一、大模型(LLM)作为核心引擎
当前最先进的AI Agent大多以大模型（LLM）为核心底座。像GPT-4、Claude、Gemini这样的模型经过海量文本数据训练，具备了语言理解和生成能力，使它们成为构建Agent的理想基础。

LLM为Agent提供了以下关键能力：
1.自然语言理解：理解用户指令和查询的含义、意图
2.推理能力：基于已知信息进行逻辑推导和问题解决
3.知识储备：模型训练过程中获取的广泛知识
4.任务分解：将复杂问题分解为可管理的子任务
5.语言生成：以自然、连贯的方式表达信息和结果

不过，LLM也有其局限性。比如，它们的知识可能过时（只包含训练截止日期前的信息），无法直接访问外部资源，也容易产生"幻觉"（生成看似合理但实际不正确的内容）。因此，一个完整的Agent系统通常需要在LLM的基础上增加额外的功能模块，来弥补这些不足。

二、记忆机制与状态管理
普通的LLM模型是"无状态"的，意味着它们不会自动记住之前的对话历史。而Agent需要维持长期的交互，这就需要建立有效的记忆机制。
目前主流的记忆实现方式包括：
1.短记忆（会话历史）：保存当前对话的上下文，通常通过将之前的对话作为输入的一部分来实现。
2.长记忆（知识库）：存储持久化的信息，可以使用向量数据库等技术实现高效检索。
3.工作记忆：临时存储当前任务相关的信息，帮助Agent保持对当前目标的关注。

以LangChain框架为例，它提供了多种记忆组件，如保存完整对话历史、保存对话摘要等，方便开发者根据需求构建不同类型的记忆系统。用向量数据库存储用户以前的所有查询和偏好，每次用户提问时，Agent都会检索相关的历史信息，以提供更个性化的回答。这样即使是简单的"给我推荐一部电影"这样的请求，Agent也能根据用户过去的喜好给出更精准的建议。

三、推理能力与决策机制
虽然LLM本身具有一定的推理能力，但为了处理复杂任务，Agent通常需要更强大的决策机制。这方面的技术主要包括：
1.思维链（Chain-of-Thought）：引导模型逐步思考，而不是直接给出答案。
2.ReAct范式：将推理(Reasoning)和行动(Acting)交替进行，边思考边执行。
3.自我反思：让Agent评估自己的输出并进行修正。
4.多Agent协作：将复杂问题分配给具有不同专长的多个Agent共同解决。

一个典型的决策过程可能是：Agent先分析问题，然后生成几个可能的解决方案，评估每个方案的可行性和风险，最终选择最优方案并执行。
像GPT-o3这样的高级模型，其推理能力已经相当惊人。我们前段时间测试了一个基于GPT-o3的Agent，让它解决一个复杂的物流规划问题，它不仅给出了正确的解答，还详细解释了推理过程和考量因素，这种透明性对于构建可信赖的Agent系统非常重要。

四、工具使用与功能扩展
为了弥补LLM的局限性，现代Agent系统通常会集成各种外部工具和API。这些工具可以帮助Agent:
1.获取实时信息（如天气、新闻、股票数据）
2.执行计算（数学运算、数据分析）
3.与其他系统交互（发送邮件、安排会议、控制设备）
4.访问特定领域知识库
5.处理和生成多模态内容（图像、音频、视频）

工具使用通常通过"函数调用"实现，即Agent决定何时使用哪个工具，构造适当的参数，调用工具获取结果，然后解析结果并决定下一步行动。
OpenAI的函数调用和Anthropic的Tool Use就是实现这一功能的接口。比如，一个计划旅行的Agent可能会调用航班搜索API、酒店预订API、天气预报API等，以帮助用户完成完整的旅行规划。