AI Agent技术全景扫盲：从LLM到多智能体协作，一篇看懂核心概念

一、什么是AI Agent？

AI Agent（人工智能智能体）是一个能够感知环境、做出决策、执行行动的智能系统。它不是被动等待输入的传统AI程序，而是具备"自主规划能力"的主动智能体。

与传统AI最大的区别在于：传统AI是"你问什么我答什么"，而AI Agent是"你给我一个目标，我自己规划步骤并执行"。

Agent的核心特征是"感知-规划-行动-学习"的闭环：

感知：接收用户指令和环境信息
规划：将复杂任务拆解为可执行的步骤
行动：调用工具或执行操作完成任务
学习：从执行结果中获取反馈，优化后续决策

简单来说，传统AI是"工具人"，AI Agent是"项目经理"。

二、LLM：Agent的"大脑"

LLM（Large Language Model，大语言模型）是AI Agent的核心推理引擎，相当于人类的"大脑"。

核心能力

LLM具备三大核心能力：

理解生成：理解自然语言指令，生成流畅的文本回复
推理链：通过多步推理解决复杂问题，而非简单模式匹配
上下文记忆：在对话过程中保持对历史信息的记忆

工作原理

LLM基于Transformer架构，核心是注意力机制（Attention Mechanism）：

将输入文本转换为向量表示
通过多层注意力网络捕捉文本之间的关联关系
预测下一个最可能的token（字/词）

在Agent中的角色

LLM在Agent中承担"总指挥"的角色：

任务拆解：将"帮我策划一场旅行"拆解为查攻略、订酒店、买机票等子任务
工具选择：判断当前需要调用天气查询API还是搜索引擎
结果整合：将多个工具的返回结果整合成自然语言回复

常见模型

GPT系列（OpenAI）：GPT-3.5、GPT-4，业界标杆
豆包（字节跳动）：中文优化，国内使用友好
DeepSeek：开源模型，性价比高
Claude（Anthropic）：长上下文能力强

三、工具调用与函数调用

Agent的"手"就是工具调用（Tool Calling）和函数调用（Function Calling），这是Agent与外部世界交互的核心方式。

函数调用（Function Calling）

函数调用是LLM的一项特殊能力，能够结构化输出函数参数：

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用户问题：北京明天天气如何？ LLM内部推理 → 需要调用天气查询函数 LLM输出（JSON格式）： { "function_name": "get_weather", "arguments": { "city": "北京", "date": "2026-01-20" } }

系统执行函数，将结果返回给LLM，LLM再生成自然语言回复。

工具调用（Tool Use）

工具调用是更高层级的概念，指Agent主动选择并调用工具完成任务：

API调用：天气查询、股票行情、地图导航
数据库操作：查询用户信息、写入交易记录
文件操作：读取PDF、生成Excel、发送邮件
计算工具：数学计算、代码执行

核心挑战

参数校验：确保LLM生成的参数格式正确
错误处理：工具调用失败时的重试和降级策略
结果解析：将工具返回的非结构化数据转换为LLM可理解的格式

类比：LLM是大脑，函数调用是"翻译官"，工具是具体的"工具箱"。

四、MCP：统一工具协议

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是智能体生态的标准协议，解决异构工具接口不统一的问题。

为什么需要MCP？

假设你想开发一个Agent，需要调用100个不同的工具：

天气API有REST接口
数据库有SQL接口
文件系统有本地文件API
邮件服务有SMTP接口

每个工具的调用方式都不一样，开发成本极高。MCP的作用就是统一这些接口，让Agent"一次对接，多平台复用"。

MCP的核心作用

标准化接口：所有工具通过MCP协议暴露统一接口
降低开发成本：开发者只需学习一套协议即可接入各种工具
提升互操作性：不同平台的Agent可以共享工具生态
生态扩展性：工具开发者只需实现MCP接口，就能被所有Agent使用

工作流程

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Agent ↓ (MCP协议) MCP层（统一接口） ↓ 具体工具（天气API、数据库、文件系统等） ↓ 返回结果（MCP格式） ↓ Agent

