【HCIA-AI笔记（微认证3）】2、Agent架构与构建流程

  • 章节整体情况：
    • 章节内容量：相较于其他章节内容较多，共分为四个小节。
    • 后续安排：导读结束后开启本章内容学习。
  • Agent架构：
    • 四大要素：包含工具、记忆、感知和规划。
    • 架构类型：有单智能体架构的AI agent和协作智能体架构的agentic AI（a to a agent）；单智能体架构构建简单但能完成的事简单，多智能体架构构建复杂但能解决更复杂问题。
  • Agent框架：
    • 主流框架：列举了Defi Coze、LangChain、Autogen以及华为云提供的Versatile等。
    • 其他框架：还有很多其他框架，可自行搜索研究。
  • Agent构建流程：
    • 场景考虑：明确适合使用AI agent的场景，设计采用单agent还是多agent模式以及工作流等方式。
    • 模型选型：模型分为推理型（如Deepseek R1）和非推理型（如Deepseek V3），Deepseek V3.1已将推理型和指令型合二为一；选型要考虑能否完成任务拆解、是否会使用工具等因素。
    • 关键模块设计：涉及感知、规划、执行以及工具等模块，课程列举了基本原则，但无确定方法，需自行实践并改错。
  • AI agent记忆设计：
    • 记忆存储方式：用向量数据库保存长期记忆，在agent内部存储上下文对话信息保存短期记忆。
    • 研究方向：研究如何存储记忆形成个性化推荐，保留用户历史偏好达成个人AI助理。
  • 应用场景与实例：
    • 适用场景：列举了数据分析、助理自动报表生成等场景。
    • 场景特点：这些场景有确定规则，适合使用agent。