Wie KI-Agenten funktionieren

Bevor wir tief in KI-Agenten eintauchen, beantworten wir zunächst eine grundlegende Frage:Wenn wir bereits LLMs haben, warum brauchen wir dann noch Agenten?

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen sehr kenntnisreichen Freund – er hat eine riesige Anzahl von Büchern gelesen und kann fast jede Frage beantworten, aber seit 2024 kommt er nicht mehr mit neuen Informationen in Kontakt, hat kein Telefon, kann nicht online gehen, kann kein Essen für Sie bestellen und kann das heutige Wetter nicht prüfen. So ist es mit einem großen Sprachmodell (LLM) – reich an Wissen, aberdas Wissen ist auf die Trainingsdaten beschränkt, und es kann nicht proaktiv Echtzeitinformationen abrufen oder konkrete Aktionen ausführen.

undKI-AgentEs ist, als würde man diesen Freund mit einem Telefon, das auf das Internet zugreifen kann, einem Taschenrechner, einem Kalender ... ausstatten, sodass er nicht nur denken, sondern auchwirklich Dinge erledigenkann. Durch die Kombination von LLMs mit Tools und Gedächtnis durchbricht der KI-Agent diese Einschränkung und erreichtdie Einheit von Denken und Handeln。

Die drei Kernkomponenten eines KI-Agenten

Ein typischer KI-Agent hat drei Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten. Verwenden wir weiterhin den obigen Vergleich, um es zu verstehen:

1. Das Gehirn — Großes Sprachmodell (LLM)

  • Rolle: Das Entscheidungszentrum und die Reasoning-Engine des Agenten.
  • Funktion: Versteht die Eingabe des BenutzersZielundKontext, analysiert die aktuelle Situation und entscheidet dann, was als Nächstes zu tun ist – ob direkt geantwortet oder ein Tool aufgerufen werden soll? Es ist für die Planung und Zerlegung komplexer Aufgaben verantwortlich.
  • Analogie: genau wie derCEO oder Kommandanteines Unternehmens, verantwortlich für strategisches Denken, Aufgabenplanung und das Ausgeben von Befehlen. Er weiß, was zu tun ist, braucht aber Tools, um es tatsächlich zu tun.

2. Tools – Ausführbare Aktionen

  • Rolle: die Hände und Füße des Agenten, eine Erweiterung seiner Fähigkeiten.
  • Funktion: konkrete Funktionen oder APIs, die es dem Agenten ermöglichen, mit der Außenwelt zu interagieren. Zum Beispiel:search_web(Websuche),execute_python_code(Code ausführen),read_file(Dateien lesen),send_email(E-Mails senden), usw.
  • Analogie: wie auf dem Schreibtisch eines Mitarbeitersverschiedene Office-Programme und Geräte, wie zum Beispiel Excel, Browser, Telefone und Drucker. Der CEO (Gehirn) gibt Befehle, und Mitarbeiter (Tools) führen sie aus.
  • Zentrale Erkenntnis: Ohne Tools kann das LLM nur reden; mit Tools kann der Agent wirklich handeln.

3. Gedächtnis – Speicherung von Gesprächen und Erfahrungen

  • Rolle: Zeichnet den Arbeitsprozess auf und gewährleistet die Kontinuität von Aufgaben.
  • Funktion：
    • Kurzzeitgedächtnis: Bewahrt den Verlauf des aktuellen Gesprächs, sodass sich der Agent merken kann, was gesagt und getan wurde. Wie bei einem Gespräch mit einem Freund müssen Sie sich nicht in jedem Satz neu vorstellen.
    • Langzeitgedächtnis: Kann dauerhaftere Informationen speichern (z. B. Benutzereinstellungen, Ergebnisse früherer Aufgaben), um sie bei zukünftigen Aufgaben zu berücksichtigen. Als hätte man ein eigenes Benutzerprofil für Sie.
  • Analogie: wie dieArbeitsnotizen und Projektdateieneines Mitarbeiters, wodurch wiederholte Arbeit vermieden und jede Aufgabe auf Grundlage früherer Erfahrungen fortgesetzt werden kann.

