流的区别，低自主性与高自主性的对比，以及性能优势如并行加速和模块化设计。文章详细列举了发票处理、邮件回复等应用场景，并阐述了任务分解的方法论，包括观察人类行为、拆解步骤和迭代优化。此外，还讨论了评估智能体的重要性及方法（端到端与组件级），以及反思、工具使用、规划、多智能体协作等核心设计模式。旨在帮助读者理解如何构建高效的代理型 AI 系统。
安卓系统 发布于 2026/4/5 更新于 2026/4/13 Agentic AI 学习笔记
第一单元学习笔记
一、什么是 Agentic AI？
**'智能体 AI'（Agentic AI）**一词由 Andrew Ng 创造。
'智能体 AI'是一种自主的人工智能系统，它可以在没有人为干预的情况下计划、执行和调整行动，以实现复杂的目标。
Agentic AI 强调 AI 系统所具备的自主性 (Autonomy)、目标驱动 (Goal-driven)、环境交互 (Environment Interaction) 和学习能力 (Learning Capability) 。目标是构建能够像智能生物一样，在复杂动态环境中主动感知、理解、规划、行动并持续学习和适应的 AI 系统。
自主性 (Autonomy) : 无需人类持续干预，能独立感知、决策和行动。目标驱动 (Goal-driven) : 始终以达成预设或动态生成的目标为导向。环境交互 (Environment Interaction) : 能够主动感知环境变化，并通过行动影响环境，形成闭环。学习与适应性 (Learning/Adaptability) : 能够从经验中学习，改进自身行为，适应变化的环境和任务。
二、智能体 AI 的实际应用场景
客户支持智能体 (Agentforce - Salesforce) ：用于构建客户支持智能体。
示例：用户上传一张家电照片，AI 智能体能识别设备型号、序列号，并主动提供注册和固件更新服务。深度研究智能体 (Claude Research - Anthropic) ：用于进行深入研究，撰写有深度的研究报告。
示例：用户要求撰写关于黑洞科学最新进展的报告，AI 会自动规划研究步骤、搜集信息并生成一份详尽的报告。法律文件处理 (Callidus Platform - Callidus) ：用于处理复杂的法律文件，如分析版权侵权案件中的相关法律条文和判例。医疗诊断系统 (MAI-Dx - Microsoft AI) ：基于病人输入的信息，系统能生成或建议潜在的医学诊断结果。
系统包含多个智能体（如假设生成、测试选择、诊断确认等），形成一个协作的'虚拟医生小组'，并通过'辩论链'机制提高诊断准确性。
三、什么是'智能体'工作流？
智能体 AI 工作流 是一种基于大型语言模型的应用流程，它通过执行多个步骤来完成一个复杂任务。它与**'零样本'工作流的核心区别在于其 迭代性和分解性**。
注：'非智能体'工作流指的是用户通过一个单一提示（prompt），要求大型语言模型（LLM）一次性完成整个任务，这种工作流被称为**'零样本'（zero-shot）工作流**。
An agentic AI workflow ：指基于大语言模型（LLM）的应用程序执行多个步骤以完成任务的过程。
通俗来说，将一个复杂的任务拆分为具体的步骤，并且指挥多个 LLM（可以是不同的 LLM）完成每个不同的具体步，最终生成可交付的结果。
因此将一个复杂任务拆解的能力 将影响你是否能够有能力构建更通用领域的工作流。
四、自主性 Autonomy
Less autonomous（低自主性）
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Markdown 转 HTML 将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online
所有步骤都是预先设定好的，所有工具调用都是硬编码的（Hard-coded），由人类工程师在代码中固定；其中主要自主性体现在语言模型生成的文本上。
你告诉 LLM：'写一篇关于黑洞的论文'
LLM → 写出搜索关键词
去网页搜
抓取网页内容
LLM 把这些内容整合成文章
这就像你指挥一个'听话但不会动脑'的助手：你得一步步告诉它做什么、什么时候查资料、怎么整理。AI 只负责'写'，其他事都得你来操心。
代理能自主做出大量决策；能够动态地决定要执行的步骤顺序；甚至可以创建新的、可执行的工具（函数）来完成任务。
