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拆解智能体的“五脏六腑”：感知、决策、规划与执行、记忆、学习

发布日期：2025-08-25 07:16:16 浏览次数： 1532

作者：Agent智能体

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Agent架构

LLM核心

记忆机制

工具调用

在第一篇《智能体：AI的下一场革命？》里，我们把Agent比作一位“个人助理”。今天，我们就把这位助理请上手术台，拆开看看它到底靠什么“活”得这么像人。

别担心，全程无血，只有例子和概念。读完你会明白：Agent智能体就是一台精密的“五件套”机器。

一台自动咖啡机，它要：

看见杯子（感知）
想明白你要拿铁还是美式（大脑/决策）
决定先做咖啡再倒奶（规划与执行）
记得你上次要半糖（记忆）
下次你再说“老样子”它就能做对（学习与适应）

Agent的五大模块，跟自动咖啡机的逻辑几乎一一对应。下面逐个拆。

感知模块 - Agent的“眼睛和耳朵”

感知模块是智能体的“眼睛和耳朵”，负责从外部环境中收集各种信息，这是智能体与外界交互的第一步。它能看见什么？很多：

文字：聊天窗口、邮件、文档、网页。
语音：（通过语音识别ASR）听懂你的语音命令。
图像/视频：（通过多模态模型）识别图片中的物体、分析图表数据、读懂界面元素。
结构化数据：表格、数据库、API返回的JSON。

但是感知≠看懂。前阵子有博主测评刚刚推出的GPT-5，在“数图中有多少个圆圈”这类任务上仍有错误率。可见，把像素变成意义，比人类想像的难。

中国科学院院刊2025年第3期《政策与管理研究》曾指出，英文多模态数据是中文的8倍左右，因此中文Agent的视觉“近视”更明显。

一句话，任何能塞进计算机0和1的东西，都能被Agent“感知”。

大脑/决策模块 - Agent的“指挥官”

神经科学里，海马体负责记忆，额叶负责推理。LLM其实把两者合并在了一起：

快思考：直接给出答案，像人脑“直觉”。
慢思考：Chain-of-Thought（思维链），先写草稿再回答，准确率可提升10%～30%

当智能体接收到用户的任务指令后，LLM会对指令进行理解和分析。比如，用户要求智能体写一份行业报告，LLM会搜索最新趋势 → 抓取竞品数据 → 生成报告大纲 → 撰写内容并排版 。

然后，基于从海量数据中学习到的知识与经验，LLM开始规划在每一步中决定接下来做什么以及调用哪个工具。

在推理过程中，LLM就会运用思维链等方法，将复杂问题分解为多个逻辑步骤，逐步推导得出解决方案。

顺便提一下，大家都知道LLM有“幻觉”现象，即生成看似合理但与事实不符的内容。为了弥补这一不足，我们就会引入RAG、知识图谱，为大语言模型提供更准确、结构化的知识支持，从而提升其决策的准确性与可靠性。

一句话：LLM在此并非直接“回答”问题，而是扮演“规划师”和“调度员”的角色，强大的逻辑链推理能力是拆解复杂任务的关键。

好奇RAG、知识图谱概念的同学可以看《一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系》

规划与执行模块 - Agent的“手和脚”

人类点外卖时会自然拆步骤：打开App→选餐厅→加购物车→结算。Agent也得把“写一篇行业报告”拆成“搜索→读文章→整理大纲→填充段落→校对”，并调用外部工具来完成具体操作。

LangChain的统计显示，一个典型研究任务平均需要调用5.2个外部工具，最复杂的可到20个以上。那工具集（Toolbox）里有什么？

基础工具：计算器、日历。
网络工具：搜索引擎、API接口（如天气查询、邮件发送、支付接口）。
专业工具：Photoshop、数据分析软件、代码解释器。
硬件工具：控制机械臂、调节智能家居开关。

当智能体为用户制定好写报告计划后，便进入执行阶段：大脑发出“调用搜索API”指令→本模块找到对应工具→格式化输入参数→执行调用→获取返回结果→送回给大脑进行下一步分析。

一句话：工具使用能力是Agent区别于纯聊天机器人的分水岭，它让Agent的能力边界得以无限扩展。

记忆模块 - Agent的“日记本与知识库”

