前言

本篇是标叔 真·AI Agent 小蓝书:人人都能懂的智能体入门 教程的学习笔记。

入门

AI Agent 的定义：

AI Agent 是一个基于大语言模型的系统。它会推理、会规划、借记忆、调工具、联同伴，自主替你把事办成。

Agent 的自主性阶梯：

  • L0 辅助：你写它补全，像输入法。
  • L1 副驾驶：你下令它出方案，你拍板。
  • L2 受限自治：护栏内自己跑，关键处问你。
  • L3 半自动：多步它主导，高风险才问。
  • L4 闭环自治：几乎不用管，干完汇报。

现阶段在L3 阶段，不应追求“全自动”，而是要“可控自治”。

大语言模型（LLM）是 Agent 的”大脑”，提示词是嘴

Agent = LLM（脑）+ 工具调用（手）+ 循环（心）+ 记忆（本）。

Agent 可以拆成五层看（这套框架来自《AI Agents in Action》）:

能力层 负责内容 生活类比 标叔结论
角色 Persona 身份语气边界 岗位说明书 先定它是谁
行动工具 Actions 调啥工具 员工权限 没手办不成事
推理规划 Reasoning 拆目标定步骤 脑子盘算 决定聪不聪明
知识记忆 Memory 记你记资料 笔记本 越用越懂你
评估反馈 Eval 自查复盘 质检会 决定靠不靠谱

MCP，源自 Anthropic 发布的文章《Introducing the Model Context Protocol》。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）定了一套统一标准：

任何 Agent，都能”插上”任何工具或数据源。即插即用，可替换。

另外，Google 也提出了 A2A（Agent2Agent），用于Agent 之间的合作。