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文章详细解析了智能体(Agent)的工作原理。首先通过PEAS模型(性能指标、环境、执行器、传感器)描述智能体所处的环境；然后介绍了智能体循环(感知→思考→行动→再次感知)的工作流程；最后详解了Thought–Action–Observation这一结构化输出方式，使大语言模型能够清晰表达决策过程并执行相应操作。这种循环机制让智能体能够应对复杂、不稳定的现实环境，逐步完成目标任务。

1.2 智能体是如何干活的？

在很多人眼中，智能体（Agent）好像是一个“会自己干活的 AI”。

但如果我们把它拆开来看，就会发现：智能体并不是魔法，而是一套与环境不断互动的循环机制。

要真正理解智能体是如何运转的，我们需要回答三个问题：

它“生活”在什么样的环境里？

它是如何一步步做出决策的？

它又是如何把“想法”变成真实行动的？

下面，我们就从这些问题出发，一点点拆解智能体的工作原理。

1.2.1 智能体首先要面对的，是一个怎样的世界？

在人工智能领域，研究智能体时通常不会一上来就谈算法，而是先描述它所处的任务环境。

最经典的描述方式，叫作PEAS 模型。

你可以把 PEAS 理解为一张“工作说明书”，它回答了四个问题：

• P（Performance，性能指标）：什么才算干得好？
• E（Environment，环境）：它在哪个世界里工作？
• A（Actuators，执行器）：它能做哪些动作？
• S（Sensors，传感器）：它能看到、听到什么信息？

以智能旅行助手为例：

• 它的目标是：给用户提供有用、及时的出行建议；
• 它的环境是：互联网、航班系统、天气系统；
• 它的执行器是：调用搜索接口、天气 API、推荐系统；
• 它的传感器则是：用户输入、API 返回结果。

当我们这样一拆解，就会发现：智能体其实就像一个数字世界里的打工人，只不过它的眼睛是 API，双手是函数调用。

真实环境，远比想象中复杂

在现实应用中，LLM 智能体面对的环境，往往具备几个鲜明特点。

第一，环境通常是“看不全的”。

比如，一个旅行助手在查询机票时，并不能一眼看到所有航空公司的实时数据。

它只能：

• 查一次接口，得到一部分结果；
• 再换个条件查一次，补齐信息。

这就意味着，智能体必须记得自己已经查过什么，并且知道下一步该从哪里继续探索。

第二，环境并不稳定。

机票价格、余票数量、酒店房态，随时都可能发生变化。

刚刚还存在的选项，下一秒可能就消失了。

这类环境被称为随机性环境，它要求智能体具备两种能力：

• 能接受“不确定性”；
• 能根据新情况快速调整决策。

第三，它并不是一个人在行动。

在旅行场景中，除了你的智能体，还有：

• 其他用户在抢票；
• 自动化脚本在刷库存；
• 航司的调价系统在实时调整价格。

这些都可以看作是环境中的“其他智能体”。

它们的行为，可能会直接改变你所面对的局面。

第四，一切都是连续发生的。

智能体做的每一个决定，都会影响接下来的选择；

而环境本身，也可能在它“思考”的过程中发生变化。

因此，智能体必须始终处于一个高速循环的决策状态。

1.2.2 智能体是如何一步步行动的？

理解了环境之后，我们再来看智能体本身。

智能体并不是一次性“算出答案”，而是通过一个不断重复的过程来完成任务。

这个过程，被称为智能体循环（Agent Loop）。

你可以把它理解为一个不断转动的四步循环：

感知 → 思考 → 行动 → 再次感知

① 感知：它先“看到”了什么？

循环的起点，是感知。

智能体会接收来自环境的信息，例如：

• 用户的输入请求；
• 上一次工具调用返回的结果。

这些信息被统称为观察（Observation）。

② 思考：接下来该怎么办？

有了观察信息之后，智能体进入最关键的阶段——思考。

对于 LLM 智能体来说，这一步通常由大语言模型完成，包含两个核心动作：

• 规划：

把一个复杂目标拆解成若干小步骤，比如：

“先查天气 → 再根据天气推荐景点”

• 工具选择：

在当前这一步，应该调用哪个工具？需要哪些参数？

③ 行动：真正出手

当计划确定后，智能体会执行具体行动。

在程序中，这通常表现为：

• 调用一个函数；
• 向外部 API 发起请求。

这一步，是真正改变环境状态的时刻。

④ 再次感知：行动带来了什么结果？

行动结束后，环境会返回一个新的结果。

这个结果会被再次“感知”，进入下一轮循环。

正是通过一次次循环叠加，智能体才能从“什么都不知道”，逐步逼近最终目标。

1.2.3 Thought–Action–Observation：智能体的“工作语言”

在工程实践中，一个关键问题是：

如何让 LLM 清楚地表达它在想什么、要做什么？

答案是：给它一套固定的“输出格式”。

很多现代智能体框架，都会要求模型的输出明确分成三部分：

• Thought（思考）：

用自然语言描述当前的判断与计划；

• Action（行动）：

明确指出要调用的工具及参数；

• Observation（观察）：

来自环境的执行结果（由系统补充）。

例如，一个旅行助手可能会这样“自言自语”：

Thought:用户想知道北京的天气，我需要调用天气查询工具。 Action:get_weather("北京")

程序会解析 Action，真正去调用函数。

函数返回的原始 JSON 数据，则会被加工成一句人类能读懂的话：

Observation: 北京当前天气为晴，气温25摄氏度。

这条 Observation 又会成为下一轮思考的输入。

为什么要这么“麻烦”？

因为这种结构化方式，解决了三个关键问题：

1. 让 LLM 的决策过程可控、可调试
2. 让程序知道它到底想调用哪个工具
3. 让语言推理与真实世界操作连接起来

可以说，Thought–Action–Observation 循环，是 LLM 智能体从“会说话”，走向“会做事”的关键桥梁。

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