在上一篇《AI Agent开发入门：从零到一的实践指南》中，我们探讨了AI Agent的基础架构、工具调用和简单任务处理。本文作为进阶指南，将深入分析多Agent协作、动态任务规划、长短期记忆优化、复杂工具集成等核心技术。
1.1 多Agent系统的价值
单Agent在面对复杂任务时可能受限于算力或知识边界，而多Agent系统通过分工协作可实现：
- 并行处理子任务
- 知识互补与纠错
- 动态负载均衡
1.2 通信与协调机制
- 订阅-发布模式：Agent通过主题（Topic）广播信息，订阅相关主题的Agent接收并处理。
- 黑板模型：共享公共数据空间，Agent按需读写（适合分布式场景）。
- 智能合约：通过预定义规则约束交互逻辑（如任务分配、冲突解决）。
from langgraph.graph import StateGraph, END class TaskState: def __init__(self, problem): self.problem = problem self.subtasks = [] self.results = {} def planner_node(state): state.subtasks = ["subtask1", "subtask2"] return state def solver_node(state, subtask): state.results[subtask] = f"Result of {subtask}" return state workflow = StateGraph(TaskState) workflow.add_node("planner", planner_node) workflow.add_node("solver1", lambda s: solver_node(s, "subtask1")) workflow.add_node("solver2", lambda s: solver_node(s, "subtask2")) workflow.add_edge("planner", "solver1") workflow.add_edge("planner", "solver2") workflow.add_edge("solver1", END) workflow.add_edge("solver2", END) initial_state = TaskState("复杂问题") workflow.invoke(initial_state) 1.3 实战框架推荐
- Autogen（微软）：支持角色化Agent与自动化聊天
- Camel（CMU）：基于“角色扮演”的任务分解框架
- LangGraph：LangChain官方多Agent编排工具
2.1 动态规划的挑战
- 任务依赖关系不确定
- 环境状态实时变化
- 资源约束动态调整
2.2 关键技术方案
-
LLM-Based Planner（如HuggingGPT、AutoGPT）：
利用大语言模型实时生成任务树，适用于开放域问题。def dynamic_planner(problem): prompt = f"""将任务分解为可执行的子步骤： 问题：{problem} 步骤：1. """ response = llm.invoke(prompt) return parse_steps(response) -
强化学习优化器：
通过Q-Learning或PPO算法迭代优化任务执行路径。class TaskEnv(gym.Env): def step(self, action): reward = calculate_reward(action) return next_state, reward, done, info -
循环依赖检测：
使用图算法（如Tarjan）检测任务图中的环路，并触发动态调整。
3.1 记忆分层架构
- 短期记忆：保存当前会话的上下文（向量数据库存储）
- 长期记忆：持久化关键知识（如知识图谱、SQL数据库）
- 元记忆：记录Agent自身的行为模式与决策依据
3.2 记忆检索优化
-
混合检索策略：
def retrieve_memory(query): keyword_results = keyword_search(query) vector_results = vector_db.similarity_search(query) return rerank(keyword_results + vector_results) -
记忆重要性衰减：
使用时间衰减函数降低旧记忆的权重：w = e^{-λ \cdot t} \quad (λ: 衰减率, t: 时间间隔)
3.3 实战工具推荐
- 短期记忆：Chroma / Faiss
- 长期记忆：Milvus + Neo4j
- 检索增强：LangChain Retriever
4.1 工具调用范式升级
-
流式工具：处理持续数据流（如实时视频分析）
@tool def video_analyzer(camera_url: str) -> Iterator[Alert]: while True: frame = get_live_frame(camera_url) yield detect_anomalies(frame) -
组合工具：将多个API封装为高阶工具
@tool def travel_planner(city: str, dates: str): weather = get_weather(city, dates) hotels = search_hotels(city, dates) return combine_results(weather, hotels)
4.2 自定义工具开发
以PDF处理工具为例：
from PyPDF2 import PdfReader @tool def pdf_processor(file_path: str, query: str): text = extract_text(file_path) answer = llm.invoke(f"根据文档：{text}\n回答问题：{query}") return answer def extract_text(path): reader = PdfReader(path) return " ".join([page.extract_text() for page in reader.pages]) 5.1 计算资源管理
-
模型量化：使用GGML或bitsandbytes压缩模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "meta-llama/Llama-2-7b", load_in_4bit=True ) -
缓存策略：对重复查询结果进行缓存
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1000) def cached_llm_call(prompt): return llm.invoke(prompt)
5.2 安全与伦理
- 偏见检测：使用Fairlearn库分析输出偏差
- 数据脱敏：在工具调用时自动过滤敏感信息
from presidio_analyzer import AnalyzerEngine analyzer = AnalyzerEngine() def sanitize_input(text): results = analyzer.analyze(text=text, language='en') return anonymize(text, results)
本文覆盖了AI Agent开发的进阶技术，建议读者通过以下步骤实践：
未来值得关注的方向：
- Agent具身智能（Embodied AI）
- 因果推理能力增强
- 量子计算对Agent架构的影响
附录：
- [论文]《CAMEL: Communicative Agents for “Mind” Exploration》
- 论文链接：arXiv:2303.17760
- [代码库] https://github.com/microsoft/autogen
- [数据集] ToolBench（工具学习基准测试）
欢迎在评论区分享你的Agent开发经验，共同探讨下一代智能体系统的可能性！
原文链接：https://blog.csdn.net/ghs_gss/article/details/145618402?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25225a5436528fd082f129ea4282867f48f9%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=5a5436528fd082f129ea4282867f48f9&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-9-145618402-null-null.nonecase&utm_term=AI+AIAgent
