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Agent基础与架构Agent定义与分类AIAgent是模型、工具、编排层和运行时服务的组合它使用语言模型LM在循环中实现目标。与仅生成内容的传统LM不同Agent具备行动能力它们能调用工具、访问数据并影响外部世界。Agent架构可划分为五个成熟度级别Level 0核心推理系统孤立的LM仅依赖预训练知识无工具交互能力。例如能解释棒球规则但无法查询最新比分。Level 1连接的问题解决者基础Agent能调用外部工具如搜索API获取实时信息。例如通过Google搜索查询洋基队昨晚比分。Level 2战略问题解决者具备多步规划和上下文工程能力能动态管理信息。例如找咖啡店时先计算中点位置再搜索评分高的选项。Level 3协作多Agent系统多个专业Agent协同工作如项目经理Agent delegating 任务给研究Agent、营销Agent。Level 4自我进化系统Agent能自主创建新工具或Agent以填补能力缺口实现动态扩展。图中使用分层金字塔模型用于呈现不同层级的智能系统或问题解决能力的发展阶段底层是基础支撑越往上层系统的复杂性、自主性与智能程度越高。核心架构组件Agent架构由三个核心组件构成类比于“大脑”、“手”和“神经系统”模型大脑LM是Agent的推理引擎。选择模型时需平衡认知能力、成本和延迟。例如Gemini 2.5 Pro用于复杂规划Gemini 2.5 Flash处理高频简单任务。模型应具备可靠的工具使用和多步推理能力而非仅依赖基准分数。工具手工具连接Agent与现实世界分为信息检索如RAG、NL2SQL和行动执行如发送邮件、运行代码。工具通过函数调用集成需清晰定义名称、参数和描述。例如天气查询工具需包含位置参数和温度单位说明。图中展示了工具调用实例用户询问天气Agent调用get_weather工具并返回结构化结果。工具定义需清晰避免歧义。编排层神经系统管理Agent的“思考-行动-观察”循环。它处理状态、记忆和推理策略确保Agent按计划执行。编排层需支持动态上下文组装仅向模型提供最相关信息。设计模式与原则开发Agent时需遵循关键设计原则领域知识注入通过系统提示定义Agent角色和约束如“您是无助的客服Agent需遵循公司政策”。上下文增强短期记忆维护会话历史长期记忆通过RAG系统持久化用户偏好。多Agent模式对于复杂任务采用“专家团队”模式协调者模式管理器Agent分解任务并路由给专家Agent。顺序模式Agent流水线处理输出即输入。迭代优化模式生成Agent创建内容评审Agent评估质量。图中展示了迭代优化模式生成Agent产出内容评审Agent提供反馈循环直至满足标准。此模式提升输出质量。第二章上下文工程与内存管理上下文工程的核心概念上下文工程是动态组装和管理LM上下文窗口信息的过程它超越了提示工程涵盖整个有效载荷构建。Agent的上下文包括指导推理的上下文系统指令、工具定义、少样本示例。证据与事实数据长期记忆、外部知识如R检索、工具输出。即时会话信息会话历史、状态、用户提示。上下文工程的关键挑战是管理长会话。随着对话进行上下文窗口可能溢出导致成本增加、延迟升高和模型性能下降“上下文腐烂”。解决方案包括历史截断、递归摘要和选择性修剪。图中展示了上下文管理流程获取上下文、准备上下文、调用LLM和工具、上传新信息。这一循环确保Agent始终基于相关数据操作。会话与内存的作用会话和内存是上下文工程的两大支柱会话封装单次对话的历史和工作记忆包含事件用户输入、Agent响应和状态临时数据。会话需持久化存储以支持无状态Agent运行时。内存长期持久化机制跨会话捕获关键信息。内存使Agent个性化如记住用户偏好。会话说与内存的关系可类比为“工作台”与“文件柜”会话是临时工作空间内存是整理后的长期存储。内存生成遵循ETL流程从会话数据中提取信息整合到现有知识库并持久化存储。内存类型与架构内存可按内容和功能分类声明性****内存“知道什么”包括事实、数字事件。例如用户生日、产品详情。程序性****内存“知道如何”指导技能和工作流。例如正确调用工具序列。内存存储架构影响检索效率向量数据库基于语义相似性检索适合非结构化内存。知识图谱存储实体关系支持复杂查询。