💡 Zusammenfassung in einem Satz: Das Gehirn denkt, Tools handeln, und das Gedächtnis sorgt für Kontinuität; alle drei sind unverzichtbar.

Arten von KI-Agenten

Je nach unterschiedlichen Designzielen und Komplexität lassen sich KI-Agenten in mehrere Typen einteilen:

Agent-Typ Eigenschaften Typische Anwendungen
Reaktiver Agent Reagiert sofort auf Basis der aktuellen Wahrnehmung, ohne einen internen Zustand beizubehalten. Wie ein Kundendienstmitarbeiter, der nur die Gegenwart sieht und sich nicht an die Vergangenheit erinnert. Einfache Fragen und Antworten, Spiel-KI
Zielbasierter Agent Plant Aktionen rund um konkrete Ziele und bewertet, ob die Ziele erreicht werden. Wie ein Mitarbeiter mit KPIs, der weiß, was er tut und auf welches Ziel er hinarbeitet. Aufgabenassistenten, automatisierte Workflows
Nutzenbasierter Agent Verwenden Sie eine "Nutzenfunktion", um verschiedene mögliche Aktionen zu bewerten und den optimalen Plan auszuwählen. Wie ein Entscheidungsträger, der Vor- und Nachteile abwägt und die optimale Lösung anstrebt. Ressourcenoptimierung, Pfadplanung
Lernender Agent Kann aus Erfahrung lernen und Entscheidungsstrategien kontinuierlich optimieren. Je häufiger er eingesetzt wird, desto klüger wird er, wie ein Mitarbeiter, der seine Arbeit gewissenhaft überprüft. Empfehlungssysteme, personalisierte Assistenten
Multiagentensystem Mehrere Agenten arbeiten zusammen und teilen die Arbeit auf, jeder übernimmt seine eigene Rolle. Wie ein gut aufgeteiltes Team, in dem jede Person einen Teil übernimmt. Komplexe Aufgabenzerlegung, Teamzusammenarbeit

Anfänger müssen zunächst nur die ersten beiden Typen beherrschen; sie sind die häufigsten Grundformen.

Workflow: Die ReAct-Schleife

Nachdem Sie den Aufbau eines Agenten verstanden haben, lautet die nächste Frage: Wie erfunktioniert?

KI-Agenten folgen typischerweise einem Paradigma namensReAct = Reasoning + Acting, einem klassischen Denkparadigma. Wie der Name schon sagt, bedeutet es:erst denken, dann handeln, dann denken, dann handeln... Diese Schleife wiederholt sich kontinuierlich, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Man kann es sich so vorstellen, wie ein sorgfältiger, verantwortungsvoller neuer Mitarbeiter arbeitet, wenn ihm eine Aufgabe übergeben wird:"Zuerst überlege ich, wie ich es mache → Ich suche einige Informationen → Ich sehe, was ich gefunden habe → Ich denke über den nächsten Schritt nach → Ich handle weiter...", statt leichtsinnig aus einer Laune heraus zu handeln.

SVG-Visualisierung: Flussdiagramm der ReAct-Schleife Outer loop Center: User User User Node 1: Think Think Reason LLM reasoning Node 2: Act Act Action Call tools Node 3: Observe Observe Observe Get result Node 4: Memory Memory Memory Store context Arrow Label 1. Generate plan 2. Execute action 3. Receive feedback 4. Update memory, continue reasoning

Anhand eines vollständigen Beispiels diese Schleife durchlaufen

Der Benutzer gibt dem Agenten einen Befehl:"Hilf mir, ein italienisches Restaurant in Peking mit einer Bewertung über 4.5 zu finden, und nenne mir seine Adresse und sein Spezialgericht."

Verfolgen wir nun das "Denken" des Agenten Schritt für Schritt:

Schritt 1: Denken/Reasonieren

  • Das Gehirn analysiert das Ziel: Das Gehirn des Agenten (LLM) erhält diese Aufgabe und überlegt zunächst in seinem Kopf:"Dies ist eine Informationsbeschaffungsaufgabe, die zwei Arten von Informationen erfordert: ① ein Restaurant finden, das den Kriterien entspricht; ② die Adresse und das Spezialgericht ermitteln. Ich weiß jetzt noch nichts, also sollte ich zuerst suchen."
  • Eine Aktionsanweisung generieren: Das Gehirn entscheidet:"Rufesearch_webdas Tool auf, wobei das Schlüsselwort auf 'Italienische Restaurants in Peking mit einer Bewertung über 4.5' gesetzt wird.

