智能体工作原理全解析：从环境感知到行动决策，收藏这篇就够了！

文章详细解析了智能体(Agent)的工作原理。首先通过PEAS模型(性能指标、环境、执行器、传感器)描述智能体所处的环境；然后介绍了智能体循环(感知→思考→行动→再次感知)的工作流程；最后详解了Thought–Action–Observation这一结构化输出方式，使大语言模型能够清晰表达决策过程并执行相应操作。这种循环机制让智能体能够应对复杂、不稳定的现实环境，逐步完成目标任务。

1.2 智能体是如何干活的？

在很多人眼中，智能体（Agent）好像是一个“会自己干活的 AI”。

但如果我们把它拆开来看，就会发现：智能体并不是魔法，而是一套与环境不断互动的循环机制。

要真正理解智能体是如何运转的，我们需要回答三个问题：

它“生活”在什么样的环境里？

它是如何一步步做出决策的？

它又是如何把“想法”变成真实行动的？

下面，我们就从这些问题出发，一点点拆解智能体的工作原理。

1.2.1 智能体首先要面对的，是一个怎样的世界？

在人工智能领域，研究智能体时通常不会一上来就谈算法，而是先描述它所处的任务环境。

最经典的描述方式，叫作PEAS 模型。

你可以把 PEAS 理解为一张“工作说明书”，它回答了四个问题：

P（Performance，性能指标）：什么才算干得好？
E（Environment，环境）：它在哪个世界里工作？
A（Actuators，执行器）：它能做哪些动作？
S（Sensors，传感器）：它能看到、听到什么信息？

以智能旅行助手为例：

它的目标是：给用户提供有用、及时的出行建议；
它的环境是：互联网、航班系统、天气系统；
它的执行器是：调用搜索接口、天气 API、推荐系统；
它的传感器则是：用户输入、API 返回结果。

当我们这样一拆解，就会发现：智能体其实就像一个数字世界里的打工人，只不过它的眼睛是 API，双手是函数调用。

真实环境，远比想象中复杂

在现实应用中，LLM 智能体面对的环境，往往具备几个鲜明特点。

第一，环境通常是“看不全的”。

比如，一个旅行助手在查询机票时，并不能一眼看到所有航空公司的实时数据。

它只能：

查一次接口，得到一部分结果；
再换个条件查一次，补齐信息。

这就意味着，智能体必须记得自己已经查过什么，并且知道下一步该从哪里继续探索。

第二，环境并不稳定。

机票价格、余票数量、酒店房态，随时都可能发生变化。

刚刚还存在的选项，下一秒可能就消失了。

这类环境被称为随机性环境，它要求智能体具备两种能力：

能接受“不确定性”；
能根据新情况快速调整决策。

第三，它并不是一个人在行动。

在旅行场景中，除了你的智能体，还有：

其他用户在抢票；
自动化脚本在刷库存；
航司的调价系统在实时调整价格。

这些都可以看作是环境中的“其他智能体”。

它们的行为，可能会直接改变你所面对的局面。

第四，一切都是连续发生的。

智能体做的每一个决定，都会影响接下来的选择；

而环境本身，也可能在它“思考”的过程中发生变化。

因此，智能体必须始终处于一个高速循环的决策状态。

1.2.2 智能体是如何一步步行动的？

理解了环境之后，我们再来看智能体本身。

智能体并不是一次性“算出答案”，而是通过一个不断重复的过程来完成任务。

这个过程，被称为智能体循环（Agent Loop）。

你可以把它理解为一个不断转动的四步循环：

感知 → 思考 → 行动 → 再次感知

① 感知：它先“看到”了什么？

循环的起点，是感知。

智能体会接收来自环境的信息，例如：

用户的输入请求；
上一次工具调用返回的结果。

这些信息被统称为观察（Observation）。

② 思考：接下来该怎么办？

有了观察信息之后，智能体进入最关键的阶段——思考。

对于 LLM 智能体来说，这一步通常由大语言模型完成，包含两个核心动作：

规划：

把一个复杂目标拆解成若干小步骤，比如：

“先查天气 → 再根据天气推荐景点”

工具选择：

在当前这一步，应该调用哪个工具？需要哪些参数？

③ 行动：真正出手

当计划确定后，智能体会执行具体行动。

在程序中，这通常表现为：

调用一个函数；
向外部 API 发起请求。

这一步，是真正改变环境状态的时刻。

④ 再次感知：行动带来了什么结果？

行动结束后，环境会返回一个新的结果。

这个结果会被再次“感知”，进入下一轮循环。

正是通过一次次循环叠加，智能体才能从“什么都不知道”，逐步逼近最终目标。

1.2.3 Thought–Action–Observation：智能体的“工作语言”

在工程实践中，一个关键问题是：

如何让 LLM 清楚地表达它在想什么、要做什么？

答案是：给它一套固定的“输出格式”。

很多现代智能体框架，都会要求模型的输出明确分成三部分：

Thought（思考）：

用自然语言描述当前的判断与计划；

Action（行动）：

明确指出要调用的工具及参数；

Observation（观察）：

来自环境的执行结果（由系统补充）。

例如，一个旅行助手可能会这样“自言自语”：

Thought:用户想知道北京的天气，我需要调用天气查询工具。 Action:get_weather("北京")

程序会解析 Action，真正去调用函数。

函数返回的原始 JSON 数据，则会被加工成一句人类能读懂的话：

Observation: 北京当前天气为晴，气温25摄氏度。

这条 Observation 又会成为下一轮思考的输入。

为什么要这么“麻烦”？

因为这种结构化方式，解决了三个关键问题：

让 LLM 的决策过程可控、可调试
让程序知道它到底想调用哪个工具
让语言推理与真实世界操作连接起来

可以说，Thought–Action–Observation 循环，是 LLM 智能体从“会说话”，走向“会做事”的关键桥梁。

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