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AI 代理介绍及代理用例
欢迎来到 AI 代理入门 课程！本课程为你提供基础知识和实用代码，助你从零开始构建 AI 代理。
欢迎加入 Azure AI Discord 社区，这里汇聚了众多学习者和 AI 开发者，乐于解答你的问题。
在开始构建之前，让我们先理清什么是 AI 代理，以及何时使用它们才合适。
介绍
本节内容包括：
- 什么是 AI 代理，以及不同类型的 AI 代理
- AI 代理最适合处理的任务类型
- 设计代理解决方案时的核心构建模块
学习目标
完成本节后，你应该能够：
- 解释 AI 代理的概念及其与普通 AI 解决方案的区别
- 了解何时应选择使用 AI 代理（以及何时不该使用）
- 绘制针对实际问题的基本代理解决方案设计草图
AI 代理及代理类型定义
什么是 AI 代理？
简单来说：
AI 代理是让大型语言模型（LLM）真正“做事”的系统——通过赋予它们工具和知识，来作用于现实世界，而不仅仅是响应提示。
具体拆解：
- 系统 — AI 代理不是单一事物，而是多个部分协同工作的集合。每个代理核心包含三部分：
- 环境 — 代理工作的空间。对于旅游预订代理，它就是预订平台本身。
- 传感器 — 代理感知当前环境状态的方式。我们的旅游代理会检查酒店可用性或机票价格。
- 执行器 — 代理采取行动的方式。旅游代理可能预订房间、发送确认或取消预订。
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大型语言模型 — 代理在 LLM 出现前就存在，但 LLM 让现代代理更加强大。它们能理解自然语言、推理上下文，将模糊的用户请求转化为具体行动计划。
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执行动作 — 没有代理系统，LLM 只有生成文本的能力。置于代理系统中，LLM 能真正执行步骤——搜索数据库、调用 API、发送消息。
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接入工具 — 代理可用的工具取决于（1）其运行环境，（2）开发提供了哪些工具。旅游代理可能能搜索航班但不能修改客户记录——这取决于你的配置。
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记忆 + 知识 — 代理可拥有短期记忆（当前对话）和长期记忆（客户数据库、过往交互）。旅游代理可能“记得”你偏好靠窗座位。
不同类型的 AI 代理
代理类型各异，以下用旅游预订代理作为例子：
| 代理类型 | 功能描述 | 旅游代理示例 |
|---|---|---|
| 简单反射代理 | 遵循硬编码规则——无记忆，无规划。 | 看到投诉邮件→转发客服。仅此而已。 |
| 基于模型的反射代理 | 内部维护世界模型，并随变化更新。 | 跟踪历史机票价格，标记突然昂贵的航线。 |
| 基于目标的代理 | 有具体目标，逐步策划达成路径。 | 预订完整行程（机票、租车、酒店），从你所在地到目的地。 |
| 基于效用的代理 | 不仅找到「一个」方案，而是权衡得到「最佳」方案。 | 平衡费用与便利性，找到最符合偏好的行程。 |
| 学习型代理 | 通过反馈不断学习并改进。 | 根据旅行后调查结果调整未来推荐。 |
| 层级代理 | 高层代理分解任务，委派底层代理完成。 | “取消行程”请求拆分为取消机票、取消酒店、取消租车，由子代理处理。 |
| 多代理系统（MAS） | 多个独立代理协作（或竞争）。 | 协作：不同代理负责酒店、航班和娱乐。竞争：多个代理争夺最优酒店房价。 |
何时使用 AI 代理
能用 AI 代理不代表总该用。代理真正发光的场景包括：
- 开放式问题 — 解决步骤无法预编程，需要 LLM 动态寻找路径。
- 多步骤流程 — 需跨多轮使用工具，而非单次查询或生成。
- 持续改进 — 希望系统基于用户反馈或环境信号不断变聪明。
本课程后续的 构建可信赖的 AI 代理 章节会更深入探讨何时适合（或不适合）使用 AI 代理。
代理解决方案基础
代理开发
构建代理的首要任务是定义代理能做什么——其工具、动作和行为。
课程中我们使用 Azure AI Agent Service 作为主要平台，支持：
- 来自 OpenAI、Mistral 和 Meta（Llama）等提供商的模型
- 来自 Tripadvisor 等提供商的授权数据
- 标准化的 OpenAPI 3.0 工具定义
代理模式
与 LLM 通信依赖提示。代理需要跨多步骤行动，不能手工逐条设计所有提示。这时就用上了代理模式，它是可复用的提示与调度策略，助你更高效、可靠地组织 LLM 工作。
本课程围绕最常用和最实用的代理模式展开。
代理框架
代理框架为开发者提供现成模板、工具和基础设施，简化：
- 工具与功能的整合
- 观察代理运行状态（及调试问题）
- 多代理协作开发
本课程侧重于构建生产级代理的 微软代理框架（MAF）。
代码示例
准备好实践了吗？本节的代码示例：
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
有问题？
加入 Microsoft Foundry Discord，与其他学习者讨论，参加办公时间，社区将助你解答 AI 代理相关疑问。
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