💡 Hinweis: In diesem Schritt hat der Agent noch nichts "getan"; er "denkt" nur. Der Nutzen des LLM zeigt sich hier — die Fähigkeit, Absichten zu verstehen, Aufgaben zu zerlegen und Pläne zu machen.

Schritt 2: Handeln

  • Das Tool aufrufen: Basierend auf der Entscheidung des vorherigen Schritts ruft der Agent tatsächlichsearch_webdas Tool auf und übergibt das Schlüsselwort.
  • Tool-Ausführung: Das Suchtool führt eine Suche im Internet durch und gibt eine Reihe von rohen Suchergebnissen zurück (Webseitentitel, Snippets, Links usw.).

💡 Hinweis: Das Tool selbst "denkt" nicht; es führt einfach treu aus. Denken ist die Aufgabe des Gehirns, Ausführung ist die Aufgabe des Tools — eine klare Arbeitsteilung.

Schritt 3: Beobachten

  • Feedback erhalten: Der Agent empfängt die vom Tool zurückgegebenen Suchergebnisse und speichert sie in seinemGedächtniszur Verwendung in der nächsten Runde des Reasonings.
  • Angenommen, die Ergebnisse enthalten mehrere Restaurants: Bottega Yiku (Bewertung 4.7), Da Vittorio, Le Marche usw.

Schritt 4: Erneut denken

  • Das Gehirn analysiert erneut: Nachdem es die Suchergebnisse gesehen hat, denkt das Gehirn weiter:"OK, ich habe mehrere Restaurantkandidaten gefunden. Aber was der Nutzer möchte, sind die Adresse und das Signature-Gericht, die nicht in den Suchergebnisausschnitten enthalten sind. Ich muss die detaillierten Informationen von Bottega Yiku weiter abfragen."
  • Neue Anweisung generieren："Callget_restaurant_detailsdas Tool, um die detaillierten Informationen von 'Bottega Yiku' abzufragen.

Schritt 5: Erneut handeln → Erneut beobachten (die Schleife läuft weiter)

  • DieseDenken → Handeln → BeobachtenSchleife wiederholt sich immer wieder, und jede Runde bringt den Agenten dem Ziel einen Schritt näher, bis das Gehirn entscheidet, dass "ich bereits genügend Informationen habe, um den Nutzer zu beantworten".

Schritt 6: Die endgültige Antwort ausgeben (Final Answer)

  • Wenn das Gehirn bestätigt, dass die Aufgabe abgeschlossen ist, fasst es alle gesammelten Informationen (im Speicher abgelegt) zusammen und erzeugt eine strukturierte, menschenfreundliche Antwort:
  • "Ein Restaurant gefunden, das den Anforderungen entspricht:Bottega Yiku(Bewertung 4.7). Adresse: Nr. XX, Sanlitun Road, Chaoyang District, Beijing. Signature-Gerichte: Schwarze Trüffel-Pizza, handgemachtes Tiramisu."

DieserDenken → Handeln → Beobachten → erneut Denken...Zyklus ist der zentrale Antriebsmechanismus für einen KI-Agenten, um komplexe Aufgaben autonom zu erledigen. Er gibt nicht auf einmal eine Antwort, sondern geht wie ein MenschSchritt für Schritt vor, denkt, während er handelt.。

Einen KI-Agenten in Python implementieren

Die Theorie ist abgeschlossen; jetzt schauen wir uns den Code an. Ein KI-Agenten-System besteht normalerweise aus mehreren Kernmodulen, die zusammenarbeiten. Das Verständnis dieser Architektur hilft uns zu verstehen, wie es denkt und handelt.