混合方法结合两者优势实现语义和关系搜索。内存生成可通过显式命令用户指示“记住此信息”或隐式提取Agent自动从对话中推断。生产系统需异步处理内存生成以避免延迟。图中说明了会话、内存和外部知识间的信息流。内存管理器从会话提取信息整合后存储供后续检索。内存与RAG的对比内存管理器与RAG引擎互补RAGAgent的“研究图书馆员”提供静态事实知识如文档、API数据通常共享且只读。内存Agent的“个人助理”存储动态用户特定信息如偏好、历史高度隔离。例如RAG可查询产品规格内存可记录用户上次购买记录。两者结合使Agent既懂世界又懂用户。第三章Agent质量与评估框架Agent质量的独特挑战Agent的非确定性行为打破了传统QA范式。失败模式包括算法偏见Agent放大训练数据偏见导致不公平结果。事实幻觉生成看似合理但错误信息。性能漂移现实数据变化使Agent过时。突发意外行为Agent开发非预期策略如利用规则漏洞。评估Agent需从“验证产品正确性”转向“验证产品价值”采用由外而内的方法先评估最终输出是否达成用户目标再分析内部轨迹。四大质量支柱Agent质量建立在四大支柱上有效性Agent是否准确达成用户意图衡量指标包括任务成功率、用户满意度。效率Agent以多少资源解决问题关注令牌消耗、延迟、步骤数。稳健性Agent如何处理异常如API超时、模糊提示需优雅降级而非崩溃。安全性与对齐性Agent是否在伦理边界内操作包括偏见检测、提示注入防护。图中展示了Agent质量的四大支柱有效性、效率、稳健性、安全性。全面评估需覆盖所有维度。评估方法与法官类型评估Agent需混合方法自动化指标ROUGE、BLEU用于文本相似度BERTScore用于语义匹配。适合回归测试但缺乏深度。LLM****作为法官使用强大模型如Gemini Advanced评估Agent输出。提供规模化质量反馈。例如对比两个Agent响应判断哪个更 helpful。Agent作为法官评估完整推理轨迹检查规划质量、工具使用合理性。人在环HITL评估人类专家提供细微判断尤其针对领域特定任务。HITL是黄金标准但成本高。配对比较优于单一评分让LLM法官选择AgentA或B的响应更优计算胜率更可靠。可观测性三支柱评估依赖可观测性数据日志Agent的“日记”记录时间戳事件如工具调用、错误。需结构化以便查询。追踪连接日志的“叙事”显示端到端执行路径。OpenTelemetry等标准支持。指标聚合“健康报告”如P99延迟、错误率。分为系统指标性能、成本和质量指标正确性、帮助性。*图中说明了可观测性的三大支柱日志、追踪、指标。它们共同提供Agent行为的全面视图。*可观测性使调试成为可能。当Agent失败时追踪可揭示根本原因例如RAG检索失败导致工具调用错误最终生成荒谬响应。第四章从原型到生产的部署与运维生产化挑战与AgentOpsAgent原型可快速构建但生产部署消耗80%精力用于基础设施、安全性和验证。生产化挑战包括动态工具编排Agent路径不可预测需版本控制和访问管理。可扩展状态管理会话和内存需持久化支持多用户。不可预测成本与延迟不同任务路径导致资源波动。AgentOps是MLOps的演进结合CI/CD、可观测性和安全实践。它要求评估门控部署无Agent版本可通过全面评估前不触及用户。CI/CD管道三阶段稳健的CI/CD管道分三个阶段预合并集成CI在PR阶段运行单元测试、代码检查和质量评估。快速反馈阻止回归。合并后验证暂存部署到类生产环境进行负载测试和内部用户测试。门控生产部署人工审批后将经过验证的构件推广到生产环境。管道需自动化使用基础设施即代码如Terraform和秘密管理如Secret Manager。例如Agent Starter Pack提供模板自动化此流程。图8展示了CI/CD管道的三个阶段预合并检查、暂存验证、生产部署。每个阶段增加信心。安全部署策略为降低风险采用渐进式推出策略金丝雀发布先向1%用户发布监控异常行为。蓝绿部署并行运行两个环境瞬时切换以便回滚。A/B测试比较Agent版本对业务指标的影响。功能标志动态控制功能发布快速禁用问题组件。生产运维循环生产运维遵循“观察-行动-进化”循环观察通过日志、追踪、指标监控Agent行为。例如Cloud Trace记录延迟Cloud Monitoring触发警报。