AI Agent 认知架构详解 (Cognitive Architecture)

构建一个能够真正“思考”和“行动”的 AI Agent，需要的不仅仅是调用一个 API。你需要为它设计一个完整的大脑结构。

本文将深入拆解 Agent 的四大核心组件：Brain (大脑)、Memory (记忆)、Planning (规划) 和 Tools (工具)。

#1. 经典架构图 (Lilian Weng)

OpenAI 的 Lilian Weng 在其经典博文中提出了 Agent 的通用架构，这也是目前业界公认的标准模型：

#2. The Brain (大脑)：LLM 的推理核心

Agent 的核心是大型语言模型 (LLM)，它充当了中央处理器 (CPU) 的角色。

#核心职责：

• 语义理解：将用户的自然语言指令转化为结构化的任务。
• 逻辑推理：基于已知信息进行演绎推理（如果 A 则 B）。
• 决策制定：在多个候选方案中选择最优解。

#选型建议：

• 复杂推理任务 (Planning/Coding)：首选 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o。这些模型具备强大的指令遵循能力和逻辑一致性。
• 简单执行任务 (Execution)：可以使用 Gemini 1.5 Flash 或 GPT-4o-mini，速度快且成本低。

#3. Memory (记忆)：打破 Context Window 的限制

如果 Agent 只有大脑没有记忆，它就是一条只有 7 秒记忆的金鱼。记忆系统让 Agent 能够积累经验和知识。

#A. 短期记忆 (Short-term Memory)

即上下文窗口 (Context Window)。

• 存储当前对话的历史记录。
• 挑战：Token 数量有限（虽然现在已有 1M+ Token 模型，但全部塞入会降低推理精度）。
• 策略：使用滑动窗口 (Sliding Window) 或关键信息摘要 (Summarization)。

#B. 长期记忆 (Long-term Memory)

通过 RAG (检索增强生成) 技术实现。

• 存储：将文档、日志、历史经验转化为向量 (Embedding) 存入向量数据库 (如 Pinecone, ChromaDB)。
• 检索：Agent 在遇到新问题时，先去数据库里“回忆”是否有类似经验。

sequenceDiagram
    participant User
    participant Agent
    participant VectorDB
    
    User->>Agent: 提问: "上次会议关于 API 的结论是什么？"
    Agent->>VectorDB: 搜索相似向量 (Query Embedding)
    VectorDB-->>Agent: 返回相关会议记录片段 (Top K Chunks)
    Agent->>Agent: 注入 Context 并推理
    Agent-->>User: 回答: "上次会议决定..."

#4. Planning (规划)：从无序到有序

面对复杂任务（如“帮我写一个电商网站”），Agent 需要具备将宏观目标拆解为微观指令的能力。

#A. 任务分解 (Decomposition)

• Chain of Thought (CoT)：引导模型一步步思考，“首先...其次...最后...”。
• Tree of Thoughts (ToT)：探索多种可能的路径，并通过自我评估选择最佳路径（类似下棋）。

#B. 自我反思 (Self-Reflection)

Agent 在执行动作后，需要观察结果并评估是否成功。

• “我刚刚运行了代码，报错了。看来我需要检查一下依赖库是否安装。”
• 这种 ReAct (Reason + Act) 循环是 Agent 智能的体现。

#5. Tools (工具)：连接物理世界

工具让 Agent 从“思想家”变成了“实干家”。

#常见工具类型：

• 信息获取：Google Search, Wikipedia, Stock API。
• 代码执行：Python REPL (Read-Eval-Print Loop)，用于计算、绘图。
• 文件操作：读写本地文件、操作 Git。
• SaaS 集成：发送 Slack 消息、创建 Jira Ticket、更新 Notion。

#协议标准：

• Function Calling：OpenAI/Gemini 定义的 JSON Schema 标准。
• MCP (Model Context Protocol)：Anthropic 提出的通用接口标准，旨在统一工具连接方式。

#架构图总结

graph TD
    User[用户指令] --> Brain[LLM (大脑)]
    
    subgraph Cognitive_Architecture ["认知架构"]
        Brain <--> Planning[规划模块<br/>(CoT, ReAct)]
        Brain <--> Memory[记忆模块<br/>(RAG, VectorDB)]
        Brain <--> Tools[工具模块<br/>(API, MCP)]
    end
    
    Tools --> Environment[外部环境<br/>(GitHub, Browser, DB)]
    Environment --> Observation[观察结果]
    Observation --> Brain

#小结

设计 Agent 就像设计一个公司组织架构：

1. Brain 是 CEO，负责决策。
2. Planning 是项目经理，负责拆解任务。
3. Memory 是档案室，负责存储知识。
4. Tools 是执行部门，负责干活。

只有这四者协同工作，才能构建出真正强大的 AI Agent。