近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型 Agent 逐渐成为科技领域的热门话题。无论是软件开发工程师，还是对 AI 感兴趣的普通读者，可能都听说过“Agent”这个词，但它到底是什么？它如何改变我们的生活？本文将带你从零开始了解大模型 Agent，并通过示例代码和实践案例，帮助你快速入门。

1、 Agent 是什么

在计算机科学中，Agent（智能体） 是指能够感知环境、自主决策并执行任务的软件实体。简单来说，Agent 就像一个“虚拟助手”，它可以根据输入的信息做出反应，并完成特定的目标。

举个例子：

• 你手机上的语音助手（如 Siri、小爱同学）就是一个简单的 Agent。它听到你的指令后，会分析你的需求并执行相应的操作，比如播放音乐、设置闹钟等。
• 在游戏中，NPC（非玩家角色）也是一种 Agent，它们会根据玩家的行为做出相应的反应。

Agent的概念最早可以追溯到20世纪50年代的人工智能研究。早期的Agent主要是基于规则的系统，它们通过预定义的规则来解决问题。然而，这种方法的局限性很大，无法处理复杂的现实场景。

随着机器学习和深度学习的兴起，Agent的能力得到了显著提升。特别是近年来，大模型（如GPT、BERT等） 的出现，为Agent赋予了更强的语言理解、推理和决策能力，使其能够处理更加复杂的任务。

2、大模型对 Agent 的促进作用

大模型（如 ChatGPT、DeepSeek 等）的出现，彻底改变了 Agent 的能力边界。以下是几个关键点：

1. 语言理解与生成能力

大模型能够理解和生成自然语言，这使得 Agent 可以更好地与人类交互。例如，DeepSeek 可以通过对话理解用户的需求，并提供准确的回答或建议。

2. 多任务处理能力

传统 Agent 通常只能完成特定领域的任务，而大模型可以通过预训练学习到广泛的知识，从而支持多任务处理。比如，一个基于大模型的 Agent 既可以帮你写代码，也可以帮你规划旅行路线。

3. 推理与决策能力

大模型不仅能够理解语言，还具备一定的推理能力。例如，它可以分析复杂问题，并提供分步骤的解决方案。这种能力使得 Agent 在自动驾驶、机器人等领域有了更大的应用空间。

4. 可扩展性

通过与大模型结合，Agent 可以轻松接入各种工具和 API。例如，LangChain 框架允许开发者将大模型与外部工具（如搜索引擎、数据库）结合，构建功能更强大的 Agent。

大模型应用的智能体，通常指一种具有自我管理、自我学习、自我适应、自我决策能力的机器人或软件。它可以在没有人工参与的情况下工作。

一般来说，一个 LLM agent 包含以下核心组件：

• 大脑 - 作为协调者的代理核心（大模型 LLM）
• 规划能力 - 帮助代理规划未来的行动 （一般是 LLM 处理）
• 记忆能力 - 管理代理过去的行为（上下文短期记忆，数据库长时间记忆）
• 工具使用能力：可以使用的工具（请求网页，计算器，获取各种数据的接口等）

3、 用 LangChain 实现一个简单的 Agent

接下来，我们通过一个简单的示例，展示如何使用 LangChain 框架构建一个基于大模型的 Agent。

什么是 LangChain？

LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者将大模型（如 DeepSeek）与外部工具、数据源结合，构建功能强大的 Agent。它支持多种任务，如问答、文本生成、数据分析等。

示例：构建一个医院预约挂号 Agent

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用 LangChain 和大模型构建一个进行预约挂号的 Agent（示例代码使用的LangChain版本：langchain-core_{=0.3.43,langchain}=0.3.20）。

import os
from datetime import datetime
from typing import List

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.tools import tool


@tool
def get_time() -> str: 
   """    
   返回当前时间，精确到秒    
   :return: 当前时间字符串，示例：2024-10-12 14:30:45   
    """    
    now = datetime.now()    
    print("返回当前日期")    
    return now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")


@tool
def get_doctor(date: str) -> List[str]:   
 """    
 返回指定日期，坐诊的医生名称   
  :param date: 日期，示例：2023-01-02    
  :return: 医生名称列表    
  """    
  print(f"返回{date}坐诊的医生列表")   
   return ["张三", "李四"]

@tool
def hospital_appointment(date: str, doctor_name: str) -> bool:  
  """    
  医院预约挂号接口    
  :param date: 预约日期 ,示例：2023-01-02    
  :param doctor_name: 医生名名称   
   :return: 预约结果,true:成功，false：失败  
     """   
      if doctor_name == "张三":  
            print("张三医生没号了")        
            return False    
            return True

#工具列表
tools = [get_time, get_doctor, hospital_appointment]

# 此处以阿里云的大模型qwen-max为例，您可按需使用自己的模型。
llm = init_chat_model(model="qwen-max",                      
             model_provider="openai",                      
             api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),                      
             base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")

system_prompt = """
你是一个人工智能体，请自主处理用户的信息
"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ 
   ("system", system_prompt),    
   ("human", "{input}"),    
   MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
])

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 输入信息，agent会自动处理
result = agent_executor.invoke({"input": "生病了，我要预约一个明天的号?"})
print(result)

代码说明

1、提供的工具有：

1. get_time：返回当前日期和时间
2. get_doctor：查询指定日期，坐诊的医生列表，默认返回张三和李四
3. hospital_appointment：预约指定日期，指定医生的号，张三医生默认没号了

2、 大脑（LLM）：llm 使用阿里云提供的一个大模型，这里可以替换成任意其他模型。

3、 AgentExecutor：是 LangChain 框架中的一个核心组件，用于管理和执行基于大模型的 Agent 任务。它负责协调大模型与工具（Tools）之间的交互，确保 Agent 能够根据用户输入动态调用合适的工具，并生成最终的输出。

