在人工智能领域，构建一个能够像人类一样思考、行动并解决问题的智能Agent，一直是研究人员和开发者的梦想。这不仅仅是简单地使用大模型(LLM)，更需要结合各种工具和框架，例如LangGraph和LlamaIndex，以及更先进的Agentic RAG技术。本文将深入探讨这些关键概念，揭示如何利用它们构建强大的智能Agent。
Agent：超越LLM的智能实体
仅仅拥有一个大模型(LLM)并不意味着拥有一个智能Agent。Agent是一个围绕LLM构建的系统，它赋予LLM结构、记忆和行动能力。一个典型的Agent工作流程如下：
- 接收任务或目标：例如，“总结我的会议记录”。
- 决定所需的工具或信息：确定哪些数据需要访问，或者需要调用哪些API。
- 规划步骤并执行：制定详细的行动计划，并按步骤执行，例如，先从数据库中检索相关会议记录，然后使用LLM进行总结。
- 返回最终答案或结果：将总结后的会议记录呈现给用户。
这与传统的聊天机器人模式截然不同，后者只是简单地将提示词发送给LLM，然后期待它返回有用的结果。可以将LLM视为大脑，而Agent则是整个个体，拥有工具、记忆和明确的目标。例如，一个客户服务Agent，不仅需要理解客户的问题（使用LLM），还需要能够查询客户的订单历史（使用工具），以及能够更新客户的账户信息（使用另一个工具）。
LLM：Agent的智能引擎
大模型(LLM)，如GPT-4或Claude，是在海量文本数据上训练的。它们擅长：
- 理解自然语言：能够理解用户提出的各种问题和指令。
- 生成类似人类的回复：能够以自然流畅的方式回复用户。
- 遵循指令：能够按照用户给出的指令执行任务。
然而，LLM也有其局限性：
- 无状态：除非重新发送上下文，否则它们不记得过去的对话。
- 缺乏实时数据：它们无法访问最新的信息。
- 无法使用外部工具或API：默认情况下，它们不能与外部世界互动。
因此，虽然LLM是引擎，但Agent才是能够行驶的汽车。为了克服LLM的局限性，我们需要为Agent配备工具和记忆，使其能够与外部世界互动，并记住过去的经验。例如，一个Agent需要知道今天的天气，就需要调用天气API获取实时数据。
消息与特殊Token：塑造LLM行为的基石
每一次LLM交互都是一个结构化的消息集合，例如：
[
{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
{"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"},
{"role": "assistant", "content": "今天拉斯维加斯下雨。"}
]
这些角色帮助引导对话。系统消息设定基调，用户消息是提示，助手消息是模型的回应。
在底层，存在着特殊的 Token，这些是不可见的代码，用于定义角色切换、回合和边界。可以将它们视为标记，告诉LLM：“你现在是助手”或“这是一个新回合的开始”。
没有这种结构，对话很快就会崩溃。对于开发者来说，理解这些Token如何塑造LLM的行为至关重要，尤其是在构建多回合Agent时。例如，在构建一个需要多轮对话才能完成任务的Agent时，正确使用特殊Token可以确保LLM能够记住之前的对话内容，并根据上下文做出正确的回应。
工具：LLM与现实世界的桥梁
在Agent的世界里，“工具”是LLM在推理过程中可以调用的任何函数或API。这些通常在模型外部定义，例如：
- 天气API (get_weather(city))：获取特定城市的天气信息。
- 文件搜索工具 (search_pdfs(query))：在PDF文件中搜索特定查询。
- 计算器 (evaluate(expression))：计算数学表达式。
当Agent被设计为可以访问工具时，它可以说：“我不知道今天的天气，但我知道如何查询它。” 这弥合了文本预测和现实世界互动之间的差距。 例如，一个电商Agent，可以使用“产品搜索API”来查找用户想要的商品，可以使用“库存查询API”来查看商品的库存情况，可以使用“订单管理API”来处理用户的订单。
LlamaIndex：释放私有数据的力量
大模型(LLM)本身不了解你的个人数据，例如PDF发票或SQL表格。你需要一种方法来索引和检索这些来源的相关信息。 这就是LlamaIndex的用武之地。 它：
- 将非结构化数据（如PDF）分解为可管理的小块：将大型文档分割成更小的、更容易处理的片段。
- 构建索引或向量存储以实现快速检索：创建一个可以快速查找相关信息的索引。
- 帮助将正确的信息注入到提示中：将检索到的相关信息添加到提示中，以便LLM能够做出更明智的回应。
