AI Agent是一个能够感知环境、做出决策并执行行动的智能系统。它具有自主性、反应性、主动性和社交性等核心特征。Agent的基本架构包含三个核心模块：感知模块负责接收和处理环境信息，决策模块基于感知到的信息进行推理和规划，执行模块将决策转化为具体的行动。这种架构使Agent能够在复杂环境中自主运行并完成各种任务。
AI Agent的架构设计包含五个核心模块。感知模块负责处理来自环境的输入信息，推理模块进行逻辑分析和决策制定。记忆模块存储历史信息和经验，为决策提供支持。规划模块根据目标制定具体的行动计划，执行模块负责实施这些计划。各模块之间通过数据流进行信息传递，形成一个完整的智能决策循环，使Agent能够持续学习和优化其行为。
创建AI Agent需要选择合适的技术栈。底层是大语言模型API，如GPT-4、Claude等，提供核心的推理和对话能力。存储层使用向量数据库来存储和检索知识。工具层集成各种API和外部工具。框架层使用LangChain或LlamaIndex来协调各组件的工作。应用层通过Streamlit或FastAPI构建用户界面。这种分层架构使各技术组件能够协同工作，构建出功能完整的AI Agent系统。
开发环境搭建是创建AI Agent的第一步。首先需要准备Python 3.8以上版本的环境，并创建虚拟环境来隔离项目依赖。接下来安装核心库，包括LangChain用于Agent框架，OpenAI用于模型调用，Streamlit用于界面开发，ChromaDB用于向量存储。最后组织项目结构，将Agent核心逻辑、工具模块、配置文件分别放在不同目录中，这样的结构有利于代码的维护和扩展。
AI Agent是一种智能代理程序，它不仅能理解自然语言，还能自主制定计划并调用各种工具来完成复杂任务。Agent的核心是推理引擎，它能够分析任务需求，决定使用哪些工具，并将工具的执行结果整合成最终答案。
Agent的工作流程是一个完整的智能处理循环。首先接收用户的自然语言输入，然后进行任务分析和规划，将复杂任务分解为可执行的子任务。接下来根据任务需求选择和调用相应的工具，最后将各个工具的执行结果整合起来，生成最终的回答返回给用户。
Agent依赖四个关键技术组件。大语言模型是核心，提供自然语言理解和生成能力。提示工程负责设计有效的交互指令，让模型更好地理解任务要求。工具集成使Agent能够调用外部API和功能模块，扩展其能力边界。记忆机制则维护对话历史和上下文信息，确保多轮对话的连贯性。
当前有多个成熟的Agent开发框架可供选择。LangChain是最流行的框架，提供丰富的工具库和简单的集成接口。AutoGPT专注于自主任务执行，能够制定长期目标并持续执行。ReAct框架则采用推理-行动循环模式，让Agent的思考过程更加透明和可解释。
AI Agent的核心代码实现包含三个关键部分。首先是初始化方法，配置大语言模型、设置可用工具列表、初始化对话记忆存储。然后是消息处理方法，负责解析用户输入、调用推理引擎进行决策、生成合适的响应内容。最后是工具调用方法，能够识别何时需要使用外部工具、执行相应的工具函数、并将执行结果整合到最终回答中。这样的架构使Agent具备了完整的对话和任务执行能力。