Zerlegen wir jedes Modul und verwenden einfachen Python-Code, um seine Aufgaben zu demonstrieren. Anfänger müssen nicht in jede Codezeile eintauchen; der Schlüssel liegt darin zu verstehen,was jedes Modul tut。

1. Wahrnehmungsmodul — Die "Augen und Ohren" des Agenten

Das Wahrnehmungsmodul ist dafür verantwortlich, aus derUmgebungdie Informationen zu beziehen, d. h. "welche Eingabe empfangen wurde". Die Umgebung kann sein:

  • Digitale Welt: ein Stück Text, eine Webseite, Datenbankeinträge, von einer API zurückgegebene Daten.
  • Physische Welt(über Hardware): Kamerabilder, Mikrofon-Audio, Sensordaten.

Für den gebräuchlichsten textbasierten Agenten ist Wahrnehmung "das Empfangen eines Satzes einer Nutzereingabe".

Beispiel

# Wahrnehmungsmodul: verantwortlich für das "Empfangen" externer Informationen
def perceive_from_environment():
    """
Informationen aus der Umgebung wahrnehmen.
In diesem Beispiel ist die Umgebung der Text, den der Nutzer in der Kommandozeile eingibt.
    """
    user_input = input("Bitte geben Sie Ihre Anweisung oder Frage ein:")
    print(f"[Wahrnehmungsmodul] Empfangene Information: '{user_input}'")
    return user_input  # Den wahrgenommenen Inhalt an das nächste Modul (Entscheidungsmodul) weitergeben

# Die wahrgenommene Information abrufen
current_observation = perceive_from_environment()

2. Entscheidungsmodul (Gehirn) — Der "Kommandant" des Agenten

Dies ist der Kern des Agenten; normalerweise wird er voneinem KI-Modell (wie einem großen Sprachmodell, LLM)angetrieben. Es empfängt die Informationen vom Wahrnehmungsmodul und ist für drei Dinge verantwortlich:

  • Verstehen: Was bedeutet diese Information? Was möchte der Nutzer?
  • Schlussfolgern: Was sollte ich unter den aktuellen Umständen tun?
  • Planen: Welches Tool sollte als Nächstes (oder in den nächsten Schritten) aufgerufen werden, und welche Operation sollte ausgeführt werden?

Der folgende Code verwendet den einfachsten "Schlüsselwortabgleich", um den Entscheidungsprozess zu simulieren. In einem echten Agenten wird dieser Schritt von einem LLM übernommen, das weitaus komplexere semantische Verständnis verarbeiten kann.

Beispiel

# Entscheidungsmodul: verantwortlich für "Denken" und "Planen"
def make_decision(observation):
    """
Treffe einfache Entscheidungen auf Grundlage von Wahrnehmungsinformationen.
Hier wird ein Schlüsselwortabgleich zur Simulation verwendet; in der Praxis führt das LLM komplexere Schlussfolgerungen durch.
    """
    print(f"[Entscheidungsmodul] Analysiere Informationen: '{observation}'")
   
    # Anhand von Schlüsselwörtern in der Benutzereingabe bestimmen, welches Tool aufgerufen werden soll
    if "Wetter" in observation:
        decision = "Wetterabfrage-Tool aufrufen"
    elif "Berechnen" in observation:
        decision = "Taschenrechner-Tool aufrufen"
    elif "Beenden" in observation:
        decision = "Beendigungsaktion ausführen"
    else:
        decision = "Eine allgemeine Konversationsantwort geben"  # Wenn kein Tool passt, direkt im Gespräch antworten
   
    print(f[Entscheidungsmodul] Entscheidungsergebnis: {decision})
    return decision  # Das Entscheidungsergebnis an das Aktionsmodul übergeben

# Entscheidungen auf Basis der Wahrnehmung treffen
current_decision = make_decision(current_observation)

3. Aktionsmodul — Der "Ausführer" des Agenten

Das Entscheidungsmodul gibt "Gedanken" aus (was zu tun ist), während das Aktionsmodul dafür verantwortlich ist, Gedanken in "Realität" umzusetzen (sie tatsächlich auszuführen). Es führt spezifische Operationen aus, um die externe Umgebung zu beeinflussen. Häufige Aktionen sind:

  • Digitale Aktionen: Antworten auf dem Bildschirm ausgeben, eine Funktion aufrufen, eine API-Anfrage stellen, in eine Datei schreiben.
  • Physische Aktionen(Durch Steuerung von Hardware): Die Bewegung eines Roboterarms steuern, einen Lautsprecher Ton abspielen lassen.

