生成式人工智能与外部工具的深度融合正在重塑智能代理的发展方向，这种结合为复杂任务处理开辟了全新路径。

致谢

1. 审稿人和投稿人
2. Evan Huang
3. Emily Xue
4. Olcan Sercinoglu
5. Sebastian Riedel
6. Satinder Baveja
7. Antonio Gulli
8. Anant Nawalgaria
9. 策展人和编辑
10. 安东尼奥-古利
11. Anant Nawalgaria
12. Grace Mollison
13. 技术撰稿人
14. 乔伊-海莫克
15. 设计师
16. 迈克尔-朗宁

图 1.一般代理架构和组件

现代人工智能代理通过三个核心组件实现智能化运作：首先是作为决策中枢的语言模型，其次是连接外部世界的工具系统，最后是控制流程的协调层。这种架构使代理能够像人类一样，借助外部资源完成超越基础模型能力的复杂任务。

图 2.在协调层中使用 ReAct 推理的代理示例

工具系统详解

工具系统包含三种主要类型：扩展程序实现API实时调用，函数调用提供客户端执行控制，数据存储则赋予代理访问动态信息的能力。每种工具都有其独特优势：

1. 扩展程序：通过标准化接口连接代理与外部API
2. 函数调用：允许客户端灵活控制数据流
3. 数据存储：提供实时信息检索能力

图 3.代理如何与外部 API 交互

图 4.扩展将代理与外部应用程序接口连接起来

图 5.代理、扩展与应用程序接口之间的1对多关系

性能优化策略

提升代理性能的关键在于针对性学习：

1. 情境学习：通过即时示例指导模型
2. 检索增强学习：动态获取相关知识
3. 微调训练：针对特定任务深度优化

图 7.函数如何与外部 API 交互

图 8.扩展与函数调用的客户端与代理端控制划分

代码段 5.显示城市和用户偏好列表的函数调用有效载荷示例

图 9.显示函数调用生命周期的序列图

代码段 6.显示城市列表函数的 python 方法示例

代码段 7.创建工具，向模型发送用户查询并允许函数调用

数据存储应用

数据存储技术使代理能够突破训练数据的限制：

1. 将各种格式文档转换为向量嵌入
2. 实现实时信息检索
3. 支持检索增强生成(RAG)应用

图 10.代理如何与结构化和非结构化数据交互

图 11.数据存储将代理与各种类型的新实时数据源连接起来

图 12.代理与数据存储之间的 1 对多关系

图 13.基于 RAG 的应用程序中用户请求和代理响应的生命周期

生产环境实践

在生产环境中部署代理需要考虑完整解决方案：

1. 集成用户界面系统
2. 建立评估框架
3. 实现持续改进机制

代码段 8.基于 LangChain 和 LangGraph 的代理示例与工具

代码段 9.图示 8 中程序的输出结果

图 15.基于 Vefiex 人工智能平台构建的端到端代理架构示例

人工智能代理技术正在快速发展，通过将认知架构与外部工具系统深度融合，我们正在创造能够处理日益复杂任务的智能系统。这种技术演进不仅拓展了人工智能的应用边界，更为各行业数字化转型提供了全新可能性。