AI Agent 基础架构与核心组件详解
深入解析了 AI Agent 的基础架构与核心组件,涵盖基于 LLM 的自主智能体定义。重点阐述了三大核心能力:规划模块(含 CoT、ToT、ReAct 及反思机制)、记忆模块(短期上下文与长期向量存储)以及工具使用(如 HuggingGPT)。通过斯坦福小镇 Generative Agents 案例,展示了 Agent 在模拟人类行为中的实际应用。文章还分析了当前面临的技术限制,如上下文长度、规划稳定性及接口可靠性,并展望了多模态交互与多智能体协作的未来发展方向。