你告诉 LLM：'写一篇关于黑洞的论文'
LLM 自己决定：先'web search'查资料 → 并且能调用'news'和'arXiv'等工具，找最新科研动态
找到结果后，它自己判断：'我要选 5 个最好的来源' → 调用'web fetch' + 'pdf to text'工具提取内容
然后它写初稿 → 再自己反思：'这个段落逻辑不够强，数据没引用清楚' → 主动改进草稿
最后输出高质量论文！
总结 ：这就像请了一个'聪明又有责任心的实习生'：它知道该查什么、怎么筛选、怎么写、怎么改，全程自己规划步骤、调用工具、自我优化，最后交给你一份'成品'。
五、智能体 AI 的优势
性能飞跃（Much Better Performance）
并行加速（Faster than Humans because of Parallelization）
模块化设计（Modular: Can Add/Update/Swap Components）
1. 性能飞跃（Much Better Performance）
智能体工作流带来的性能提升，远超单纯升级模型版本（如从 GPT-3.5 到 GPT-4）所带来的进步。
**测试目的：**评估不同语言模型编写代码的能力。
实证案例：HumanEval 编码基准测试 Coding Benchmark (HumanEval) 展示的是不同 AI 系统在编程任务上的表现——重点是对比 Non-agentic 和 Agentic 的能力差异。横轴 → 是'通过率'（正确完成编程题目的比例），从 40% 到 100%，越高越好。纵轴 → 区分模型版本：GPT-3.5 vs GPT-4（GPT-4 更强）。
GPT-3.5 直接生成代码，正确率约为 48% 。
GPT-4 直接生成代码，正确率提升至 67% 。
将 GPT-3.5 置于智能体工作流中（例如，让它先写代码，再自我反思、分析并改进），其性能可以显著提升，达到甚至超过 GPT-4 的水平。
同样，将 GPT-4 置于智能体工作流中，其表现也会比单独使用时更加出色。
核心概念：智能体工作流能够并行处理任务，从而比人类更快地完成特定工作。
人类方式：需要顺序地进行搜索、阅读网页、再搜索、再阅读，效率低下。
智能体工作流方式：
并行搜索：可以同时启动三个 LLM 实例，各自生成不同的搜索关键词并执行网络搜索。
并行抓取：基于每次搜索的结果，每个 LLM 可以再并行抓取多个网页内容。
最终整合：将所有并行获取的信息汇总，输入给一个 LLM 来撰写最终的论文。
结果：虽然整个流程步骤更多，但由于大量的并行操作（如图示中的 9 个并行网页下载），其总耗时反而比人类顺序操作快得多。
核心概念：智能体工作流是高度模块化的，允许开发者自由地添加、更新工具或替换模型。
实践应用：
替换工具：例如，在'网络搜索'这个环节，可以轻松地将默认的搜索引擎替换为 Serper、Bing、Dr. Google 或专门为 AI 设计的工具。
切换功能：可以将通用的'web search'替换为'news search'，以便获取最新的科学突破资讯。
优化模型：不必在所有步骤中使用同一个 LLM。可以根据不同步骤的需求，尝试不同的模型提供商，选择在该步骤表现最佳的模型，从而优化整个系统的表现。
六、智能体 AI 的应用 Agentic-ai-applications
agentic-ai 一种让 AI Agent 根据明确或动态的任务目标，自主调用工具、访问数据库、执行步骤并完成任务的工作模式。
不同于传统'输入 - 输出'的简单问答，它强调多步骤规划、工具使用、状态更新与决策能力。
案例一：发票处理工作流（Invoice Processing）
自动化处理企业收到的发票，提取关键信息并记录到数据库，以确保及时付款。
任务目标：从 PDF 发票中提取关键信息（开票方、金额、到期日），并录入数据库。
开票方（Biller）
开票地址（Biller address）
应付金额（Amount due）
到期日（Due date）
PDF 转文本 → 使用 API 将 PDF 转为结构化文本（如 Markdown）。
LLM 解析文本 → 判断是否为发票，提取所需字段。
调用工具更新数据库 → 通过 update database 工具将数据存入系统。
生成记录成功提示 → 'Record created!'
