AI Agent 入门：从 RAG 知识库到智能体架构
在人工智能技术的演进历程中，大语言模型的使用方式正逐步从单一的文本对话，向具备自主执行能力的智能体（AI Agent）跨越。本文将结合系统性的架构图与主流零代码平台的实战界面，带大家全面梳理智能体的核心逻辑、RAG 知识库的运转机制，以及如何在 Coze 和 Dify 这类现代平台上搭建专属的智能助手。
一、智能体的演进阶段与核心架构
1. 智能体的发展阶段
理解智能体，首先需要看清 AI 能力的发展脉络。业界通常将 AI 的发展划分为五个等级，这与自动驾驶的等级划分具有高度的相似性：
第一个阶段是 Tool（工具），人类完成所有工作，软件仅作为无显性 AI 的辅助。第二个阶段是 Chatbot（聊天机器人），人类向 AI 询问意见并获取信息，但 AI 并不直接处理工作。第三个阶段是 Copilot（副驾驶），人类与 AI 协作完成初稿与调整，工作量相当。
第四个阶段就是我们目前重点研究的 Agent（智能体）。在这个阶段，AI 完成绝大部分工作。人类的职责转变为设定目标、提供资源和监督结果。AI 能够自主完成任务拆分、工具选择、进度控制，并在实现目标后自主结束工作。目前知名的 AutoGPT 就是该阶段的典型代表。未来的第五阶段 Species（物种）将实现完全无人类监督的自主运行。
OpenClaw 作为最近爆火的自主人工智能虚拟助理项目，其核心运行逻辑完全契合第四阶段的特征（即 Agent 智能体）。在实际工程落地中，开发者或用户只需为其设定一个宏观的最终目标，它便能接管后续的核心工作流。目前的底层大语言模型尚未进化出完全脱离人类指令、自发产生动机的'独立意识'，因此 OpenClaw 仍然依托于人类的初始驱动，尚未跨入 L5（Species 物种）的阶段。
2. 智能体的核心架构
智能体之所以能够实现高度自治，归功于其严密的底层架构设计。一个标准的现代智能体由四大核心模块紧密协作构成。
位于中枢的是 Agent（大脑），通常由强推理能力的大语言模型充当。它直接连接着 Memory（记忆）模块，记忆分为用于记录多轮对话上下文的短期记忆，以及依赖向量数据库构建的长期记忆。为了实现复杂任务，大脑需要调用 **Planning（规划决策）**模块，执行子目标分解（Subgoal decomposition）、思维链（Chain of thoughts）、自我批评（Self-critics）以及反思（Reflection）等逻辑推演。
在明确执行步骤后，大脑会驱动 **Action（行动）**模块去调用外部的 Tools（工具），例如日历、计算器、代码解释器或搜索引擎，从而对真实物理或数字世界产生实质性影响。
二、核心外脑：RAG 与个人知识库的流转
大语言模型的训练依赖于网络上公开的静态数据。这种机制导致模型在面对特定领域的专有技术文档或企业内部私密资料时，往往缺乏足够的信息储备，进而生成不准确甚至完全虚构的回复（幻觉）。
为了解决上述问题，我们需要为智能体搭建外接的知识库。这项技术被称为检索增强生成（RAG）。引入向量数据库作为外部知识源，将模型缺失的知识以结构化的形式补充给模型，是 RAG 的核心设计思路：
