)
第三部分：Agent 类型大全3.1 单 Agent 架构最简单的架构，但也最常用。用户 → 一个 Agent（LLM + Tools + Memory）→ 结果工作方式：一个 Agent 负责全部事情从理解需求到执行到出结果，都是它所有工具对它可用，它自己决定用什么、怎么用适用场景：任务复杂度不高（一个 Agent 能搞定）不需要分工协作典型的编码助手、个人助理优点：架构简单，维护成本低延迟最小（不需要 Agent 间通信）上下文一致（所有信息在一个上下文里）缺点：单个 Agent 能力有限（受限于一个上下文窗口）工具多容易混淆（太多工具时 LLM 选择困难）没有冗余（Agent 崩溃 = 全部崩溃）代码示例：class SingleAgent: def __init__(self, llm, tools: List[Tool], system_prompt: str): self.llm = llm self.tools = {t.name: t for t in tools} self.system_prompt = system_prompt self.memory = [{"role": "system", "content": system_prompt}] def run(self, user_input: str) - str: self.memory.append({"role": "user", "content": user_input}) while True: response = self.llm.chat( self.memory, tools=[t.to_openai_format() for t in self.tools.values()] ) if response.function_call: tool_name = response.function_call.name tool_args = json.loads(response.function_call.arguments) self.memory.append(response.message) result = self.tools[tool_name].fn(**tool_args)
AI Agent 完全拆解：从原理到架构到实战，一次讲透(3)
发布时间：2026/5/26 6:51:20
第三部分：Agent 类型大全3.1 单 Agent 架构最简单的架构，但也最常用。用户 → 一个 Agent（LLM + Tools + Memory）→ 结果工作方式：一个 Agent 负责全部事情从理解需求到执行到出结果，都是它所有工具对它可用，它自己决定用什么、怎么用适用场景：任务复杂度不高（一个 Agent 能搞定）不需要分工协作典型的编码助手、个人助理优点：架构简单，维护成本低延迟最小（不需要 Agent 间通信）上下文一致（所有信息在一个上下文里）缺点：单个 Agent 能力有限（受限于一个上下文窗口）工具多容易混淆（太多工具时 LLM 选择困难）没有冗余（Agent 崩溃 = 全部崩溃）代码示例：class SingleAgent: def __init__(self, llm, tools: List[Tool], system_prompt: str): self.llm = llm self.tools = {t.name: t for t in tools} self.system_prompt = system_prompt self.memory = [{"role": "system", "content": system_prompt}] def run(self, user_input: str) - str: self.memory.append({"role": "user", "content": user_input}) while True: response = self.llm.chat( self.memory, tools=[t.to_openai_format() for t in self.tools.values()] ) if response.function_call: tool_name = response.function_call.name tool_args = json.loads(response.function_call.arguments) self.memory.append(response.message) result = self.tools[tool_name].fn(**tool_args)