财务部门人员手动查看发票，识别上述关键字段，然后将信息录入数据库。
这种智能体的特点：有一个清洗可遵循的流程，对于这种有明确步骤的任务，通常更容易由智能代理。形成可靠的、逐步执行的流程。
案例二：回复客户邮件（Responding to Customer Email）
示例邮件：'我订购了蓝色 KitchenPro 搅拌机（订单 #8847），但收到的是红色烤面包机。'
提取关键信息 → LLM 识别订单号、产品、问题。
查询订单数据库 → 使用 orders database query 工具获取订单详情。
起草回复草稿 → LLM 根据信息撰写回复。
请求人工审核 → 使用 request review 工具将草稿提交给人类审批。
发送邮件 → 审核通过后自动发送。
案例三：更复杂的客户服务 agent（More Challenging: Customer Service Agent）
构建一个能处理各种未知问题 的通用客户服务代理，而非仅限于特定订单查询。
场景一：库存查询：'你们有黑色或蓝色牛仔裤吗？'
agent 需动态决定：
查询黑色牛仔裤库存
查询蓝色牛仔裤库存
综合回复客户
难点 : 需要规划 API 调用的顺序来回答一个开放式问题。
场景二：退货处理：'我想退回我买的沙滩毛巾。'
agent 需判断：
验证客户购买记录
检查退货政策（如是否在 30 天内、是否未使用）
若允许退货 → 生成退货标签 + 设置数据库状态为'待退货'
难点 : 步骤不是预先固定的，代理必须根据条件判断并决定后续行动。
案例四：视觉计算机使用（Difficult: Visual Computer Use）
让 AI 代理像人类一样使用网页浏览器，完成复杂的交互式任务。
示例任务：让 AI agent 检查从旧金山到华盛顿 DCA 机场的两个特定联合航空航班是否有空座。
自动打开浏览器，访问 United.com。
填写表单、点击按钮、导航页面。
遇到'页面未找到'错误 → 自主切换到 Google Flights。
在 Google Flights 上搜索航班 → 选择合适选项 → 返回 United 网站确认。
最终确认座位可用。
视觉理解（读取网页内容）
推理决策（遇到错误时调整策略）
工具调用（模拟鼠标点击、键盘输入）
状态跟踪（记住当前进度）
页面加载慢 → agent 可能卡住
UI 变化 → agent 无法识别元素
多模态输入 → 更难处理
前景：虽不稳定，但在关键任务应用（如金融、医疗）中潜力巨大。
代理型 AI 适合哪些任务？(What tasks is agentic AI suited to?)
