phodal
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Agent 架构综述：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent
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原文中文，约14500字，阅读约需35分钟。
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内容提要
作者在过去两三年中为不同阶段的开发者设计了AI Agent的学习路径，强调了结构化提示词工程、上下文工程、工具函数设计和多Agent规划的重要性。这些方法帮助开发者有效构建和优化AI Agent，提升其自主性和任务执行能力。
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关键要点
- 作者为不同阶段的开发者设计了AI Agent的学习路径，强调结构化提示词工程的重要性。
- 学习过程分为四部分：结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数的系统化设计、Agent规划与多Agent。
- 结构化提示词工程包括提示词输入与输出的结构化、复杂问题的链式与模块化设计、提示词路由分发任务。
- 上下文工程强调在有限的上下文窗口中挑选最关键的信息，以提高模型的理解和推理效率。
- 知识检索增强生成（RAG）是构建Agent的核心技术，通过从外部知识库中检索信息来增强生成能力。
- 工具系统的设计决定了Agent的能力与外部世界的交互效率，工具应遵循语义清晰、无状态、原子性等原则。
- 多Agent系统通过协作实现更复杂的目标，常见的协作拓扑包括主管-专家模式、并行模式、顺序模式和网络模式。
- 自我完善机制通过反思与记忆系统的整合，提升Agent的学习与适应能力。
- 系统提示词在Agent系统中是核心操作系统，需以系统架构设计的高度对待提示词和上下文工程。
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延伸问答
AI Agent 的学习路径包括哪些主要部分？
AI Agent 的学习路径主要包括结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数的系统化设计和 Agent 规划与多 Agent。
什么是结构化提示词工程，它的关键要素是什么？
结构化提示词工程是设计高效、可复用提示词的过程，关键要素包括提示词输入与输出的结构化、复杂问题的链式与模块化设计，以及提示词路由分发任务。
上下文工程在 AI Agent 中的作用是什么？
上下文工程的作用是从大量信息中挑选最关键的内容，以提高模型的理解和推理效率，确保在有限的上下文窗口中提供相关信息。
知识检索增强生成（RAG）是什么，它如何帮助构建 Agent？
知识检索增强生成（RAG）是一种通过从外部知识库中检索信息来增强生成能力的技术，帮助 Agent 提供更准确和相关的输出。
多 Agent 系统的协作模式有哪些？
多 Agent 系统的协作模式包括主管-专家模式、并行模式、顺序模式和网络模式。
如何设计工具系统以提高 Agent 的能力？
工具系统的设计应遵循语义清晰、无状态、原子性等原则，以确保 Agent 能够高效与外部世界交互并执行任务。
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