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英文网站定制哪家好,网站建设成功案例方案,安装app软件,建设工程质量协会网站文章详细解析了AI Agent的五层架构#xff1a;Prompt提示词理解用户输入、LLM大模型负责决策、Memory知识库提供上下文信息、Planning任务规划将目标拆解为可执行步骤、Action行动执行调用外部工具完成操作。这五大模块协同工作形成闭环机制#xff0c;使AI Agent具备自主性、…文章详细解析了AI Agent的五层架构Prompt提示词理解用户输入、LLM大模型负责决策、Memory知识库提供上下文信息、Planning任务规划将目标拆解为可执行步骤、Action行动执行调用外部工具完成操作。这五大模块协同工作形成闭环机制使AI Agent具备自主性、适应性和学习能力能够处理复杂任务而不只是简单对话交互。一张图看懂AI Agent的工作原理从Prompt到Action真正的智能体是如何“思考”和“行动”的最近很多团队都在做AI Agent但当你问他们“它到底是怎么工作的”得到的回答往往是模型工具调用。这就像说汽车发动机轮子听起来没错却忽略了内部的传动结构与控制系统。今天我们用一张图带你拆解一个真正意义上的AI Agent是如何运转的——从用户一句话到自动完成复杂任务背后的五大核心模块是如何协同工作的。 图解AI Agent 的五层架构这张图展示了Agent的五大核心组件及其数据流动路径[ Prompt提示词 ] → [ LLM大模型 ] → [ Memory知识库 ] → [ Planning任务规划 ] → [ Action行动执行 ]下面我们逐层剖析。unsetunset 第一层Prompt提示词 —— “用户说了什么”unsetunset这是整个流程的起点。用户输入一句自然语言指令比如“帮我找一家杭州人气最高的火锅店离地铁站近人均150以内。”Agent的第一步是理解这句话中的范围杭州方式找火锅店约束条件人气高、靠近地铁、人均≤150产品设计关键点提示词不能只依赖“通用模板”需支持动态变量注入可通过意图识别槽位抽取技术提取关键要素需具备容错能力如用户说“附近”而非“地铁站”✅ 建议在产品中设置“需求澄清对话”避免直接执行错误任务。unsetunset 第二层LLM大模型 —— “我能做什么”unsetunsetLLM是Agent的“大脑”负责理解用户意图提取关键信息如地点、价格、品类选择下一步动作查地图调API还是继续追问例如当收到“找火锅店”请求时LLM会判断“这是一个地理搜索任务需要调用大众点评API参数包括城市、类别、距离、预算。”产品启示LLM不是万能的必须配合工具注册表才能准确决策若没有明确的工具描述LLM可能“乱选”或“胡编”推荐使用函数调用Function Calling或Tool-Calling API实现精准控制unsetunset 第三层Memory知识库 —— “我知道什么”unsetunset这不是简单的数据库而是Agent的记忆系统用于存储上下文信息如用户偏好、历史查询匹配已有知识如“杭州地铁站分布”、“热门商圈”支持推理如“西湖边的餐厅通常更贵”例如用户之前喜欢川味火锅 → 知识库记录“口味偏好麻辣”当前任务要求“靠近地铁” → 知识库提供“杭州地铁1号线沿线商圈列表”工程建议使用RAG检索增强生成提升知识获取效率结合向量数据库如Milvus实现语义匹配设置记忆生命周期避免过期信息干扰决策unsetunset 第四层Planning任务规划 —— “我该怎么干”unsetunset这是Agent的指挥中心。它将模糊目标拆解为可执行步骤并决定执行顺序和工具组合。以“找火锅店”为例规划模块可能输出如下计划1. 查询“杭州火锅店”列表调用大众点评API2. 过滤“人均≤150”的结果3. 按“评分”排序取前5家4. 查看每家是否靠近地铁站调用地图API5. 输出推荐列表 地址 电话产品价值规划能力决定了Agent能否处理多步骤、跨系统任务若无规划Agent只能做单次调用无法应对复杂场景推荐采用树状规划器或思维链Chain-of-Thought技术提升逻辑连贯性unsetunset 第五层Action行动执行 —— “我现在就做”unsetunset这是Agent的“手脚”负责调用外部工具API、RPA、浏览器自动化等执行具体操作点击按钮、填写表单、提交订单获取反馈并返回给上层例如调用search_restaurant()API → 返回JSON数据调用map_api()→ 获取位置坐标最终生成图文回复“推荐XX火锅评分4.8距地铁站300米”安全与稳定性设计所有操作应在沙箱环境中运行敏感操作如支付、删除文件需用户二次确认支持任务中断恢复机制如网络异常后重试unsetunset 全流程闭环从“说”到“做”的跃迁unsetunset这张图最核心的价值在于揭示了闭环机制用户输入 → Prompt解析 → LLM决策 → Memory补充 → Planning拆解 → Action执行 → 结果反馈 → 回到LLM进行反思与修正这个循环让Agent具备了自主性无需人工干预即可完成任务适应性可根据环境变化调整策略学习性积累经验优化未来表现 类比这就像一个“数字员工”不仅能听懂你的话还能自己去查资料、打电话、填表格。unsetunset 如何评估一个Agent是否“真智能”unsetunset我们可以用这张图作为评估框架问自己三个问题模块关键问题Prompt是否能准确解析模糊需求LLM是否能正确选择工具Memory是否能利用已有知识提升效率Planning是否能拆解复杂任务Action是否能稳定执行并处理异常 如果某个环节缺失或薄弱那它很可能只是一个“披着Agent外衣的Chatbot”。unsetunset 写在最后Agent不是魔法而是系统工程unsetunset它是五大模块协同作战的复杂系统。作为AI产品经理你的任务不是“堆模型”而是设计清晰的任务边界构建可靠的工具生态定义合理的交互流程监控系统的鲁棒性与安全性只有这样才能做出真正有价值的AI Agent产品。大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通微信扫描下方二维码即可~本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用02 大模型学习书籍文档新手必备的权威大模型学习PDF书单来了全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档电子版从基础理论到实战应用硬核到不行※真免费真有用错过这次拍大腿03 AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。06 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享最后祝大家学习顺利抓住机遇共创美好未来