清晰、逐步的流程 (Clear, step-by-step process) : 有明确的执行步骤。标准程序 (Standard procedures to follow) : 企业已有成熟的操作手册。纯文本资产 (Text assets only) : 输入和输出均为文本，因为 LLM 擅长处理文本。
步骤未知 (Steps not known ahead of time) : 任务需求在执行前不确定，需要代理动态规划。边执行边解决 (Plan/solve as you go) : 代理需要在过程中进行推理和决策。多模态输入 (Multimodal: sound, vision) : 需要处理图像、声音等非文本 agentic-ai 是将人类工作流程自动化的新范式 —— 它不是取代人，而是把人从重复性、规则性强的任务中解放出来，专注于更高阶的决策与创造。
七、任务分解：识别工作流中的步骤 任务分解 (Task Decomposition) 是构建代理型 AI 工作流的关键技能。其核心思想是：
观察人类行为 : 思考如果一个人类要完成这个任务，他会怎么做？拆解步骤 : 将整个任务拆解成多个独立的、清晰的子步骤。评估可行性 : 对每个子步骤，思考它是否能用大型语言模型（LLM）或某个工具（如 API、函数调用）来实现。迭代优化 : 如果初步分解的效果不理想，可以进一步细化某个步骤，将其拆分成更小的子步骤，直到达到满意的性能。 案例一：写一篇论文（Writing an Essay）
目标：让 AI 系统撰写一篇关于特定主题 X 的深入研究报告。
方法一：直接生成（1 步）
输入：Write an essay on topic X→ LLM → 输出文档
问题：内容表面化，缺乏深度和一致性。
方法二：三步工作流 (3-step Workflow)
撰写大纲 (Write an essay outline) : LLM 根据主题 X 生成一个结构化的写作提纲。网络搜索 (Search web) : LLM 根据大纲生成搜索词，调用 web search 工具获取相关资料。撰写论文 (Write the essay) : LLM 结合大纲和搜索到的信息，撰写最终的论文。
优点：引入外部信息，内容更丰富。
缺点：文章仍可能'脱节'，开头、中间、结尾风格不一致。 方法三：五步工作流 (5-step Workflow)
撰写大纲 (Write an essay outline) : LLM 生成大纲。网络搜索 (Search web) : LLM 调用 web search 工具获取信息。撰写初稿 (Write a first draft) : LLM 根据大纲和搜索结果写出第一版草稿。考虑修订部分 (Consider what parts need revision) : LLM 阅读自己的初稿，分析哪些部分需要改进。修订草稿 (Revise your draft) : LLM 根据自我批评，对草稿进行修改和完善。
效果提升：模拟人类'写作 - 反思 - 修改'循环，输出质量显著提高。 核心方法论 ：'如果某一步骤效果不好，就把它再拆成更小的子步骤。'
实例二：回复客户邮件 (Responding to Customer Email)
提取关键信息 (Extract key information) :
输入 : 客户邮件。操作 : LLM 解析邮件，提取发件人姓名 (Susan Jones)、订单号 (#8847)、订购商品 (蓝色搅拌机) 和问题 (收到红色烤面包机)。可行性 : LLM 擅长文本信息提取。
查找相关客户记录 (Find relevant customer records) :
操作 : LLM 调用 orders database query 工具，根据订单号查询数据库，核实订单详情和发货记录。可行性 : LLM 可以通过函数调用与数据库交互。
撰写并发送回复 (Write and send response) :
操作 : LLM 根据提取的信息和查询到的记录，起草一封回复邮件，并调用 send email API 将其发送给客户。可行性 : LLM 可以生成文本，并通过 API 执行发送动作。
这个例子展示了如何将一个看似单一的任务（回复邮件）分解为三个清晰、独立的步骤。