假设你有500封客户支持电子邮件，并希望Agent回答“第一季度最常出现的3个问题是什么？”。LlamaIndex处理检索层，因此LLM不必胡编乱造。如果没有它，你将被迫将文本复制粘贴到提示中。 例如，可以创建一个知识库，包含公司内部的各种文档，例如产品手册、FAQ、技术文档等。然后，可以使用LlamaIndex将这些文档索引起来，以便Agent能够快速检索到相关信息，并回答用户提出的问题。
LangGraph：构建复杂Agent工作流
LangGraph构建在LangChain之上，但它专门用于将Agent工作流构建为图形。想象一下，你正在构建一个AI助手来：
- 阅读文档
- 如果数据不明确，则提出后续问题
- 总结它
- 将其保存到数据库
尝试将所有这些都放入一个提示中会很混乱。LangGraph允许你将其分解为节点（步骤）和边（步骤之间的逻辑）。你甚至可以循环返回、重试失败的工具或创建分支逻辑。
为什么这很强大？
- 它为Agent带来记忆和结构
- 它允许长期规划
- 它将执行逻辑与语言分开
例如，一个Agent需要分析一份财务报告，首先需要从数据库中检索报告数据，然后需要对数据进行清洗和转换，然后需要使用LLM对数据进行分析，最后需要将分析结果以图表的形式呈现给用户。 使用LangGraph可以将这个复杂的工作流分解成多个步骤，每个步骤都有明确的任务，并且可以根据之前的步骤的结果做出不同的决策。
LlamaIndex vs. LangGraph：何时使用？
它们不是竞争对手，它们解决不同的问题。
- LlamaIndex：你需要搜索内部数据（PDF、电子邮件、SQL）
- LangGraph：你需要具有记忆和逻辑的多步骤工作流
同时使用：你想要一个可以推理 AND 使用你的数据的Agent。 例如，一个智能客服Agent，可以使用LlamaIndex检索客户的历史订单信息，然后使用LangGraph构建一个复杂的工作流，根据客户的订单信息和问题，自动选择合适的解决方案。
RAG（检索增强生成）：提升LLM知识水平
RAG是一种检索上下文（来自向量存储或数据库）并将其传递到提示中的技术。例如：
“退货政策是什么？” → 检索匹配的段落 → 将它们添加到提示中 → LLM回答
这对于常见问题解答或简单的文档问答来说很好，但在以下情况下会失败：
- 查询需要多个跳转（例如：比较第一季度和第二季度的收入）
- 答案需要综合或计划
- 存在用户未澄清的歧义
例如，在问答系统中，如果用户的问题比较宽泛，例如“介绍一下你们公司的产品”，那么传统的 RAG 方法可能无法提供令人满意的答案。因为它只能检索到一些与产品相关的文档，而无法对这些文档进行综合和总结。
Agentic RAG：让RAG更智能、更灵活
Agentic RAG 采用 RAG，使其更智能、更灵活。Agentic RAG 采用 RAG，使其更智能、更灵活。代替一次性检索，Agent：
- 决定缺少什么信息
- 迭代地检索数据
- 选择工具来帮助理解或组织它
- 反思答案并改进它们
例如：Agent 收到一个模糊的问题：“我应该了解我们财务方面的什么？”
- 它检索上一季度的报告
- 意识到没有收入细分 → 运行 SQL 查询
- 将其与上一季度进行比较
- 总结数据
- 生成一份精美的报告
这对于标准 RAG 来说是不可能的。它需要规划和灵活的检索；所有这些都是 Agentic RAG 启用的。 例如，一个Agent 需要分析一份财务报告，首先需要理解用户的需求，然后需要从多个数据源检索相关数据，例如财务报表、市场数据、竞争对手数据等。然后，需要使用各种工具对数据进行分析，例如数据清洗工具、数据转换工具、统计分析工具等。最后，需要将分析结果以易于理解的方式呈现给用户，例如图表、表格、报告等。
结论：Agentic RAG赋能未来应用
构建智能Agent，特别是运用Agentic RAG技术的Agent，是人工智能领域的一个重要方向。通过结合大模型(LLM)强大的语言理解和生成能力、LlamaIndex对私有数据的索引和检索能力、LangGraph构建的复杂工作流以及Agentic RAG的智能检索和推理能力，我们可以创建出能够解决各种复杂问题的智能Agent。 这些Agent不仅能够理解人类的语言，还能够与外部世界互动，并且能够根据过去的经验进行学习和改进。随着技术的不断发展，我们可以期待Agentic RAG技术在未来得到更广泛的应用，并为我们的生活和工作带来更多便利。例如，在医疗领域，Agentic RAG 可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案；在金融领域，它可以帮助分析师预测市场趋势、管理投资风险；在教育领域，它可以帮助老师个性化教学、提高学生的学习效率。 掌握这些关键技术，并将其应用于实际场景中，将成为未来人工智能从业者的核心竞争力。