MCP的优势

开发效率：减少80%的重复对接工作
维护成本：工具升级不影响Agent代码
生态繁荣：更多人愿意开发工具，因为用户基数大

五、记忆管理

Agent的"记忆系统"决定了它能否跨对话保持上下文，提供个性化服务。

短期记忆

定义：当前对话的上下文缓存
容量限制：受LLM上下文窗口大小限制（如4K、8K、32K tokens）
管理策略：滑动窗口、摘要压缩、关键信息提取
作用：保持对话连贯性，记住用户刚刚说的话

长期记忆

定义：持久化存储的历史信息和知识
存储方式：向量数据库（如Milvus、Pinecone）
检索方式：语义搜索（根据问题找相似的历史对话）
作用：跨会话信息保留，如"用户偏好红色""上次买了什么"

工作记忆

定义：任务执行过程中的临时信息缓存
示例：多步骤规划中，记住已经完成的步骤
特点：短期存在，任务结束后清除
作用：支持复杂任务的分步执行

分层记忆模型

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┌─────────────┐ │ 工作记忆 │ ← 任务级，秒级保留 ├─────────────┤ │ 短期记忆 │ ← 对话级，分钟级保留 ├─────────────┤ │ 长期记忆 │ ← 用户级，永久保留 └─────────────┘

快速访问的信息放在工作记忆，需要跨会话的放在长期记忆，平衡性能和成本。

六、RAG：检索增强生成

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是解决LLM幻觉问题的核心技术。

核心价值

LLM虽然强大，但存在两个问题：

知识时效性：训练数据有截止时间，不知道最新事件
幻觉问题：一本正经地胡说八道，生成错误信息

RAG通过结合检索系统，在生成答案前先从知识库中检索相关信息，减少幻觉、提升准确性。

工作流程

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1. 用户提问："豆包的最新功能是什么？" 2. 向量检索：在知识库中搜索相关文档 ↓ 检索到10篇关于豆包更新的文档 3. 构造提示词： "根据以下信息回答问题： [文档1内容...] [文档2内容...] 问题：豆包的最新功能是什么？" 4. LLM生成答案：基于检索到的信息生成准确回复

应用场景

企业知识库：员工提问，从内部文档中检索答案
客服问答：从产品手册中查找技术支持信息
专业领域咨询：法律、医疗等需要高准确性的场景

MCP与RAG的关系

MCP可以作为RAG中的数据源接口：

MCP协议统一访问向量数据库
MCP协议统一访问文件系统
MCP协议统一访问企业内部API

RAG负责检索逻辑，MCP负责接口标准化。

七、多智能体协作

当单个Agent能力不足时，多个Agent协同工作可以完成更复杂的任务。

定义

多智能体协作是指多个Agent分工合作、共同完成任务的架构模式。

协作模式

角色分工：每个Agent承担特定角色（如产品经理、开发、测试）
消息传递：Agent之间通过消息通信，交换信息和结果
任务分解：复杂任务被拆解为子任务，分配给不同Agent

典型架构

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主管Agent（规划者） ├─ 执行Agent A（程序员） ├─ 执行Agent B（测试工程师） └─ 执行Agent C（文档撰写者）

应用案例

案例1：软件开发团队

产品经理Agent：收集需求，写PRD
开发Agent：根据PRD写代码
测试Agent：执行测试，发现Bug
文档Agent：生成用户手册

案例2：多步推理

规划Agent：拆解任务
检索Agent：搜索信息
分析Agent：分析数据
整合Agent：汇总结果

技术挑战

通信开销：Agent之间频繁传递消息，增加延迟
一致性保证：确保多个Agent的目标一致，避免冲突
冲突解决：当Agent意见不一致时，如何决策
负载均衡：如何合理分配任务给不同Agent

八、Agent编排框架

Agent编排框架是快速构建和部署Agent的开发工具，类似于Web开发的React、Spring Boot。

主流框架

框架	特点	适合人群
LangChain	功能最全面，生态成熟	进阶开发者
AutoGPT	自主能力强，研究导向	技术爱好者
Coze（扣子）	可视化编排，低代码	初学者、产品经理
Dify	开源，可自部署	企业用户