本文深入探讨了AI Agent的工作机制，强调了大语言模型（LLM）在其中的核心作用，以及Agent如何通过拓展LLM的边界来实现更强大的功能。文章分析了AI Agent的通用工作流程，包括感知、思考、规划、行动和学习的迭代循环，并阐述了LLM在自然语言处理、知识推理、工具调用等方面的关键作用。此外，还详细介绍了AI Agent如何通过克服LLM的局限性，实现知识更新、减少幻觉、增强行动能力、突破上下文限制以及实现主动规划与执行，从而达到“1+1 > 2”的协同效应。

🤖 AI Agent的工作流程是一个迭代循环，包含目标设定、环境感知、思考规划、行动执行、结果观察和反思学习。Agent通过这个循环将用户意图转化为具体行动，达成目标。

🧠 大语言模型（LLM）在AI Agent中扮演着“大脑”的角色，负责自然语言理解与生成、知识与常识推理、复杂逻辑推理与规划、工具选择与参数生成以及记忆处理与反思。LLM是Agent智能行为的基石和核心驱动力。

💡 AI Agent通过引入额外的组件和工作机制，有效地拓展了LLM的应用边界。例如，AI Agent通过工具使用模块弥补LLM知识的滞后性，通过事实核查机制减少幻觉，通过行动模块赋予LLM行动能力，通过记忆模块突破上下文限制，实现主动规划与执行。

➕ AI Agent通过构建一个围绕LLM的完整系统架构，使得LLM的认知智能得以充分发挥并与现实世界有效连接，从而在能力和应用范围上实现了质的飞跃。

AI Agent的运作机制是其实现智能行为的核心。这一机制通常表现为一个动态的、循环的交互过程，其中大语言模型（LLM）扮演着至关重要的驱动角色。理解Agent如何工作，以及LLM如何在其中发挥作用并被Agent所增强，是掌握AI Agent技术的关键。本章节将深度解析AI Agent的通用工作流程，阐释LLM的核心驱动作用，并探讨Agent如何拓展LLM的边界，实现"1+1 > 2"的协同效应。

3.1 AI Agent 通用工作流程深度解析

一个典型AI Agent的工作流程可以被抽象为一个包含感知、思考、规划、行动和学习的迭代循环。这个循环的目标是有效地将用户的高层级意图转化为具体的行动，并最终达成目标。以下是其主要步骤的深度解析：

图3: AI Agent通用工作流程循环图

目标设定与任务理解 (Goal Setting & Task Understanding)

Agent首先接收来自用户或外部系统的任务目标。这个目标可能是一个明确的指令（例如，"预订明天下午两点到上海的单程机票"），也可能是一个更宽泛的意图（例如，"帮我规划一次预算5000元的周末家庭出游"）。在此阶段，Agent（主要是其内部的LLM）利用其强大的自然语言理解（NLU）能力，对目标进行精确解析，识别关键信息、约束条件、成功标准以及可能的歧义。如果目标模糊，Agent可能会主动与用户进行澄清式对话。

环境感知与信息收集 (Environmental Perception & Information Gathering)

在明确任务后，Agent需要评估当前环境状态并收集必要的信息以支持后续的规划和决策。这通过其感知模块完成。信息来源多样，可能包括：检索内部记忆库中已有的相关知识或经验、调用外部API获取实时数据（如天气、股价）、查询数据库、阅读指定文档，或者在物理环境中通过传感器收集数据。信息收集是一个主动的过程，Agent会根据任务需求决定需要哪些信息以及如何获取它们。

思考、规划与决策 (Thought, Planning & Decision-Making)

这是Agent智能行为的核心环节，通常由LLM主导。基于当前的目标和已收集的信息，Agent进行复杂的认知活动：

推理分析 (Reasoning) : LLM运用其知识和逻辑推理能力，分析问题、评估现状、预测可能的结果。任务分解 (Task Decomposition) : 如果目标复杂，Agent会将其分解为一系列逻辑上关联、更易于管理的子任务。例如，知乎文章提到Agent会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤。行动规划 (Action Planning) : 为每个子任务或整体任务制定具体的行动步骤、执行顺序和所需资源（包括选择合适的工具）。这可能涉及到生成一个详细的计划书或行动序列。方案生成与评估 (Solution Generation & Evaluation) : 对于某些开放性问题，Agent可能会生成多个潜在的解决方案，并基于预设的评价标准（如成本、效率、风险、用户偏好）对其进行评估，选择最优方案。

这个过程往往不是一次性的，而可能随着新信息的获取或环境的变化而动态调整。

行动执行与工具调用 (Action Execution & Tool Invocation)

一旦行动计划确定，Agent便通过其行动模块开始执行。这可能包括：调用特定的外部工具（如搜索引擎API、计算器、日历API）、执行一段代码（如Python脚本进行数据分析）、向用户请求输入或确认、生成文本/图像等内容、或控制物理设备。工具的有效使用是现代AI Agent能力的重要体现。例如，文章指出LLM + 外部工具 = Agent。

结果观察与状态更新 (Result Observation & State Update)

行动执行后，Agent会"观察"行动产生的结果以及环境因此发生的变化。这可能意味着接收API的返回值、分析代码执行的输出、获取用户的反馈、或感知物理环境的新状态。Agent会将这些新的观察结果整合起来，更新其对环境状态的认知以及自身的内部状态（如短期记忆）。

反思、学习与迭代 (Reflection, Learning & Iteration)

Agent将行动结果与预期目标进行比较，评估任务的进展和执行的效果。如果任务成功完成，则循环结束。如果任务未完成、结果不理想或出现意外情况，Agent会进入反思和学习阶段。它可能会：