每个步骤都可以由 LLM 或其调用的工具完成，从而构成一个完整的自动化流程。
构建代理型 AI 工作流的基本构件 (Building Blocks)
构建任何代理型 AI 工作流，都离不开以下两大类基本构件：
大型语言模型 (LLMs) :
用途 : 文本生成、工具使用决策、信息提取。特点 : 擅长处理文本，是代理工作流的大脑。
其他 AI 模型 (Other AI models) :
用途 : 处理非文本模态数据，如 PDF 转文本、文本转语音、图像分析等。
API :
用途 : 执行外部服务，如网页搜索、获取实时天气数据、发送电子邮件、查看日历等。
信息检索 (Information retrieval) :
用途 : 从数据库或大型文本库中检索信息，常用于 RAG（检索增强生成）场景。
代码执行 (Code execution) :
用途 : 允许 LLM 编写并运行代码，以执行更复杂的计算或数据处理任务，如基础计算器、数据分析等。
【学会观察和思考】 ：人们或团队所做的各种事情，并识别出其中的各个离散步骤，以便将其逐个实现。当我审视这些单独的步骤时，我总是问自己这个步骤是否可以通过一个工具函数或 API 实现？如果不能的话是否是需要把这个步骤拆解为更小的步骤，然后再实现。
从宏观到微观 : 面对一个复杂任务，不要试图一步到位。先将其分解为几个大的步骤。评估每个步骤 : 对每个步骤自问：'这个步骤能否由 LLM 或我拥有的某个工具来完成？'迭代与细化 : 如果某个步骤无法直接实现，或者实现效果不好，就把它再分解成更小的子步骤。组合构件 : 最终，你的工作流就是由'模型'和'工具'这两个基本构件按特定顺序组合而成的。
从简单开始：先做 1-3 步的原型，再逐步扩展。
模块化设计：每个步骤应尽量独立、可复用。
容错与反馈：加入'检查'、'评审'步骤，避免错误累积。
持续迭代：没有一步到位的完美工作流，需不断优化。
任务分解能力 : 能够清晰地识别和定义任务的各个离散步骤。构件理解能力 : 理解可用的模型和工具及其适用场景。迭代优化能力 : 不断测试、评估和改进工作流，直至达到预期性能。
八、评估智能体 AI（评测）Evaluation agentic AI (evals)
预测成败的关键：在团队合作中，能否有效评估工作流是区分'做得好'与'做得差'的最大因素之一。
驱动迭代优化：没有评估，就无法知道哪里出了问题，也无法改进。
避免'黑盒'陷阱：不能只看最终输出，要深入分析中间过程和错误根源。
能否进行严格、有纪律的评估（evals）是区分一个团队或个人在构建智能体工作流时'做得好'与'做得差'的最大预测因素。评估能力对有效构建智能体工作流至关重要。
首要原则：先构建，再观察，后评估
问题：在构建智能体工作流前，很难预知所有可能出错的地方。
解决方案：不要试图提前设计所有评估标准。最佳实践是先构建一个初步版本，然后手动检查其输出，寻找那些你希望它能做得更好的地方。
识别低质量输出 (Look for low-quality outputs)
实例：以处理客户订单查询的智能体为例。
输入：客户邮件：'我订购了蓝色搅拌机，但收到了红色烤面包机。'
期望输出：礼貌、专业、解决问题的回复。
低质量输出示例：'我很高兴您选择了我们——我们比竞争对手 CompCo 强多了。'
分析：这种输出是错误的，因为它提到了竞争对手，这在商业场景中通常是不被允许的，会制造混乱。这是一个在构建前难以预见的问题。
构建评估指标来追踪错误 (Add an evaluation to track the error)
目标：量化并跟踪已识别的错误。
方法：
定义错误类型：例如，'提及竞争对手'。
创建列表：列出所有需要避免提及的竞争对手名称（如 CompCo, RivalCo）。
编写代码：编写脚本自动扫描智能体的所有输出，统计提及这些竞争对手的次数和频率。
if (competitor in response): num_competitor_mentions += 1
优势：这是一个客观指标 (objective metric)，可以用代码精确衡量，便于追踪改进效果。
使用大型语言模型作为裁判 (Using LLM as a judge)
适用场景：当评估标准更为主观、难以用代码精确判断时（例如，评估一篇论文的质量）。
方法：
构建研究代理：例如，一个用于撰写不同主题研究报告的智能体。