Beispiel

# Aktionsmodul: verantwortlich für die "Ausführung" der vom Entscheidungsmodul gegebenen Anweisungen
def execute_action(decision):
    """
Führe die vom Entscheidungsmodul gegebenen Anweisungen aus und gib das Ausführungsergebnis zurück.
Das Ausführungsergebnis wird im Speicher abgelegt, um in der nächsten Runde der Schlussfolgerung verwendet zu werden.
    """
    print(f[Aktionsmodul] Führe aus: {decision})
   
    if decision == "Wetterabfrage-Tool aufrufen":
        # Dies kann durch einen echten Wetter-API-Aufruf ersetzt werden
        result = "Beijing: Sonnig, 25°C."
    elif decision == "Taschenrechner-Tool aufrufen":
        result = "1+1=2"
    elif decision == "Beendigungsaktion ausführen":
        result = „Aufgabe beendet.“
        print(result)
        exit()  # Das gesamte Programm beenden
    else:
        result = fIch habe deine Bedeutung verstanden: '{decision}'
   
    print(f[Aktionsmodul] Aktionsergebnis: {result})
    return result  # Das Ergebnis zurückgeben und in die "Beobachtungsphase" eintreten

# Die Entscheidung ausführen und das Ergebnis erhalten
action_result = execute_action(current_decision)

4. Speichermodul — Die "Arbeitsnotizen" des Agenten

Ohne Gedächtnis wäre der Agent bei jeder Antwort in einem "amnesischen" Zustand — er würde vergessen, was du zuvor gesagt hast, und vergessen, was er selbst getan hat. Das Speichermodul löst dieses Problem, und es ist in zwei Arten unterteilt:

  • Kurzzeitgedächtnis / Gesprächsverlauf: Zeichnet auf, was in der aktuellen Unterhaltung gesagt wurde, und hält den Agenten über mehrere Gesprächsrunden hinweg kohärent. Genau wie wenn du mit einem Freund chattest, musst du nicht in jedem Satz den Hintergrund erneut erklären.
  • Langzeitgedächtnis / Wissensdatenbank: Proprietäres Wissen, das über Technologien wie Vektordatenbanken gespeichert wird (z. B. interne Unternehmensdokumente, Benutzerpräferenzen), um die Fähigkeiten des Modells zu verbessern. Anfänger können diesen Teil vorerst ignorieren und sich zunächst nur auf das Kurzzeitgedächtnis konzentrieren.

Im vollständigen Beispiel unten verwenden wir eine Python-Liste, um das Kurzzeitgedächtnis zu simulieren.

5. Werkzeugmodul — Das "Schweizer Taschenmesser" des Agenten

Die eigenen Fähigkeiten des Modells sind begrenzt (zum Beispiel kennt es das Echtzeitwetter nicht, kann keine komplexen Berechnungen durchführen, kann keine Dateien bearbeiten). Das Tool-Modul stellt dem Agenten eine Reihe von "externen Fähigkeiten" zur Verfügung und erweitert seine Fähigkeitsgrenzen erheblich. Ein Tool kann eine Python-Funktion, eine Drittanbieter-API oder eine vollständige externe Software sein.

Unten ist das einfachste Tool-Beispiel:

Beispiel

# Beispiel für ein Tool-Modul: ein einfaches Taschenrechner-Tool
def calculator_tool(expression):
    """
Nimmt einen mathematischen Ausdrucksstring entgegen und gibt das Berechnungsergebnis zurück.
Dies ist ein "Tool" – es wartet darauf, nach Bedarf vom Gehirn des Agenten aufgerufen zu werden.
    """
    try:
        # Hinweis: eval() birgt in Produktionsumgebungen Sicherheitsrisiken; es wird hier nur zur Demonstration verwendet.
        result = eval(expression)
        return f"Berechnungsergebnis: {expression} = {result}"
    except Exception as e:
        return f"Berechnungsfehler: {e}"

