AI Agent 开发实战：构建自主决策的智能体

什么是 AI Agent

AI Agent 不同于简单的问答系统，它具备自主决策、工具调用和持续记忆的能力，能够完成复杂的多步骤任务。

核心能力

1. 工具调用 (Tool Use)

Agent 需要能够调用外部工具来完成任务：

• 搜索引擎：获取实时信息
• 代码执行器：运行代码并获取结果
• 数据库查询：检索结构化数据
• API 调用：对接第三方服务

2. 记忆管理

• 短期记忆: 当前对话上下文
• 长期记忆: 持久化的知识和经验
• 工作记忆: 当前任务的中间状态

3. 规划与推理

• ReAct: 交替进行推理和行动
• Plan-and-Execute: 先制定完整计划再执行
• Reflexion: 执行后反思并改进

实战：构建客服 Agent

typescript
const agent = new AIAgent({
  model: 'deepseek-v4',
  tools: [searchTool, dbTool, emailTool],
  memory: new ConversationMemory(),
  planner: new ReActPlanner(),
});

const result = await agent.run('帮我查询订单 #12345 的物流状态');

关键设计原则

1. 安全边界: 限制 Agent 的操作范围
2. 人机协作: 关键决策需人工确认
3. 可观测性: 完整记录 Agent 的决策过程
4. 优雅降级: 工具不可用时的备选方案

总结

AI Agent 是 LLM 从"对话工具"走向"自主智能体"的关键一步。好的 Agent 设计需要在自主性和可控性之间找到平衡。