行动实时干预杠杆系统健康水平扩展如Cloud Run、异步处理如Pub/Sub、外部状态存储如AlloyDB。风险管理安全响应剧本遏制禁用工具、分类HITL审查、解决通过CI/CD修补。进化从生产数据学习更新评估数据集部署改进。例如用户负面反馈转化为新测试用例。图中描绘了Agent质量飞轮定义质量目标、仪器化可观测性、评估过程、构建反馈循环。飞轮驱动持续改进。第五章安全、互操作性与高级主题安全与隐私基础Agent安全需纵深防御策略定义系统提示中编码伦理约束如“不得泄露用户数据”。护栏与过滤输入过滤如Perspective API检测恶意提示、输出过滤Vertex AI安全过滤器屏蔽PII。持续保证红队测试、自动化评估、更新护栏。独特风险包括提示注入恶意用户操纵Agent执行未授权行动。数据泄露Agent意外暴露敏感信息。内存****中毒错误信息污染Agent知识库。Agent身份与访问管理Agent是新类别主体需独立身份如SPIFFE标准。与用户和服务账户不同Agent代表委托权威。访问控制需遵循最小权限原则如销售Agent仅访问CRM数据。互操作性协议MCP与A2A互操作性解决“N x M”集成问题避免每个Agent-工具对的定制连接。模型上下文协议MCP工具互操作开放标准。采用客户端-服务器架构MCP服务器提供工具定义客户端Agent调用它们。MCP标准化通信支持本地stdio和远程HTTP传输。图中展示了MCP架构主机托管Agent客户端管理连接服务器提供工具。此解耦设计促进工具生态系统。Agent到AgentA2A协议Agent间协作标准。Agent发布“Agent卡”描述能力其他Agent通过任务委托交互。A2A支持复杂多Agent工作流如项目经理Agent协调专家Agent。MCP用于工具交互“做此具体事”A2A用于目标委托“实现此复杂目标”。两者协同Agent用A2A协作内部用MCP调用工具。多Agent系统与注册表架构多Agent系统将复杂任务分解给专家团队提高效率。规模扩大时需注册表架构工具注册表目录化所有工具方便发现和治理。Agent注册表管理Agent清单支持重用。注册表防止蔓延但需维护开销。建议在工具或Agent数量庞大时构建。自我进化与学习Agent高级Agent能自我进化在线学习从会话日志和用户反馈中提取知识更新内存。模拟环境Agent健身房提供安全试验场通过试错优化行为。人类协作域专家纠正Agent反馈转化为持久规则。例如合规Agent人类标记错误后学习Agent更新规则未来自动避免类似错误。图中展示了多Agent合规工作流查询Agent获取数据报告Agent生成草稿评审Agent检查合规性学习Agent从反馈中进化。先进Agent实例Google Co-Scientist研究协作Agent生成和评估科学假设。采用多Agent架构管理器Agent委托任务给专家。AlphaEvolve算法发现Agent通过进化过程优化代码。人类可理解输出并指导搜索。这些案例显示Agent如何超越自动化成为创造性伙伴。结论与未来展望AIAgent代表软件范式的根本转变从工具到自主伙伴。本总结综合了架构、工程和质量原则为构建生产级Agent提供蓝图。关键洞察包括架构重要性Agent质量始于设计时需内置可观测性和评估点。轨迹即真理评估必须分析完整推理路径而非仅最终输出。人为仲裁者自动化提供规模但人类价值观设定标准。未来方向包括标准化与****互操作性MCP和A2A等协议将促进Agent生态系统成长。自我进化能力Agent将学会从经验中改进减少人工干预。企业治理随着Agent普及集中控制平面和注册表将成为必需。成功部署Agent需文化转变团队需接受非确定性投资AgentOps纪律。Agent不是银弹但通过严谨工程它们能解锁新水平的自动化与协作。未来属于能有效集成人类智慧与机器自主性的系统。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信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啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 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