大模型应用开发第一讲：AI Agent定义

大模型应用开发第一讲：AI Agent定义

资料取自《大模型应用开发：动手做AI Agent 》。
查看总目录：学习大纲

关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

---

AI Agent 详细讲解：定义篇

定义核心：

AI Agent 是一个能理解人话、生成回答并自动干实事的智能体，像人类助手一样协调复杂任务的关键桥梁2。

用大白话解释这句话：

• 理解人话：不用代码指令，直接说“帮我订一张明天去上海的机票”，它能听懂。
• 生成内容：不仅能说“好的”，还会给你行程建议、预算表等。
• 执行行动：真帮你订好票，不用你动手。
• 关键纽带：把零散的工具（查天气、订票、算钱）组合成一条龙的智能服务。

---

分步拆解与举例

1. “听懂人话” → 感知器在干活

原理：
AI Agent 的“耳朵和眼睛”叫感知器，能把用户的话（比如语音/文字）转化为机器懂的信息[4]。

例子：

• 你说：“我想周末去杭州，预算2000元。”（自然语言输入）
• 感知器会把这句话拆解成关键词：时间（周末）、地点（杭州）、预算（2000元）[4]。

---

2. “生成内容” → 决策引擎动脑子

原理：
根据知识库（比如旅行攻略、价格数据）和用户需求，决策引擎会生成计划（比如推荐西湖、高铁+酒店组合）4。

例子：
AI Agent 的回答可能是：

“杭州周末2日游推荐方案：

• 第一天：西湖游船 → 雷峰塔
• 第二天：灵隐寺 → 宋城
• 总预算预估：高铁票200元 + 酒店400元/晚 = 1800元（可调整）”

（知识库里存储了景点、交通、酒店价格等数据） [5]

---

3. “执行行动” → 执行器上手干活

原理：
通过执行器调用外部工具（如订票网站API），直接完成操作[4]。

例子：
AI Agent 自动执行：

1. 查高铁余票 → 订2人往返票（支付接口自动扣款）。
2. 筛选酒店 → 预订西湖边的汉庭酒店（发确认短信到手机）[3]。

flowchart LR
    A[用户说需求] --> B(感知器: 解析语言)
    B --> C(知识库: 查询景点/价格)
    C --> D(决策引擎: 生成计划)
    D --> E(执行器: 订票/酒店)

▲ 简化版Agent工作流程（引用4组件框架设计）

---

为什么是“关键纽带”？

普通AI工具 ⚠️：

• 只能做单一步骤（比如单独查天气）。
• 需要人类串联步骤（查完天气再自己订票）。

AI Agent 的强大 ✨：

• 串联多任务：用户一句话 → 自动完成所有步骤（见图）。
• 跨工具协作：同时调用天气API、订票系统、支付接口等3。

生动比喻：
Agent 就像一个“智能管家”，你说“我饿了”，它不会光给菜谱，而是直接下单外卖，顺便算好优惠券，最后把餐送到你面前3。

---

核心能力总结

• 连接一切：像胶水一样粘合工具、数据、人类需求[2]。
• 自主性：无需手把手指导，独立完成任务链[4]。
• 聪明决策：根据预算、时间等条件优化方案（比如避开高价酒店）[5]。

最终效果：
用户变“懒”，Agent 变“卷”—— 从理解到执行全包圆！

---

目录：总目录
上篇文章：《大模型应用开发：动手做AI Agent 》学习大纲
下篇文章：大模型应用开发第二讲：核心能力：自主性、适应性、推理能力

---

• [2]：Agent 的定义与核心价值（《大模型应用开发：动手做AI Agent 》前言）
• [3]：旅行计划Agent 等案例（《大模型应用开发：动手做AI Agent 》第1章）
• [4]：Agent 的感知器、知识库等组件（《大模型应用开发：动手做AI Agent 》第1章1.3节）
• [5]：RAG 技术与数据工具集成（《大模型应用开发：动手做AI Agent 》第3章）