# Simulation: Nachdem das Gehirn eine Entscheidung getroffen hat, wird dieses Tool aufgerufen
tool_result = calculator_tool("3 + 5 * 2")
print(tool_result)  # Ausgabe: Berechnungsergebnis: 3 + 5 * 2 = 13
# Hinweis: Python berechnet Multiplikation und Division vor Addition und Subtraktion, also ist es 3 + 10 = 13, nicht 8 * 2 = 16

Praktische Übung: Erstellen eines einfachen KI-Agenten für die Kommandozeile

Oben haben wir jedes Modul einzeln vorgestellt. Jetzt setzen wir siezusammen, um einen vollständigen Mini-Agenten zu erstellen, der kontinuierliche Konversation und Tool-Aufrufe ermöglicht.

Bevor Sie es ausführen, gehen Sie diese Struktur bitte im Kopf durch:

  • Benutzereingabe →Wahrnehmung → Entscheidung(Schlüsselwortabgleich) →Aktion(Aufrufen eines Tools oder Konversation) → Ergebnis ausgeben →Gedächtnis(im Verlauf gespeichert) → auf die nächste Eingaberunde warten

Beispiel

# Vollständiges Beispiel für einen Mini-KI-Agenten
import random

# ==================== Tool-Definitionen ====================
def get_weather(city):
    Tool 1: Simulierte Wetterabfrage (kann in der Praxis durch eine echte Wetter-API ersetzt werden)
    weather_options = [Klar, Bewölkt, Leichter Regen, Starker Wind]
    temperature = random.randint(15, 35)
    return fDas Wetter in {city} ist {random.choice(weather_options)}, mit einer Temperatur von {temperature}°C.

def simple_calculator(a, b, operator):
    Tool 2: Einfacher Taschenrechner
    if operator == '+':
        return f"{a} + {b} = {a + b}"
    elif operator == '-':
        return f"{a} - {b} = {a - b}"
    else:
        return Diese Operation wird noch nicht unterstützt.

Gedächtnis (Kurzzeit)
Verwenden Sie eine Liste, um den Konversationsverlauf zu simulieren, wobei jeder Eintrag ein String ist.
conversation_history = []

# ==================== Hauptschleife des Agenten ====================
def run_simple_agent():
    print("[Einfacher KI-Agent gestartet] Geben Sie 'exit' ein, um die Konversation zu beenden.")
    print(Tipp: Sie können nach dem Wetter fragen (z. B. 'Beijing today's weather') oder Berechnungen durchführen (z. B. 'calculate 1+1').\n")
   
    while True:
        # ---- Wahrnehmungsphase: Benutzereingabe erhalten ----
        user_input = input(Sie:)
        conversation_history.append(fBenutzer: {user_input})
       
        # Spezialanweisung: exit
        if user_input.lower() in [Exit, "exit", "quit"]:
            print(Agent: Auf Wiedersehen!)
            break
       
        # ---- Entscheidungs- + Aktionsphase: Tool oder Dialog basierend auf Eingabe auswählen ----
        response = ""

        if weather in user_input:
            # Versuchen, den Städtenamen aus der Eingabe zu ermitteln; Standard ist Beijing.
            city = Beijing
            for c in [Beijing, Shanghai, Guangzhou, Shenzhen]:
                if c in user_input:
                    city = c
                    break
            Wetter-Tool aufrufen
            response = get_weather(city)

        elif Calculate in user_input or "+" in user_input or "-" in user_input:
            # Einfache Mustererkennung, die einige feste Berechnungsausdrücke erkennt.
            if "1+1" in user_input:
                response = simple_calculator(1, 1, '+')
            elif "10-5" in user_input:
                response = simple_calculator(10, 5, '-')
            else:
                response = Bitte versuche, "calculate 1+1" oder "calculate 10-5" einzugeben.

        else:
            # Kein passendes Tool gefunden, Rückfall auf normale Konversation.
            default_responses = [
                Ich verstehe, was du meinst.,
                Das ist ein interessantes Thema!,
                Meine derzeitigen Fähigkeiten sind begrenzt, aber du kannst versuchen, mich nach dem Wetter zu fragen oder einfache Berechnungen durchführen zu lassen.,
                "Okay, bitte fahre fort."
            ]
            response = random.choice(default_responses)
       
