执行式 AI 数据交互核心语法：Agent 架构与实现

基础执行框架

除了 ReAct，简单的线性执行框架也是常见实现方式。

class AIAgent:
    """AI Agent 执行框架"""
    def __init__(self, llm, tools=None):
        self.llm = llm
        self.tools = tools or []
        self.memory = []

    def execute(self, task):
        """执行任务的主入口"""
        understanding = self._understand(task)
        plan = self._plan(understanding)
        results = []
        for step in plan:
            result = self._execute_step(step)
            results.append(result)
            if not self._verify(result):
                plan = self._replan(step, result)
        output = self._summarize(results)
        return output

    def _understand(self, task):
        prompt = f"分析以下任务的核心目标：{task}"
        return self.llm.generate(prompt)

    def _plan(self, understanding):
        prompt = f"为以下目标制定执行计划：{understanding}"
        plan_text = self.llm.generate(prompt)
        return self._parse_plan(plan_text)

    def _execute_step(self, step):
        tool = self._select_tool(step)
        result = tool.execute(step)
        self.memory.append({'step': step, 'tool': tool.name, 'result': result})
        return result

    def _verify(self, result):
        return result.get('success', False)

    def _replan(self, failed_step, result):
        prompt = f"步骤'{failed_step}'执行失败，结果：{result}，请调整计划"
        new_plan = self.llm.generate(prompt)
        return self._parse_plan(new_plan)

    def _summarize(self, results):
        prompt = f"总结以下执行结果：{results}"
        return self.llm.generate(prompt)

    def _parse_plan(self, plan_text):
        return [line.strip() for line in plan_text.split('\n') if line.strip()]

    def _select_tool(self, step):
        for tool in self.tools:
            if tool.can_handle(step):
                return tool
        return DefaultTool()

实践应用指南

应用场景

在企业环境中，Agent 主要应用于文档处理、数据分析、客户服务及流程自动化。对于个人用户，则侧重于写作辅助、工作效率提升及创意工作支持。

实施步骤

1. 需求分析：明确解决的问题、现有流程及预期效果。
2. 方案设计：定义角色、能力边界及工具配置。
3. 开发实施：环境搭建、核心逻辑实现及测试联调。
4. 上线运维：建立监控告警机制，持续优化性能。

最佳实践

• 从小场景开始：快速验证可行性，收集反馈迭代优化。
• 重视提示词设计：清晰定义角色和能力，提供充分示例。
• 建立评估体系：关注执行成功率、效率及结果质量。

案例分析

成功案例：文档处理 Agent

某科技公司利用 Agent 自动整理技术文档，实现了分类准确率和处理效率的双重提升。

class DocumentAgent:
    """文档处理智能体"""
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
        self.tools = [
            FileReaderTool(), 
            ClassifierTool(), 
            SummarizerTool(), 
            IndexerTool()
        ]

    def process_documents(self, folder_path):
        results = []
        docs = self.tools[0].read_folder(folder_path)
        for doc in docs:
            category = self.tools[1].classify(doc)
            summary = self.tools[2].summarize(doc)
            self.tools[3].index(doc, category, summary)
            results.append({'file': doc.name, 'category': category, 'summary': summary})
        return results

失败教训

过度追求全自动化往往导致失败。关键在于明确 Agent 的能力边界，建立人工兜底机制，并设定合理预期。

关键问题

模型选择

• 简单任务：GPT-3.5 或国产小模型，成本低速度快。
• 复杂推理：GPT-4 或 Claude，推理能力强。
• 代码任务：GPT-4 或 Claude，代码能力强。
• 本地部署：LLaMA 或 Qwen，保障数据安全。

成本与安全

• 成本控制：优化提示词减少 Token 消耗，使用缓存避免重复调用。
• 安全保障：输入过滤防止注入，权限最小化原则，敏感操作需确认。

技术展望

未来几年，多模态 Agent、端侧部署及自主 Agent 将成为主流发展方向。AI Agent 将在企业服务、个人助理及专业领域产生深远影响。

总结

本文解析了执行式 AI 交互的核心架构与算法实现，涵盖了从理论到实践的完整链路。通过 Python 代码示例展示了 Agent 的基本工作流，并结合实际案例探讨了落地中的关键点。构建高效的 Agent 系统需要平衡技术能力与业务场景，持续迭代优化才是成功的关键。