Agent Loop（智能体循环） 是自主智能体（AI Agent）的核心运行机制，通过不断迭代的步骤实现目标导向的任务执行。以下是其核心流程及关键组成部分：
1. 核心原理：闭环反馈驱动
Agent Loop是一个持续循环的过程，通过以下步骤动态调整策略以完成任务：
- 输入解析：理解用户指令或环境状态。
- 规划与决策：生成行动计划（如分解子任务、选择工具）。
- 执行操作：调用工具（如API、代码、外部服务等）获取结果。
- 反馈学习：根据执行结果调整策略，优化后续步骤。
2. 典型流程分步
(1) 目标解析（Goal Parsing）
- 任务分解：将用户指令拆解为可执行的子目标。
示例：若用户说“预订从北京到纽约的机票”，Agent会将其分解为查询航班时间、比较价格、确认座位等步骤。 - 意图识别：通过自然语言处理（NLP）确定用户的深层需求。
(2) 规划与任务分配（Planning & Task Allocation）
- 生成行动计划：利用LLM（如GPT）或规则引擎制定分步策略。
示例：使用Python代码调用航班API，或通过对话询问用户偏好。 - 工具选择：根据任务需求选择合适的工具（如搜索引擎、数据库接口、第三方服务等）。
(3) 执行与操作（Execution & Action）
- 工具调用：直接执行代码、调用API或触发外部动作。
示例：通过OpenAI的requests库访问天气数据，或调用支付系统完成交易。 - 结果收集：获取执行后的反馈信息（如成功/失败状态、返回的数据）。
(4) 反馈与调整（Feedback & Adaptation）
- 评估结果：判断当前步骤是否达成目标。
示例：若航班查询无结果，可能需要调整搜索条件或重新询问用户。 - 记忆更新：通过记忆模块（Memory）存储上下文信息，确保后续步骤的连贯性。
(5) 输出与终止
- 最终输出：向用户提供任务完成的结果或下一步建议。
示例：“已为您预订航班CX8401，起飞时间为2月15日18:30。” - 循环终止条件：当目标达成、超时或用户中断时停止循环。
3. 关键技术支撑
(1) 大语言模型（LLM）
- 作为Agent的“大脑”，负责意图理解、规划生成和自然语言交互。
示例：使用Claude-3.5-Sonnet模型解析指令并生成代码片段。
(2) 工具调用链（Tool Chains）
- 集成多种工具实现具体任务，如：
- 数据查询（数据库API）
- 文件操作（读写本地文件）
- 浏览器使用（访问互联网内容）
- 编辑器使用（Coding）
- 外部服务（支付、物流系统）
(3) 记忆模块（Memory）
- 存储历史对话和中间结果，确保长期上下文一致性。
示例：在多轮对话中记住用户的偏好（如“我只坐商务舱”）。
4. 典型应用场景
- 自动化任务：如数据抓取、邮件分类、订单处理。
- 复杂决策支持：金融分析、医疗诊断建议。
- 虚拟助手：智能客服、个人日程管理。
- 游戏AI：自主角色行为规划（如《星际争霸》中的AI对手）。
5. 与传统流程的区别
- 动态适应性：不同于固定流程的“Workflow”，Agent Loop可实时调整策略。
- 目标导向：始终围绕用户指令优化路径，而非按预设步骤执行。
- 自主决策：通过LLM和工具链实现端到端自动化。
Agent Loop的核心是以目标为导向的动态循环机制，结合LLM的推理能力与工具链的执行能力，在反馈迭代中逐步逼近最终结果。这一模式正在推动AI从“单次响应”向“持续协作”发展，成为下一代智能系统的基础架构之一。