📌前置说明：本系列共 8 章，建议按顺序阅读。📖系列导航：第一章：AI Agent 是什么？一文讲清楚核心概念与架构第三章：主流 AI Agent 框架对比：LangChain、AutoGPT、AutoGen、LlamaIndex第四章：动手实现你的第一个 AI Agent（附完整代码）第五章：AI Agent 的工具调用与工具设计第六章：多智能体（Multi-Agent）系统架构详解第七章：AI Agent 记忆系统：从短期到长期记忆的设计与实现第八章：AI Agent 项目实战：构建企业级智能助手前言上一章我们介绍了 AI Agent 的基本概念与整体架构。这一章我们来深入剖析 AI Agent 的技术原理，搞清楚一个 Agent 到底是怎么"思考"和"行动"的。核心公式镇楼：AI Agent = 大模型（Brain）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具（Tools）本文将逐一拆解这四个模块的工作机制。一、大模型（LLM）：Agent 的核心大脑1.1 为什么 LLM 是 Agent 的基础？AI Agent 的能力边界，在很大程度上由底层 LLM 决定。一个 Agent 的：理解能力 → 取决于 LLM 的语言理解推理能力 → 取决于 LLM 的推理水平规划能力 → 取决于 LLM 的规划与拆解能力工具调用能力 → 取决于 LLM 的 Function Calling 能力1.2 LLM 在 Agent 中的角色LLM 在 Agent 中承担三大核心职责：① 推理引擎（Reasoning Engine）# Agent 内部，LLM 每次推理的简化流程 def agent_loop(user_goal, llm, tools, memory): context = memory.get_recent_context() system_prompt = build_system_prompt(goal=user_goal, tools=tools) while not task_complete: # 1. 推理：LLM 分析当前状态，决定下一步 thought = llm.reason(system_prompt + context) # 2. 行动：如果需要执行，调用工具 if thought.requires_action: result = tools.execute(thought.action) context += result # 将结果加入上下文 # 3. 检查：是否达成目标 if thought.is_complete: return thought.response② 工具选择器（Tool Selector）LLM 根据任务上下文，从众多可用工具中选择最合适的一个。③ 响应生成器（Response Generator）将 Agent 的行动结果整理成人类可读的回复。1.3 模型选型建议模型优势劣势适用场景GPT-4o全能、工具调用稳定