AI Agent的基本模块
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AI Agent的设计高度依赖场景，一个AI Agent（智能体）的核心要素可以抽象为感知、决策、行动的闭环，以下是其最基本的骨架。
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感知模块（Perception）
感知模块，从环境或用户输入中获取信息，并信息过滤、结构化（例如将语音转为文本，图像转为特征向量）。
主要包含两类，一类是感知物理世界的各类传感器，包括摄像头、麦克风、温度传感器等。
另一类，是实现数字环境交互的数据接口，例如API调用、文本输入、数据库查询等。
决策模块（Reasoning & Planning）
决策，是基于感知信息，生成目标导向的决策。
其包括知识库、规则、预训练模型如LLM的隐含知识。
有时，也包括一些逻辑推理（如if-else规则、符号推理）、概率推理（如贝叶斯网络、强化学习策略）及生成式模型（如LLM生成文本）。
决策目标，可以是显性目标，也可以有效用函数来定义的隐含目标，例如“最大化用户满意度”驱动决策方向。
行动模块（Action）
负责将决策转化为实际行动，通过调用外部工具的能力，行动能力。
实现方式分为物理动作（机器人手臂移动、语音播报）和数字操作（发送API请求、生成文本/图像）。
在动作方面，可验证、可执行是有挑战的。例如确保客户服务响应邮件的触发。
学习模块（Learning）
通过经验优化决策能力，包括监督学习（用标注数据修正模型）、强化学习（试错中调整策略）、在线学习（实时适配用户偏好迁移）。
该模块虽非必需，却是智能体长期进化的关键。
此外还有一些可以扩展的能力。譬如记忆管理（记录对话上下文）、多Agent协作（协同任务或竞争）、伦理约束（过滤有害内容、安全边界控制）。
设计起点，
简单务实，避免幻觉
AI Agent 智能体的核心特征是自主性与目标驱动（Autonomy & Purpose），但是过度“幻觉”和美好想象，会让系统误入歧途。
在AI Agent设计中，优先构建“感知-决策-行动”最小闭环，逐步增强；决策过程需可追溯；容忍部分模块失效，逐步保障系统鲁棒性。
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