智能体架构设计终极指南：从LangChain实战到工业级落地的10大模块拆解

一. 智能体的基本架构与核心功能

1.1 智能体架构全景图

现代智能体（Agent）通常包含五大核心模块：

规划 → 记忆 → 工具 → 执行 → 反思

类比人类认知：

• 规划：制定旅行路线

• 记忆：记住历史经验

• 工具：使用地图APP

• 执行：开车前往目的地

• 反思：评估路线是否最优

二. Agents流程与决策图设计

2.1 典型决策流程

graph TD  
    A[用户输入] --> B(任务拆解)  
    B --> C{是否需要工具?}  
    C -->|是| D[选择工具]  
    C -->|否| E[直接生成]  
    D --> F[执行工具]  
    F --> G[结果解析]  
    G --> H[综合输出]  
    H --> I[反思优化]  
    I --> J[最终响应]

2.2 决策优化策略

• 基于LLM的路由：根据输入动态选择工具

• 置信度过滤：仅当置信度>0.7时执行动作

• 备选路径：设置Fallback机制防止流程中断

代码示例：基于LangChain的决策路由

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor  
from langchain.agents import create_react_agent  
tools = [  
    Tool(  
        name="Search",  
        func=search_api,  
        description="用于搜索实时信息"  
    ),  
    Tool(  
        name="Calculator",  
        func=math_calculator,  
        description="用于数学计算"  
    )  
]  
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt_template)  
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)  
agent_executor.invoke({"input": "上海今日气温是多少华氏度？"})

三. 规划（Planning）与任务拆解

3.1 规划类型

3.2 任务拆解算法

from langchain_experimental.plan_and_execute import PlanAndExecute  
planner = PlanAndExecute(  
    planner=llm_planner,  
    executor=executor_chain,  
    max_iterations=3  
)  
result = planner.run(  
    "规划一次北京三日游，包含文化景点和特色美食"  
)  
print(result)

输出示例：

Day1: 故宫参观 → 午餐（炸酱面） → 景山公园观景  
Day2: 颐和园 → 午餐（铜锅涮肉） → 798艺术区  
Day3: 长城 → 午餐（驴打滚） → 返程

四. 反思与改进机制

4.1 自我评估循环

def self_reflect(response):  
    reflection_prompt = f"""  
    评估以下回答的质量：  
    问题：{query}  
    回答：{response}  
    评估标准：  
    - 准确性（1-5分）  
    - 完整性（1-5分）  
    - 可读性（1-5分）  
    输出改进建议：  
    """  
    return llm(reflection_prompt)  
# 执行流程  
response_v1 = agent_executor.invoke(query)  
feedback = self_reflect(response_v1)  
response_v2 = agent_executor.invoke(query + "\n优化建议：" + feedback)

4.2 外部验证机制

• 代码验证：执行前检查代码语法

import ast  
def validate_code(code):  
    try:  
        ast.parse(code)  
        return True  
    except SyntaxError:  
        return False  
if validate_code(generated_code):  
    ｅｘｅｃ(generated_code)  
else:  
    self_reflect("生成的代码存在语法错误")

五. 记忆（Memory）系统设计

5.1 记忆类型

5.2 记忆检索优化

from langchain.vectorstores import FAISS  
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  
memory_store = FAISS.from_texts(  
    texts=["用户偏好素食", "上次旅行选择了文化类景点"],  
    embedding=OpenAIEmbeddings()  
)  
# 检索相关记忆  
relevant_memories = memory_store.similarity_search("推荐餐厅", k=2)  
print([doc.page_content for doc in relevant_memories])  
# 输出: ['用户偏好素食', '上次旅行选择了文化类景点']

六. 工具使用（Tools）开发实战

6.1 预制工具集（Toolkits）

常用工具类别：

• 信息检索：Google Search API、Wikipedia

• 计算：Wolfram Alpha、Python REPL

• 专业领域：法律条文查询、医疗知识库

代码示例：调用天气API

import requests  
@tool  
def get_weather(city: str) -> str:  
    """获取指定城市当前天气"""  
    api_key = "YOUR_API_KEY"  
    url = f"http://api.weatherapi.com/v1/current.json?key={api_key}&q={city}"  
    response = requests.get(url)  
    return f"{city}气温：{response.json()['current']['temp_c']}℃"  
print(get_weather.invoke("上海"))  # 输出: 上海气温：25℃

6.2 自定义工具开发

from langchain.tools import tool  
@tool  
def text_to_speech(text: str) -> str:  
    """将文本转为语音文件"""  
    from gtts import gTTS  
    import io  
    tts = gTTS(text=text,)  
    mp3_file = io.BytesIO()  
    tts.write_to_fp(mp3_file)  
    return mp3_file  
# 集成到智能体  
tools.append(Tool(  
    name="TTS",  
    func=text_to_speech,  
    description="文本转语音工具"  
))

七. 执行（Action）系统优化

7.1 动作选择策略

• 基于嵌入相似度：计算工具描述与用户请求的余弦相似度

• 强化学习训练：使用PPO算法优化工具选择策略

代码示例：工具选择器

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  
def select_tool(query, tools):  
    query_embed = embed(query)  
    tool_embeds = [embed(t.description) for t in tools]  
    similarities = cosine_similarity([query_embed], tool_embeds)[0]  
    return tools[similarities.argmax()]  
selected_tool = select_tool("计算圆的面积", tools)  
print(selected_tool.name)  # 输出: Calculator

7.2 容错执行机制

try:  
    result = selected_tool.run(inputs)  
except Exception as e:  
    logger.error(f"工具执行失败: {str(e)}")  
    result = llm(f"工具{selected_tool.name}执行失败，请重新尝试。错误信息：{str(e)}")

注：本文代码需配置OpenAI API密钥及安装：

pip install langchain openai fastapi gtts scikit-learn

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