运行结果

当你运行上述代码时，Agent 会输出类似以下内容：

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: `get_time` with `{}`
responded: 可以帮您预约明天的号，但是我需要知道明天具体是哪一天，以及您希望预约哪位医生。如果不确定预约哪位医生，我可以先查询一下明天有哪些医生坐诊。请提供明天的具体日期。

返回当前日期
2025-03-16 21:24:42
Invoking: `get_doctor` with `{'date': '2025-03-17'}`
responded: 今天是2025年03月16日，那么明天就是2025年03月17日。现在我来查询一下2025年03月17日有哪些医生坐诊。

返回2025-03-17坐诊的医生列表
['张三', '李四']
Invoking: `hospital_appointment` with `{'date': '2025-03-17', 'doctor_name': '张三'}`
responded: 明天2025年03月17日坐诊的医生有张三和李四两位。请问您想要预约哪位医生呢？如果对这两位医生没有特别偏好，我将默认为您预约张三医生。

张三医生没号了
False
Invoking: `hospital_appointment` with `{'date': '2025-03-17', 'doctor_name': '李四'}`
responded: 非常抱歉，预约张三医生失败了。可能是因为预约已满或者其他原因。我们尝试预约另一位医生李四，看看是否可以成功。

True好消息，已经成功为您预约了2025年03月17日李四医生的号。请您按时前往医院就诊，并记得携带相关证件和资料。祝您早日康复！如果有其他问题，也可以随时向我咨询。

> Finished chain.
{'input': '生病了，我要预约一个明天的号', 'output': '好消息，已经成功为您预约了2025年03月17日李四医生的号。请您按时前往医院就诊，并记得携带相关证件和资料。祝您早日康复！如果有其他问题，也可以随时向我咨询。'}

Process finished with exit code 0

可以发现，我们没有像传统编码一样，编写业务流程代码，我们只是提供了3个工具。当用户输入“生病了，我要预约一个明天的号” 之后，Agent 会按照自己的理解，调用工具来完成目标。其中"张三"医生预约失败后，它还会自动切换下一个医生"李四"进行预约。

这就是智能体最核心的地方了，当大模型的能力越强，就会让智能体 Agent 更智能（能精准理解用户的意图，调用工具更不会出错，结果更准确）。

对比传统代码开发的优缺点

优点 ：

特性	传统代码实现	LangChain实现
逻辑复杂度	高，需要手动解析输入和调用工具	低，大模型自动处理工具调用
扩展性	差，添加新工具需修改主逻辑	强，添加新工具只需定义新类
灵活性	低，无法动态组合工具	高，支持动态组合工具
多步骤任务支持	不支持	支持

缺点：

尽管Agent技术在许多方面表现出色，但它也存在一些缺点和挑战：

1. 依赖大模型的性能：Agent的核心能力依赖于大模型的表现。如果大模型的理解或推理能力不足，Agent的表现也会受到影响。例如：

理解错误：大模型可能误解用户意图，导致调用错误的工具。

生成错误：大模型生成的指令可能不准确，导致工具调用失败。

2. 复杂任务的处理能力有限：虽然Agent可以处理多步骤任务，但对于非常复杂的任务（如需要大量上下文或长期记忆的任务），Agent的表现可能不够理想。

3. 安全性和隐私问题：Agent可能需要访问敏感数据（如用户位置、个人信息）来完成任务。如果安全性不足，可能导致数据泄露或滥用（如果使用非自己部署的大模型服务，这个问题会突出一些）。

4. 开发和维护成本高：尽管LangChain简化了开发流程，但构建一个高效、可靠的Agent仍然需要大量的调试和优化工作。此外，维护Agent也需要持续投入（相比较传统的代码开发，构建一个高效、可靠的 agent 不是一件容易的事情，面临的挑战也更多）。

5. 对计算资源的依赖：大模型和Agent的运行通常需要大量的计算资源（如GPU）。对于资源有限的团队或个人开发者来说，这可能是一个问题。

4. Agent 的当前发展与应用

随着大模型技术的进步，Agent 的应用场景越来越广泛。以下是一些典型的应用领域：

1. 机器人

Agent 在机器人领域的应用非常广泛。例如，家庭服务机器人可以通过语音与用户交互，完成打扫、送餐等任务。大模型的加入使得机器人能够更好地理解自然语言指令，并做出更智能的决策。

2. 自动驾驶

自动驾驶汽车本质上就是一个复杂的 Agent 系统。它需要感知周围环境（通过摄像头、雷达等），并根据实时数据做出驾驶决策。大模型的引入可以提升自动驾驶系统的感知和决策能力，使其能够应对更复杂的交通场景。

3. 虚拟助手

虚拟助手（如 Siri、Alexa）是 Agent 的典型应用。随着大模型的发展，虚拟助手的能力越来越强，不仅可以回答问题，还可以完成订餐、订票等复杂任务。

4. 游戏 AI

在游戏中，Agent 可以作为 NPC 的角色，与玩家互动。大模型使得 NPC 的行为更加智能和自然，提升了游戏体验。

5. 企业自动化

在企业中，Agent 可以用于自动化流程，如客户服务、数据分析等。例如，一个基于大模型的 Agent 可以自动处理客户邮件，并根据内容生成回复。

总结

大模型 Agent 是人工智能领域的一个重要方向，它正在改变我们与技术交互的方式。通过结合大模型的强大能力，Agent 可以完成更加复杂和多样化的任务。

如果你是一名软件开发工程师，不妨尝试使用 LangChain 等工具，构建属于自己的 Agent。

未来，Agent 技术一定会更加成熟，成为我们生活中不可或缺的一部分！

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