崔怂包1. 智能体基础：理解Agent的工作原理
1.1 任务环境分析：PEAS模型
要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境。这个模型由四个关键要素组成：
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性能度量(Performance)：这是评估智能体成功与否的标准。比如在一个客服智能体中，性能度量可能包括问题解决率、响应时间、用户满意度等。我们需要明确量化指标，才能有效评估和改进智能体。
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环境(Environment)：指智能体运作的场景与条件。环境可以是完全可观察的（如棋牌游戏）或部分可观察的（如自动驾驶）；可以是确定性的（如流水线控制）或随机的（如股票交易）；可以是静态的（如文档处理）或动态的（如机器人导航）。
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执行器(Actuators)：智能体影响环境的方式。在软件智能体中，执行器可能是API调用、数据库操作或界面交互；在物理智能体中，则可能是电机、机械臂等物理执行机构。
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传感器(Sensors)：智能体获取环境信息的渠道。对于基于文本的智能体，传感器就是文本输入；对于多模态智能体，可能还包括图像识别、语音识别等感知能力。
提示：在设计智能体时，建议先明确PEAS模型的四个维度，这能帮助你更系统地思考智能体的边界和能力范围。
1.2 智能体循环：持续交互的核心机制
智能体并非一次性完成任务，而是通过一个持续的循环与环境进行交互，这个核心机制被称为智能体循环(Agent Loop)。这个循环包含三个关键阶段：
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感知(Perception)：智能体通过传感器获取环境状态。例如，客服智能体接收用户的问题输入。
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决策(Decision-making)：智能体基于当前状态和内部模型进行推理和决策。这可能涉及知识检索、逻辑推理、计划制定等认知过程。
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行动(Action)：智能体通过执行器对环境产生影响。行动结果会改变环境状态，进而影响下一轮的感知。
这个循环会持续进行，直到任务完成或达到终止条件。在实际实现中，我们通常会在循环中加入记忆机制，让智能体能够积累经验，改进后续决策。
1.3 提示工程：驱动LLM的关键
驱动真实LLM的关键在于提示工程(Prompt Engineering)。我们需要设计一个"指令模板"，告诉LLM它应该扮演什么角色、拥有哪些工具、以及如何格式化它的思考和行动。这是我们智能体的"说明书"，它将作为system_prompt传递给LLM。
一个有效的系统提示通常包含以下要素：
- 角色定义：明确智能体的身份和专业领域
- 能力范围：列出可用的工具和功能
- 行动规范：规定输出格式和交互协议
- 任务目标：说明最终要达成的目标
例如，一个数据分析智能体的系统提示可能是：
python复制DATA_ANALYST_PROMPT = """
你是一个专业的数据分析助手，擅长使用Python进行数据清洗、分析和可视化。
# 可用工具:
- `query_database(sql: str)`: 执行SQL查询并返回结果
- `generate_plot(data: dict, chart_type: str)`: 根据数据生成指定类型的图表
- `statistical_analysis(data: list)`: 进行基础统计分析
# 输出格式要求:
1. 首先用Thought:说明你的分析思路
2. 然后用Action:调用适当的工具
3. 最后用Result:展示工具返回的结果
# 注意事项:
- 确保SQL查询语法正确
- 选择最合适的图表类型
- 统计指