记忆模块负责存储和快速检索信息，让Agent拥有长期记忆和个性化上下文，避免“金鱼脑”。它主要分为短期上下文记忆和长期存储记忆两部分。

短期：对话窗口里的上下文窗口，容量有限（8k～128ktoken）。像便签，对话关闭后即“遗忘”。
长期：一个独立于对话的外部存储系统，通常是向量数据库。像档案柜，下次开机还在。

但是，向量数据库的检索逻辑并非“精确匹配”，这是因为向量数据库的核心是通过向量相似度计算来检索数据。具体来说：

首先，所有数据（文本、图像、音频等）会被转化为高维向量（通过嵌入模型，如BERT、Sentence-BERT等），向量的距离或夹角代表数据的语义相似度。

当用户输入查询时，查询也会被转化为向量，数据库通过计算查询向量与库中所有数据向量的相似度，返回“最相似”的结果。

这种逻辑决定了它的检索结果是“语义相关”优先，而非传统数据库的“精确匹配”（如SQL的=或like）。因此，“准确性”在这里更偏向于“结果是否与查询意图相关”，而非“是否严格符合某个精确条件”。

下面对两种类型数据库做个对比：

维度	传统数据库	向量数据库
数据类型	结构化数据（数值、字符串、日期等）	向量（高维特征）+ 元数据（原始非结构化数据）
事务支持	强（完全 ACID）	弱（多数不支持复杂事务，优先保证查询性能）
索引类型	B + 树、哈希索引等（优化结构化条件查询）	向量索引（HNSW、IVF 等，优化高维向量相似度计算）
查询效率	擅长结构化数据的精确查询、多表连接	擅长高维向量的快速相似性检索（百万至亿级向量）
扩展性	水平扩展较复杂（需分库分表、主从复制）	水平扩展更灵活（分布式部署支持大规模向量存储）
代表产品	MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server	Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant

有数据显示，74%的企业级Agent部署了向量数据库，但仍有46%的开发者抱怨“检索不准”，说明长期记忆不只是“存”，还得“找得快、找得准”。

所以，在对准确性要求极高的场景，如医疗诊断、法律检索等，需结合具体场景优化技术细节，并对检索结果的内容进行二次验证。

一句话：记忆模块让Agent能够学习和个性化，从一个通用工具变成你的专属助手。即使相隔数月，Agent也能“想起”你“不喜欢报告背景是黄色”或“上次项目的最终数据”。

学习与适应模块 - Agent的“进化引擎”

学习与适应模块是让Agent具备“从过去的经历中学习，并用学到的东西应对新情况”的能力。该模块主要通过两大机制实现功能：学习机制（获取新知识）和适应机制（应用知识应对变化），二者相辅相成。

常见的学习机制包括：

监督学习：通过“标注数据”学习输入与输出的映射关系。例如，智能客服的意图识别模块通过标注的“用户问句-意图标签”数据，学习识别用户需求。
无监督学习：从无标注数据中自主发现隐藏规律。例如，推荐系统通过分析用户行为数据（如浏览、购买记录），无监督地聚类“相似用户”，从而优化推荐策略。
强化学习：通过与环境的交互（“试错”）学习最优策略。例如，机器人通过“行动-获得奖励/惩罚”的循环，学习在迷宫中找到出口的最短路径（奖励：靠近出口；惩罚：撞到墙壁）。
多任务学习：同时学习多个相关任务，通过任务间的知识共享提升效率。例如，自动驾驶系统同时学习“车道保持”和“障碍物避让”，两个任务共享路况感知的底层知识。

常见的适应机制包括：

在线学习：在实时交互中持续更新模型。例如，语音助手在使用过程中，不断根据用户的口音、用词习惯微调识别模型，提高准确率。
迁移学习：将在A任务中学到的知识迁移到B任务（A和B相关），减少重复学习成本。例如，已学会“识别猫”的模型，可通过迁移学习快速掌握“识别老虎”（二者均为猫科动物，共享部分特征）。
鲁棒性调整：应对环境突发变化（如传感器故障、未知干扰）。例如，无人机在遇到强风时，通过实时调整飞行姿态模型（基于历史抗风数据学习的规则），维持稳定飞行。
元学习：学习“如何快速学习新任务”。例如，机器人通过元学习掌握“抓取物体的通用策略”，之后遇到新形状的物体时，只需少量尝试就能调整抓取方式。

但是，如果用户群体单一，Agent可能学会“讨好”而失真。Anthropic提出“Constitutional AI”：给Agent写一份“行为宪法”，防止它一味迎合。