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Agent 源于研究行为的强化学习，而大模型源于研究知识的深度学习
多数情况下认为 该系统中会存在下面的角色或名词
- 用户（另一个人）
- 上下文（记忆）
- 变量（记忆）
- 提示词（沟通方式）
- 工具（手臂）
- 大模型（大脑）
这个图将着重表现 Agent 的决策循环，这是其与普通 RAG 流程最主要的区别。
Agent 核心工作流示意图
各组成部分如何协同处理并组成一个完整的 Agent
Agent 的核心在于其“思考-行动”循环
(Thought-Action Loop)，这使得它能够执行多步骤的任务，而不仅仅是单次问答。
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用户 (User)：
- 角色： Agent 任务的启动者，提出问题或需求。
- 协作方式： 通过自然语言向 Agent 发送请求。
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Agent 启动：
- 角色： 接收用户请求，并将其初始化为 Agent 能够处理的内部状态。
- 协作方式： 接收用户输入，并与预定义的“初始提示词模板”结合，形成第一次给大模型的输入。
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提示词 (Prompt Templates)：
- 角色： 指导大模型行为的“指令书”。包含：
- 系统指令： 定义 Agent 的角色、目标、限制。
- 工具描述： 告诉大模型有哪些工具可用，每个工具的功能和输入输出格式。
- 思考框架： 指导大模型如何进行思维链 (CoT) 推理（例如，要求它先思考，再决定行动，再输出结果）。
- 协作方式： 作为大模型输入的一部分，预先定义了大模型在处理任务时的“规则”和“可选项”。它塑造了大模型的“人格”和“能力边界”。
- 角色： 指导大模型行为的“指令书”。包含：
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上下文 (Context) / 记忆：
- 角色： 存储 Agent 的历史对话、检索到的信息、之前步骤的中间结果等。这是 Agent 的“短期”和“长期”记忆。
- 协作方式：
- 输入给大模型： 在每次循环中，大模型会参考上下文来理解当前任务的进展、用户之前的意图以及过去的行动。
- 被更新： 当工具执行后，其输出结果会被添加到上下文或更新相关变量，供下一次循环的大模型参考。这使得 Agent 能够进行多轮交互或多步骤推理。
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变量 (Variables)：
- 角色： 存储任务执行过程中产生的临时数据或特定状态信息，例如某个查询结果、计算中间值等。
- 协作方式： 类似于上下文，但通常更侧重于结构化的、临时的、用于具体计算或逻辑判断的数据，大模型会读取和写入这些变量。
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大模型 (LLM)：
- 角色： Agent 的“大脑”或“决策引擎”。它负责：
- 理解任务： 解析用户输入和当前上下文。
- 思考与推理： 根据提示词的指令，分析当前状态，规划下一步行动。
- 工具选择： 判断是否需要使用工具，并根据工具描述选择合适的工具。
- 工具输入构建： 根据任务需求，为选定的工具生成正确的输入参数。
- 答案生成： 当任务完成或无需工具时，生成最终答案。
- 中间思考： 输出自己的思考过程 (Thought)，这对于调试和理解 Agent 行为非常有用。
- 协作方式：
- 接收： 接收用户输入、提示词、上下文和变量。
- 输出： 输出决策（使用哪个工具，工具的参数）、中间思考过程或最终答案。
- 角色： Agent 的“大脑”或“决策引擎”。它负责：
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工具 (Tools)：
- 角色： Agent 的“手臂”或“执行器”。它们是预定义的功能模块，用于执行大模型自身无法直接完成的任务，例如：
- 检索工具： 执行 RAG 过程，从知识库中检索信息。
- 代码解释器： 执行 Python 代码进行复杂计算、数据分析。
- 网络搜索： 获取最新信息。
- API 调用： 与外部服务交互（如日历、邮件、数据库）。
- 协作方式： 接收大模型生成的工具输入，执行特定操作，并将操作结果返回给 Agent（通常更新上下文和变量）。
- 角色： Agent 的“手臂”或“执行器”。它们是预定义的功能模块，用于执行大模型自身无法直接完成的任务，例如：
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输出 (Output)：
- 角色： Agent 任务执行完成后，向用户呈现的最终答案或结果。
- 协作方式： 大模型在决定直接回答后，将其生成的答案通过用户界面呈现给用户。
整体工作流程概述：
- 用户提出任务。
- Agent 启动： 将用户输入与预设的“提示词模板”结合，并结合当前的“上下文”和“变量”，形成一个完整的输入发送给大模型。
- 大模型思考与决策 (循环)：
- 大模型接收输入后，根据其内置的逻辑和提示词的指导，进行“思考”。
- 它会判断完成当前任务是需要继续使用工具来获取更多信息/执行操作，还是已经可以直接生成最终答案。
- 如果需要工具： 大模型会根据任务需求和对工具的描述，选择合适的工具，并生成执行该工具所需的输入参数。这些参数通常会从上下文或变量中提取。
- 工具执行： 选定的工具被调用，执行其功能。
- 结果反馈： 工具执行的结果会返回给 Agent，并被用来更新“上下文”和“变量”。
- 循环： Agent 将更新后的“上下文”、“变量”以及工具执行结果再次反馈给大模型，大模型继续进行新一轮的“思考-行动”循环，直到任务完成。
- 如果直接回答： 当大模型判断任务已完成，或无需额外工具即可回答时，它会生成最终的答案。
- 用户输出： 最终答案被呈现给用户。
这个循环使得 Agent 具备了“自我规划”和“动态执行”的能力，能够处理比单一 LLM 问答更复杂的、多步骤的开放式任务。
注意：规划和执行是Agent最为核心的能力