AI Agents 速查表 网闻录 2025-10-28 0 浏览 0 点赞 长文 AI Agents 速查表 如果你正试图理解 AI Agent 的概念，这是一份不错的起点。 目前关于 Agent 框架的讨论很多，但从核心来看，大多数框架都建立在同一组基本思想之上。 这份速查表简单概述了从大型语言模型（LLM）到编排层（Orchestration）再到协议（Protocols）的关键构建模块。无论你是在探索 Agent 工具、构建内部自动化，还是单纯想更好地理解这个领域，它都很有用。 什么是 AI Agent？ 1. Agent 结合了“推理能力”和“行动能力”。 2. 它们不仅能回答问题，还能制定计划、调用工具、访问数据，并触发现实世界的操作。 语言模型（Language Model） 1. 它是核心的推理引擎，用来理解输入并生成计划或回应。 2. 但仅靠它自身，无法在现实世界中执行行动。 工具（Tools） 1. Agent 用来完成有用任务的 API、函数或外部集成接口。 2. 例如查询数据库、发送邮件或调用 Webhook。 编排层（Orchestration Layer） 1. 负责协调 Agent 的行为——包括其推理方式（如 CoT、ReAct 等）、步骤顺序以及与工具的交互。 Agent 协议（Agentic Protocols） 1. MCP、A2A 等协议让不同平台上的 Agent 能协作（如 Slack、GitHub），并在多个任务间保持上下文。 构建 AI Agent 1. 没有唯一的构建方式。 2. 有的从一个 Prompt 起步，有的依赖低代码平台，还有团队构建完整的自定义框架 3. 这份速查表展示了各种方式之间的取舍与权衡。 如果你想理解 Agent 领域，或向团队解释它的原理，这份结构化的拆解会很有帮助。 可以收藏下来，作为随时查阅的参考资料。
