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在大模型应用爆发的当下，AI 智能体（Agent）已经成为下一代 AI 应用的核心形态 —— 它能自主理解任务、规划流程、调用工具，甚至协同其他 Agent 完成复杂工作。但对于刚入门的程序员或技术小白来说，“智能体” 总显得抽象难懂。

其实，AI 智能体的核心逻辑并不复杂，关键在于 8 大核心技术的协同配合。这些技术分为基础层和协作层：基础层保障单个 Agent 的独立高效运行，协作层实现多 Agent 的协同攻坚。本文就用通俗的语言 + 实操思路，把这 8 大技术讲透，帮你快速搭建智能体认知框架！

基础层：构建Agent的核心能力

基础层技术为Agent提供了行动与思考的坚实地基，确保其能够自主、准确地执行任务。

1. 核心工作流

AI智能体的核心工作流是其自主运行的保障，它定义了Agent从接收指令到完成任务的完整闭环。这个循环过程通常由四个关键组件构成：

• Prompt指令层

  ：这是Agent的“任务说明书”。它不仅包含用户的直接指令，还预设了Agent的角色身份、性格、可使用的工具清单以及需要遵守的规则。一个精心设计的Prompt是引导Agent产生高质量输出的先决条件。

• Switch逻辑路由

  ：作为Agent的“决策中心”，它在每个循环步骤中分析当前状态（包括用户新输入、历史记录和工具执行结果），然后决定下一步的具体行动。例如，是直接回答用户，还是调用某个工具，或是向用户提问以获取更多信息。

• 上下文累积器

  ：这是Agent的“动态记忆体”。它会系统地记录下任务执行过程中的所有信息，包括每一次的思考、决策、工具调用及其返回结果。这个不断增长的上下文是Agent进行长期、多步推理的基础。

• For循环驱动引擎

  ：作为Agent的“执行引擎”，它赋予了Agent自主性。该引擎驱动整个工作流反复执行“思考-决策-行动”的循环，直至任务完成或达到预设的终止条件，使Agent能够持续不断地向目标迈进。

2. 工作流引擎

当面对需要多个角色、多个阶段才能完成的复杂任务时，单一Agent往往力不从心。工作流引擎（WorkFlow）通过任务编排与调度，将复杂的宏观任务分解为一系列有序的子任务。

它通常将整个流程建模为一个有向无环图（DAG），其中每个节点代表一个子任务，可以指派给一个具备特定技能的Agent来执行。例如，在执行“生成一份市场分析报告”的任务时，工作流引擎可以调度“数据搜集Agent”抓取网络数据，然后将结果传递给“数据分析Agent”进行处理，最后由“报告撰写Agent”生成最终报告。

3. RAG增强检索

大型语言模型（LLM）的知识是静态的，存在知识截止日期，并且有时会产生不准确的“幻觉”。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过将LLM与外部知识库动态连接，有效解决了这些问题。

其工作原理是：当Agent接收到一个问题时，它首先将问题通过嵌入模型（Embedding Model）转换为一个数值向量。然后，利用这个向量在预先构建好的向量数据库（其中存储了大量最新的、专业的或私有的知识文档）中进行高效的相似性搜索，快速召回最相关的知识片段。最后，将这些检索到的知识片段作为上下文，连同原始问题一起提交给LLM，引导其生成基于最新、可靠信息的精准答案。

# 预处理阶段：将知识库文档切片、向量化并存入数据库 chunks = split_documents(knowledge_base) embeddings = embed_model.encode(chunks) vector_db.index(embeddings, metadata=chunks) # 检索阶段：根据用户问题检索相关知识并生成答案 query_embed = embed_model.encode(user_query) results = vector_db.search(query_embed, top_k= 5 ) response = llm(prompt_template(query, results))

4. 模型微调（Fine-tuning）

为了让通用的LLM能够理解并适应特定领域（如金融、医疗、法律）的专业术语和业务逻辑，模型微调是关键步骤。

• 全参数微调（Full Fine-tuning）

  ：此方法会更新模型中所有的参数，相当于对模型进行一次深度重塑。它能最大程度地将领域知识注入模型，效果最好，但缺点是需要海量的标注数据和极高的计算资源，成本非常昂贵。

• PEFT高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning）

  ：此方法的核心思想是冻结LLM的大部分参数，仅通过训练少量额外的“适配器”参数（如LoRA技术）来适应新任务。PEFT能够在保证良好效果的同时，将训练成本降低几个数量级，非常适合需要快速定制和迭代的商业应用场景。

5. 函数调用（Function Calling）

函数调用是Agent从虚拟世界走向物理世界，执行实际操作的关键。它允许Agent调用外部API或本地代码来获取实时信息或完成特定任务。

其标准流程如下：

1. Agent根据任务需要，判断必须使用外部工具。
2. LLM生成一个结构化的JSON对象，其中精确定义了需要调用的函数名称和传递的参数。
3. 应用程序解析这个JSON，执行对应的函数（如调用天气API）。
4. 函数执行完毕后，将其结果返回给Agent。
5. Agent消化函数返回的结果，并基于此进行下一步的思考和响应。

// LLM决定调用天气查询工具，并生成如下指令 { "function" : "get_weather" , "params" : { "location" : "北京" , "unit" : "celsius" } }

协作层：实现多Agent协同工作

随着任务复杂度的提升，由多个Agent组成的团队成为必然趋势。协作层技术专注于如何让这些Agent高效、有序地协同工作。

6. 多Agent协作（Agentic AI）

Agentic AI的核心理念是构建一个模拟人类团队工作模式的多智能体系统。在该系统中，每个Agent都被赋予了独特的角色和专长。

例如，在一个自动化软件开发流程中，可以设立：

• 项目经理Agent

  ：负责理解需求、拆解任务。

• 程序员Agent

  ：负责编写代码。

• 测试工程师Agent

  ：负责编写和执行测试用例。

• 代码审查Agent

  ：负责检查代码质量。

这些Agent通过一个共享的通信渠道（如对话或共享内存）进行协作，共同完成复杂的软件开发任务。

7. MCP协议（Model Context Protocol）

在开放的多Agent生态中，不同Agent可能由不同公司（如OpenAI、Meta、Google）的模型驱动，这给它们之间的通信带来了挑战。MCP协议（Model Context Protocol）旨在建立一套通用的通信标准，以实现跨模型、跨平台的Agent互操作性。它主要规范了Agent之间如何传递上下文、定义工具接口和共享状态，从而为构建一个开放、可扩展的多模型Agent网络奠定基础。

8. A2A协议（Agent-to-Agent）

A2A协议同样致力于解决Agent间的通信问题，但其更侧重于服务发现和动态调用。它的核心是为每个Agent提供一张标准化的“数字名片”（Agent Card），上面清晰地描述了该Agent的身份标识、能力范围和服务目录。当一个Agent需要某项服务时，它可以查询网络中的其他Agent名片，找到能够提供该服务的Agent，并根据其服务目录发起精确的调用请求。这使得Agent生态系统内的协作更加灵活和动态。

总结

本文介绍了构建AI智能体的8大核心技术。从确保单个Agent高效运行的基础层技术，到实现复杂任务的多Agent协作层技术，它们共同构成了现代AI智能体的技术版图。理解并掌握这些技术，是开发下一代强大AI应用的关键。

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• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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• Transformer结构简介
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• 硬件选型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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