AI Agents 与 Tool Calling 解析：架构、上下文工程与实现策略
Source: Dev.to
大型语言模型已经超越了最初的文档摘要和邮件撰写功能。这些先进系统如今驱动 AI 代理，执行诸如编写复杂 SQL 查询、推荐可直接部署的代码修改、进行在线搜索、分析账单照片以实现费用自动化、以及连接第三方应用在自动化工作流中处理数据等高级任务。AI 代理工具已成为各类组织（无论技术水平如何）的必备资源。生态系统已从早期的 ChatGPT 平台发展到包括 Model Context Protocol、GitHub Copilot、Claude Code、Cursor 在内的完整解决方案。这些系统涵盖从数据整合到智能代码编辑的全部环节，并针对 SQL 数据库、电子表格应用等众多领域提供专用代理。
什么是 AI 代理？
AI 代理是基于大型语言模型构建的自主系统，能够 规划、分析 并 选择合适的工具 来实现目标。不同于需要人工在每一步进行监督的传统工作流，代理采用目标驱动的方式，自行构建执行策略。面对相同的挑战时，代理可能会根据上下文信息和可用资源走不同的路径。
示例：从代码仓库构建网站
无需手动编写提示或编排步骤，只需定义期望的结果并提供必要的资源（例如 GitHub 仓库），代理即可独立完成：
- 制定策略。
- 确定所需操作。
- 通过自适应推理执行任务。
核心架构组件
AI 代理在基本的语言模型交互之上加入了若干高级要素：
| 组件 | 目的 |
|---|---|
| 记忆 | 保存对话历史，使代理能够监控过去的决策，并在多阶段操作中保持上下文感知。 |
| 工具访问 | 允许代理执行外部操作（搜索、数据库查询、代码执行、图像生成等）。 |
| 动态规划 | 根据观察到的结果、错误和新获取的信息持续优化策略。 |
| 检索机制 | 查询知识库（语义或向量检索）以获取最新事实，提升超出静态训练数据的准确性。 |
检索
代理可以使用语义搜索查询向量数据库或其他知识存储。这一能力提供当前信息，降低对过时训练数据的依赖，提升事实准确性。
记忆
通过在整个对话中保留上下文，代理能够降低错误率并在复杂的多步骤任务中保持响应一致性。记忆防止关键细节的丢失，避免需要重新提示。
工具调用
工具调用类似于人类解决问题的方式：进行网页搜索、查询 SQL 数据库、生成图像或执行 Python 代码。工具在代理初始化时定义，需提供详细的功能描述和推荐使用场景。
规划
规划与记忆密切配合。代理可以：
- 检查错误，
- 调整行动路线，
- 融入来自网页搜索或文档的最新信息。
这种自适应规划使代理在任务完成过程中能够响应变化的条件和新出现的挑战。
管理上下文大小
每个架构组件都会向代理的上下文窗口贡献 token，导致记忆管理的挑战。随着上下文信息的增长，代理可能只能关注其中的一部分（例如约 60 %），在做决定时可能遗漏细节或产生不可靠的响应。
战略性上下文工程
开发者应当：
- 清晰组织信息——仅提供当前任务所需的关键细节。
- 将补充数据存放在元数据或外部知识库 中。
- 按需检索——保持活动上下文可控，同时确保在需要时能够获取完整信息。
有效的上下文工程直接影响性能，防止信息过载导致输出混乱。
工具集成模式
工具是代理原生能力的扩展，连接语言模型推理与实际行动。交互遵循结构化循环：
- 解释用户请求——判断是否需要外部工具。
- 选择合适的工具——依据初始化时提供的工具描述。
- 格式化参数并执行工具调用。
- 处理返回信息——将其纳入持续推理。
在向复杂目标前进的过程中，这一循环可能会多次重复，每一次调用都基于先前的结果构建。
构建 AI 代理的框架（Python）
多种开源框架帮助开发者从零构建 AI 代理，各有不同的取舍：
| 框架 | 亮点 |
|---|---|
| LangGraph | 对工具调用进行细粒度控制，支持网页搜索 API、图像生成、数据库等。 |
| Crew AI | 强调协作式多代理工作流。 |
| AutoGen | 专注于自动生成代理代码和交互。 |
| LangChain | 丰富的集成生态和实用工具，适合快速原型开发。 |
| Semantic Kernel | 微软支持的库，侧重语义记忆和检索。 |
选择合适的框架取决于项目复杂度、团队技术水平、集成需求以及代理必须访问的具体工具。
无代码替代方案
对于编码经验有限的技术人员，无代码平台提供了更快捷、更易上手的构建代理工作流的途径。FME by Safe Software 是一个值得关注的例子：
- 可视化界面用于聚合来自不同模式的多源数据。
- 内置转换功能用于标准化和结构化数据。
- 能够在无需编写代码的情况下加入 AI 代理逻辑和工具调用。
无代码解决方案加速了实现速度，扩大了参与度，使 AI 代理能力面向更广泛的受众。
结论
AI 代理通过记忆、检索、动态规划和工具调用的组合，实现对定义目标的自主操作。有效的 上下文工程 与周全的 工具集成 对可靠性能至关重要。无论是使用 LangGraph 等 Python 框架构建，还是在 FME 等无代码平台上组装，AI 代理正迅速成为现代数据驱动工作流中不可或缺的组成部分。