ai-agent 的实现原理？

老马啸西风2026/1/8大约 3 分钟

前言

大家好，我是老马。

我们首先来学习一下 ai-agent

ai-agent

一句话先给结论

AI Agent 本质上是一个“带反馈闭环的决策执行系统”，
LLM 只是其中的“策略函数”，不是系统本身。

一、AI Agent 的最小实现模型（核心原理）

所有 Agent，无论多复杂，都可以还原成下面这个循环：

State → Decision → Action → Observation → Evaluation → State'

用一句工程化描述：

Agent = 状态机 + 策略函数（LLM）+ 执行器 + 评估器

二、从“代码层面”看 Agent 的核心组件

1️⃣ State（状态管理）

Agent 永远不是“从零开始想”。

状态至少包括：

当前目标
已完成的步骤
中间产物
上一次失败原因

实现方式：

内存对象
Redis / DB
文件
Context Window

工程原则：

能不进 LLM 的状态，就不要进 LLM。

2️⃣ Policy / Reasoner（决策核心）

这就是 LLM 的真正角色：

给定当前状态，决定下一步“要做什么”。

典型 Prompt 结构：

目标
当前状态
历史行动
可用工具
约束

输出通常是：

{
  "thought": "...",
  "action": "tool_name",
  "input": {...}
}

这是 策略函数，不是执行者。

3️⃣ Planner（可选但重要）

Planner 做的是：

长期任务拆解
顺序规划
优先级管理

常见两种实现：

Planner = LLM
Planner = 规则 + LLM 辅助

很多工程系统中，Planner 与 Reasoner 是分离的。

4️⃣ Tool Executor（行动层）

这是 Agent 真正“改变世界”的地方。

工具具备三个特征：

输入明确
输出结构化
有失败语义

示例：

{
  "status": "error",
  "reason": "connection timeout"
}

Agent 不怕失败，怕的是“不知道失败了”。

5️⃣ Evaluator（评估器）

这是 Agent 能“停下来”的关键。

评估方式三类：

硬规则（最推荐）
LLM Judge（次优）
人工介入

工程优先级：

规则 > 程序 > LLM > 人

三、Agent Loop 的真实执行流程

把上面拼起来，就是一个完整的 Agent Loop：

while not done and step < max_steps:
    state = load_state()
    decision = llm(state)
    result = execute_tool(decision)
    update_state(result)
    done = evaluate(state)

这就是全部原理，没有魔法。

四、为什么 LLM 能“当 Agent 的大脑”

因为 LLM 在这里承担的是：

模式识别
策略选择
文本 → 行动映射

它不是在“算最优解”，而是在：

用概率方式，选择一个“看起来最合理的下一步”。

这非常接近人类的工作方式。

五、常见 Agent 推理范式（实现差异）

1️⃣ ReAct（最常见）

Thought → Action → Observation → Thought ...

简单、可控、工程友好。

2️⃣ Plan & Execute

先整体规划
再逐步执行
适合长任务

3️⃣ Tree / Graph of Thoughts

多路径探索
成本高
适合高价值任务

4️⃣ FSM / DAG + LLM

外层是确定性流程
内层由 LLM 决策

这是 企业级最稳妥方案。

六、多 Agent 的实现原理

多 Agent ≠ 多个 LLM 同时跑。

本质是：

多个策略函数 + 明确的通信协议 + 协调机制

典型模式：

Manager Agent
   ├─ Planner Agent
   ├─ Executor Agent
   └─ Reviewer Agent

通信方式：

共享状态
消息队列
黑板模型

七、记忆（Memory）的真实实现方式

不要神秘化。

常见实现：

类型	实现
短期记忆	Prompt
工作记忆	State
长期记忆	DB / Vector Store
经验	日志 + 总结

关键不是存，而是：什么时候读、读多少。

八、为什么 Agent 会“失控”

从原理上看，失控只来自 4 个原因：

没有明确终止条件
工具反馈不清晰
状态不断膨胀
成本/步数无限制

这都是工程问题，不是模型问题。

九、企业级 Agent 的关键设计原则

这是很多 Demo 到不了生产的原因。

必须具备：

权限隔离
行为白名单
成本上限
审计日志
人工审批点

十、一句工程总结

AI Agent ≠ 聪明程序
AI Agent = 可治理的自治系统

理解了这个实现原理，你就会发现：

Agent 并不神秘
难点不在模型
难点在系统设计