近年来，人工智能领域迎来了新的突破，尤其是大规模语言模型（LLMs）的应用，如ChatGPT，为各种智能化任务提供了巨大支持。然而，这些基于文本的语言模型在处理复杂任务时表现出明显的局限性，促使研究人员开始探索更为高级的AI形态，即“代理型AI”（Agentic AI）。本文作为13部分系列的第一篇，旨在帮助开发者和研究者理解为什么单靠LLMs不足以满足未来的AI需求，并提供构建真正的代理型AI系统的指导。 在文章中，作者强调了单一LLMs的不足之处。虽然它们在生成高质量的文本上表现优秀，但在处理多步骤、需持续互动的任务时存在诸多问题。这些问题包括但不限于：缺乏长期记忆、难以管理复杂状态、对外部环境的变化响应不够灵活等。为了解决这些问题，研究人员提出了代理型AI的概念，这种AI系统能够主动地与环境交互，根据任务需求调整自身的行为，并拥有持久的记忆机制。 代理型AI的发展并非一夜之间完成，而是一系列创新的结果。文章指出，早期的代理型AI主要依靠预设的脚本和规则来运行，缺乏智能决策能力。随着机器学习技术的进步，这些系统逐渐具备了通过学习和自我优化来提升性能的能力。如今，构建代理型AI系统的关键在于选择合适的框架和技术，以及如何设计合理的架构，使其能够有效地执行特定任务。为了帮助读者更好地理解和应用这些技术，文章详细介绍了从零开始构建一个简单代理型AI系统的步骤，包括代码示例，使理论更加贴近实践。 此外，作者还讨论了不同类型代理型AI之间的区别，特别是工作流（Workflow）系统与代理型AI系统的主要差异。工作流系统通常依赖于预定的步骤和流程，适用于高度结构化和预知的任务；而代理型AI则更加灵活，能够在复杂和动态的环境中自主决策，更适合解决非结构化问题。理解这两者的本质区别对于开发高效的代理型AI系统至关重要。 接下来的部分探讨了代理型AI的内部架构，特别是如何实现记忆功能，以便系统能够记住以往的经验并据此做出更好的决策。这涉及到一系列技术，如基于检索的增强（RAG）和上下文协议（MCP），可以帮助系统更有效地处理信息。最后，文章还提到了评估代理型AI系统的重要指标，这些指标有助于开发者了解系统性能，并进行持续优化。 业内专家普遍认为，代理型AI代表着AI领域的next big thing，它不仅能够弥补现有LLMs的缺陷，还有望在未来推动更为广泛的智能化应用场景。专家表示，这一技术的发展标志着AI从被动到主动的转变，具有重要的里程碑意义。代理型AI的研究和应用正处于快速发展阶段，吸引了大量企业和研究机构的关注。本文的作者是一位AI领域的资深工程师，长期致力于代理型AI的研究与实践，通过该系列文章分享宝贵的经验和见解。