AI Agent 执行流程详解
AI Agent 是大模型时代的“终极应用形态”。
它具备自主思考、规划、工具调用、学习能力，能够像人一样完成复杂任务。
本文从架构、流程、实战三个维度，带你掌握 AI Agent 开发。
一、Agent 的本质
AI Agent =
大模型（大脑） + 规划能力 + 记忆系统 + 工具调用 + 反思机制
二、AI Agent 的核心架构
1. ReAct 架构（最常用）
Reasoning + Action
边思考，边行动，边推理。
2. Plan & Execute（规划执行）
先制定计划 → 再逐步执行。
3. Multi-Agent（多智能体）
多个 Agent 分工协作，实现复杂任务。
三、Agent 的执行流程（5步闭环）
- 理解目标
- 制定计划
- 调用工具
- 反思结果
- 输出结论
四、实战：一个能独立搜索的 Agent
python
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
search = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [search]
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({
"input": "2026年AI大模型发展趋势是什么？"
})