分析失败原因或不足之处。从经验中学习，更新其长期记忆中的知识或策略。调整原有计划，生成新的行动方案。

然后，Agent会带着新的认知和计划，重新进入规划、行动或信息收集阶段，形成一个持续优化的迭代循环，直至目标达成或达到预设的终止条件（如最大尝试次数）。正如 AI Agent工作流程解析文章所强调的，理解Agent如何"动起来"是关键。

这种"感知-思考-行动-观察-学习"的循环，使得AI Agent能够自主地、动态地、有目的地在复杂环境中工作，而不仅仅是简单地执行预定程序。

3.2 大语言模型 (LLM) 在AI Agent中的核心驱动作用

在现代AI Agent的架构中，大语言模型（LLM）无疑扮演着"大脑"或核心认知引擎的角色。其驱动作用体现在Agent运作的多个关键环节：

自然语言理解与生成 (NLU & NLG) : LLM负责解析用户的自然语言指令或目标描述，理解其深层含义。在Agent的思考和输出环节，LLM能够生成符合逻辑、条理清晰的自然语言文本，用于解释其思考过程、规划步骤、与用户沟通或生成最终的任务成果。知识与常识推理: LLM在其海量的训练数据中编码了广泛的世界知识和常识。Agent可以利用这些内置知识进行基本的推理、判断和提供背景信息，辅助决策。复杂逻辑推理与规划: LLM具备一定程度的逻辑推理、因果分析、规划和问题分解能力。通过精心设计的提示（Prompt Engineering），Agent可以引导LLM进行多步骤的思考（如思维链 CoT），生成任务计划，甚至进行初步的策略选择。这是Agent自主性的重要来源。工具选择与参数生成: 越来越多的LLM支持函数调用（Function Calling）功能。这意味着LLM不仅能判断何时需要使用外部工具，还能理解工具的功能描述，并为工具调用生成结构化的参数。这使得Agent能够无缝地将LLM的认知能力与外部工具的执行能力结合起来。记忆处理与反思: LLM可以辅助记忆模块对信息进行编码、摘要、总结和检索。在反思学习阶段，LLM也可以被用来分析任务执行过程和结果，从中提炼经验教训。

LLM与Agent的其他组件紧密交互，形成一个协同工作的系统。例如，感知模块获取的信息会输入给LLM进行分析和理解；LLM的规划结果会指导行动模块的具体操作；行动模块的执行结果又会反馈给LLM进行下一轮的思考和调整。可以说，LLM的认知能力是AI Agent智能行为的基石和核心驱动力。一篇关于基于LLM的Agent架构的文章明确指出，AI Agent以大模型技术为驱动。

3.3 AI Agent 如何拓展LLM的边界：1+1 > 2 的奥秘

虽然LLM能力强大，但其本身存在一些固有局限。AI Agent通过引入额外的组件和工作机制，能够有效地克服这些局限，从而极大地拓展LLM的应用边界，实现远超单个LLM能力的协同效应：

克服知识时效性与局限性

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LLM的知识主要来源于其训练数据，通常存在知识截止日期，无法获取最新的实时信息。AI Agent通过工具使用模块（如调用搜索引擎API、新闻API、专业数据库API），可以动态地从外部获取当前最新的信息，弥补LLM知识的滞后性。

缓解幻觉问题 (Hallucination)

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LLM有时会生成看似合理但实际上不准确或完全虚构的信息（即"幻觉"）。AI Agent可以通过引入事实核查机制，例如，在生成关键信息后，调用外部工具（如知识库查询、可信数据源验证）进行交叉验证，或者将LLM的推理过程限制在可验证的事实基础上，从而提高输出结果的可靠性。

赋予行动能力与环境交互

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LLM本身是一个文本生成模型，无法直接与外部世界（无论是数字环境还是物理环境）进行交互或执行操作。AI Agent通过其行动模块和工具调用能力，赋予了LLM"手和脚"。这使得Agent能够执行LLM规划出的任务，如发送邮件、修改数据库、控制软件、操作机器人等，将LLM的智能真正落地到实际应用中。

突破上下文长度限制与实现长期记忆

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LLM的有效输入（上下文窗口）长度是有限的，这限制了其处理非常长的文档或在多次交互中保持长期记忆的能力。AI Agent通过引入独立的记忆模块（如向量数据库、知识图谱），可以将重要的对话历史、用户偏好、学习到的经验等信息持久化存储，并在需要时高效检索。这使得Agent能够支持跨会话、长周期的复杂任务，并提供更具个性化和连贯性的服务。

从被动响应到主动规划与执行

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LLM通常是被动地等待用户输入并据此生成响应。而AI Agent具有更强的自主性 (Autonomy) 。一旦设定了目标，Agent可以主动地进行规划、收集信息、执行任务、监控环境，并在没有持续人工指令的情况下根据目标导向其行为。这种主动性是Agent能够独立完成复杂任务的关键。

实现复杂的、多步骤的任务编排

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虽然LLM可以通过CoT等技术生成多步骤计划，但其本身难以管理和执行这些计划的整个生命周期，特别是当计划需要根据动态变化的环境或中间结果进行调整时。AI Agent则可以将LLM的单轮次推理能力有效地串联和编排起来，通过其工作流程循环，自主地管理和执行包含多个步骤、需要多种工具协作的复杂任务流。

综上所述，AI Agent并非简单地将LLM作为黑盒调用，而是通过构建一个围绕LLM的、包含感知、规划、行动、记忆、学习等能力的完整系统架构，使得LLM的认知智能得以充分发挥并与现实世界有效连接，从而在能力和应用范围上实现了质的飞跃。正如 一篇知乎长文所分析的，AI Agent为大模型提供了一个进行"动态决策"的框架，使其能够处理更复杂、更多样化的决策任务。