        # ---- Ausgabe + Speicherphase: Antwort ausgeben und im Verlauf speichern ----
        print(f"Agent：{response}")
        conversation_history.append(f"Agent：{response}")
   
    Nach dem Ende der Unterhaltung die vollständige Gesprächshistorie ausgeben (simuliert den Inhalt des Kurzzeitgedächtnisses).
    print("\n=== Diese Gesprächshistorie (Inhalt des Kurzzeitgedächtnisses) ===)
    for line in conversation_history:
        print(line)

Agent starten
if __name__ == "__main__":
    run_simple_agent()

Führe dieses Programm aus, und du wirst erleben:

  • Eine Schleife, dieeinen Multi-Turn-Dialog aufrechterhalten kann(Wahrnehmungsmodul läuft kontinuierlich).
  • Basierend auf deinen Eingabe-Schlüsselwörtern (wie "weather", "calculation")automatisch verschiedene Tools auslösen(Aktionsmodul).
  • Nach dem Ende des Dialogs kannst du die vollständigeGesprächshistorie(Gedächtnismodul) sehen.

💡 Denk darüber nach: Wenn du diesen Agenten leistungsfähiger machen möchtest, kannst du versuchen: ① Mehr Tools hinzufügen (wie das Prüfen von Wechselkursen, Übersetzung); ② Das Keyword-Matching im Entscheidungsmodul durch echte LLM-API-Aufrufe ersetzen, und der Agent wird in der Lage sein, natürliche Sprache zu verstehen!

Zusammenfassung und Ausblick

Durch diesen Artikel solltest du die grundlegenden Konzepte von AI Agent gemeistert haben:

  • Es besteht ausWahrnehmung, Entscheidung (Gehirn), Aktion, Gedächtnis, ToolsEin intelligentes Programm, das aus Modulen wie diesen besteht;
  • Es verwendetReAct-Schleife(denken → handeln → beobachten → erneut denken), um Ziele autonom zu verfolgen;
  • Das LLM ist sein Gehirn, Tools sind seine Hände und Füße, und das Gedächtnis sorgt für Kohärenz.

Merke dir den Kern in einem Satz:LLM kann nur "sprechen", Agent kann "handeln".

Empfohlene nächste Lernschritte

  • Tiefer eintauchen in Large Language Model (LLM)-APIs: Lerne, wie du die APIs von Modellen wie OpenAI GPT, DeepSeek und Tongyi Qianwen aufrufst, sie als das wahre Gehirn deines Agenten nutzt und den groben Schlüsselwortabgleich in unseren Beispielen ersetzt.
  • Lerne Agent-Entwicklungsframeworks kennen: EntdeckeLangChain、LlamaIndexoderAutoGenund andere ausgereifte Frameworks. Sie kapseln Module wie Gedächtnis, Tool-Ketten und Aufgabenorchestrierung. Ihre Nutzung kann mit halbem Aufwand doppelten Erfolg erzielen und vermeidet, das Rad neu zu erfinden.
  • Mit echten Tools verbinden: Versuche, deinen Agenten mit echten APIs zu verbinden, wie Datenbanken, E-Mail-Systemen oder Wetterdiensten, um praktische Probleme zu lösen. Dieser Schritt wird dir eine völlig neue Wertschätzung für das Konzept der "Tools" vermitteln.
  • Prompt Engineering lernen: Wie man hochwertige "Anweisungen" für das LLM schreibt, bestimmt direkt das Leistungsniveau des Gehirns des Agenten. Dies ist eine Schlüsselqualifikation, die bei der Entwicklung effizienter Agenten nicht ignoriert werden darf.

Die Welt der AI Agents ist weit und voller Möglichkeiten; von automatisierten persönlichen Assistenten bis hin zu intelligenten Lösungen für Unternehmen wird sie zu einem neuen Paradigma der Mensch-Computer-Interaktion. Wir hoffen, dass du diesen Artikel als Ausgangspunkt nutzt, um mit dem Aufbau deines eigenen intelligenten Agenten zu beginnen.

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