目录Agent的分类从架构来分Workflow Agent工作流智能体ReAct Agent推理性智能体从应用场景来分通用AgentGeneral Agent专业AgentSpecialized AgentAgent的组成1大模型2工具3知识库扩展ActionToolsSkillsFunction Call名词解释上节RAG的工作流程与目标介绍了RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成的全工作流程了解到RAG是依靠知识库检索提升了大模型输出内容的质量。但是我们也发现了RAG只在问答场景中出现而真实业务往往需要调用接口、执行多步操作完成任务。AI Agent智能体就是用来解决这一问题的核心技术Agent 是一套以大模型为大脑可以理解用户需求、调用各类工具、执行多步动作最终完成完整业务任务的 AI 系统。Agent 的核心作用就是打通大模型与真实业务之间的鸿沟把 “回答问题” 升级为 “办成事情”。Agent的分类从架构来分Workflow Agent工作流智能体开发者预先把全部步骤、分支逻辑提前定义完毕大模型只能在指定节点完成局部任务无权决定整体流程走向。优势是可控、可追溯、幻觉风险低适合金融、审批这类对准确性要求极高的业务。ReAct Agent推理性智能体ReAct Reasoning推理 Acting行动用于完成的无法提前设定步骤的任务。由大模型LLM自主思考运行时动态决定下一步调用什么工具推理、执行什么操作行动观察获得反馈根据反馈再去推理行动获得反馈。。。循环操作Loop直到完成任务。这种在完成任务时模拟人类推理过程的方式是思维链Chain Of Thought,COT。ReAct是目前非常主流的 Agent 基础架构使用React技术的AI产品有AutoGPTPerplexityManusCursorGenSpark等优点是执行流程不预先写死灵活性高面对流程不确定的任务可以自动调整策略。但结果存在不确定性每一轮循环都要调用大模型步骤多的时候 token 消耗大响应变慢极端情况陷入死循环反复做无效调用。从应用场景来分通用AgentGeneral Agent以通用基座大模型为大脑工具集丰富不绑定某一个行业面向广泛、开放的各类任务什么类型的问题都可以尝试处理偏向 “全能助手”。它的优势是“广度”什么都能干可以处理跨领域、开放式、探索性任务。专业AgentSpecialized Agent聚焦某一个行业、某一类固定业务场景为特定业务目标定制。会绑定行业私有知识库、业务工具、工作流、业务规则。它的优势是“深度”和“精确性”能真正解决特定行业的痛点。如Harvey法律垂直专业 AgentGlean企业横向通用 Agent 平台等。Agent的组成1大模型大模型是不需要我们训练和调整的有一些基座模型公司直接训练好我们可以直接使用如OpenAI, DeepSeek, Qwen等。具体有哪些可以参考什么是AI这一节的扩展部分。2工具由于大模型没有能力去做任何的执行工作它只能靠文字告诉Agent推理结果然后Agent调用工具去帮他真正的去执行从而完成各种工作如读取文件联网搜索等。而大模型的很多工具就是通过API接口提供的所以上手大模型的应用最快的方法的话就是调API了。3知识库知识库为Agent提供了记忆能力。在如何与大模型交互从提示词工程到RAG这篇文章的扩展部分我们知道了大模型是无状态的记不住任何内容的。记忆其实本质上也是个外挂有两种存储的格式第一种是短期记忆也把它称之为叫上下文即你前几轮的对话内容。第二种是长期记忆例如你的操作风格、职业等信息都可以被记录下来存入专属数据库中从而形成长期且关键的记忆。可以简单理解为Agent 大语言模型LLM 工具 知识库。扩展ActionToolsSkillsFunction Call名词解释这几个词均为 AI Agent 领域高频术语相互关联但含义不同。Action行动通常指智能体Agent经过思考后最终决定并执行的具体操作。比如 Agent 判断需要先查资料于是它发起了一个“搜索网页”的 Action。它是意图转化为实际执行的最终落地。Tools工具是 AI 的“手脚”是它连接外部世界的接口。AI 本身只会生成文本但有了 Tools它就能真正动手做事。比如联网搜索、读取本地文件、调用天气API、执行 Python 代码等。Skills技能是多个 Tools 和领域知识打包在一起的“能力模块”。比如“写一份竞品分析报告”这个技能内部封装了先调用搜索工具找资料 - 再调用抓取工具读网页 - 最后调用文档工具生成 PDF。它让 AI 从“只会用单件工具”进化为“能独立完成复杂任务”。Function Call函数调用这是 AI 调用 Tools 的底层技术动作。当用户问“明天北京天气如何”AI 通过 Function Call 机制精准地向系统发出指令“请调用天气查询工具参数是北京”。它是连接 AI 大脑和 Tools 手脚的神经反射。总结ActionToolsSkills三个几乎一样是提前准备的功能模块Function Call描述了大语言模型所具备的一种能力即面对用户任务能够自主判断是调用功能模块还是自己回答。