引入裁判 LLM：使用另一个 LLM 来评估第一个 LLM 生成的报告。
设计评分提示词：让裁判 LLM 对报告进行打分（例如，1-5 分，5 分为最佳）。
提示词示例：'请为以下文章分配一个 1 到 5 之间的质量分数，其中 5 是最好的：{essay}'
端到端评估 (End-to-end evals): 衡量整个智能体最终输出的整体质量。例如：评估一篇完整论文的最终得分。组件级评估 (Component-level evals): 衡量智能体工作流中单个步骤或组件的输出质量。例如：评估第一步'提取关键信息'的准确性，或第二步'查找相关客户记录'的召回率。
九、智能体设计模式 Agentic design patterns 智能体工作流的核心思想 是将复杂的任务分解为一系列基础'构建模块'（building blocks），然后通过特定的设计模式将这些模块组合、串联起来，从而构建出能够处理复杂问题的系统。
核心概念：让模型对自己的输出进行检查、评估和改进。
工作流程：
初始生成：模型根据任务要求生成一个初步结果（如代码）。
自我评估/外部评估：将该结果作为输入，再次提示同一个或另一个模型，要求其对结果进行批判性分析（如检查正确性、风格、效率，并给出改进建议）。
迭代优化：将评估反馈（如'第 5 行有 bug'或'单元测试失败'）提供给模型，让它基于反馈生成一个更好的版本。
循环往复：此过程可以多次迭代，直到达到满意的质量。
关键点：
这是一种非常有效的性能提升技术，虽然不能保证 100% 完美，但能带来显著的性能提升。
'反思'可以由同一个模型完成，也可以引入一个专门扮演'审查者'角色的独立模型（即多智能体协作的雏形）。
评估标准可以是客观的（如代码是否能运行），也可以是主观的（如代码风格）。
核心概念：赋予语言模型调用外部工具或函数的能力，以扩展其功能边界。
工作流程：
识别需求：模型在处理任务时，判断需要调用哪个工具。
调用工具：模型生成调用该工具的指令或参数。
执行与返回：工具执行操作（如搜索网络、计算数学公式），并将结果返回给模型。
整合结果：模型利用工具返回的结果来完成最终任务。
工具类型举例：
信息收集：Web search, Wikipedia, Database access.
分析计算：Code Execution, Wolfram Alpha, Bearly Code Interpreter.
生产力：Email, Calendar, Messaging.
图像处理：Image generation, Image captioning, OCR.
关键点：工具使用极大地增强了模型的能力，使其不再局限于文本生成，而是能与现实世界互动并解决更广泛的问题。
核心概念：让模型自主决定完成一个复杂任务所需的步骤序列，而不是由开发者硬编码。
工作流程：
任务理解：模型接收一个复杂请求（如'生成一张女孩读书的图片，姿势与示例图中的男孩相同'）。
路径规划：模型自动分解任务，决定需要调用哪些工具以及调用的顺序。
例如：先用 openpose 模型提取男孩的姿势 -> 再用 google/vit 模型根据该姿势生成女孩的图片 -> 接着用 vit-gpt2 模型描述图片 -> 最后用 fastspeech 模型将描述转为语音。
执行：按照规划的步骤依次执行。
关键点：
这种方式比硬编码的流程更灵活，但控制难度更大，也更具实验性。
它允许模型在面对新任务时，自行构思解决方案，有时会产生令人惊喜的结果。
四、多智能体协作 (Multi-agent collaboration)
核心概念：雇佣多个具有不同专长的角色（智能体）协同工作，共同完成一个复杂项目。
工作流程：
角色分配：为不同的智能体分配特定角色（如研究员、市场专员、编辑）。
分工合作：各个智能体根据自己的角色和能力，执行相应的子任务。
沟通协调：智能体之间相互沟通、传递信息，共同推进项目。
任务 单智能体 多智能体 人物传记撰写 66.0% 73.8% 多模态理解 (MMLU) 63.9% 71.1% 国际象棋走子 29.3% 45.2%
关键点：
多智能体协作通常能产生比单个智能体更好的结果，尤其在处理复杂任务（如撰写人物传记、下棋）时。
研究表明，多智能体系统在多项任务上的表现优于单智能体系统。
其缺点是更难控制和调试，因为无法提前预知各个智能体的行为。
