摘要
- 代理类型包括自主代理（Autonomous Agents）、强化学习代理（Reinforcement Learning Agents）和多代理系统（Multi-Agent Systems），分别侧重自主决策、动态优化和协作交互。
- 技术架构通常包含感知模块（如自然语言处理）、决策模块（基于规则或机器学习）、执行模块（调用API或工具链）及反馈循环（通过强化学习更新策略）。
- 工具链支持如LangChain、Autogen等框架，提供代理创建、工具集成、记忆存储（如Redis）及状态管理功能。
- 开发步骤需定义代理目标、选择适配框架、实现模块化组件、配置工具调用权限，并通过测试数据验证逻辑链与工具调用准确性。
- 应用场景涵盖客服自动化（如Rasa）、数据分析（Pandas集成）、任务调度（Airflow联动）及游戏AI（Unity引擎嵌入）。
- 核心技术涉及意图识别（BERT模型）、动作规划（状态机设计）、工具调用（函数式编程接口）及多代理通信（消息队列协议）。