【11章】多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体

iolahkuy 2026-02-04 10:15:22

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文章全面介绍Agent智能体的核心模块（规划、记忆、工具调度、上下文工程）和开发方法，重点讲解如何基于大模型构建自主决策系统，包括记忆系统构建、函数调用实现、多Agent协作等关键技术。通过腾讯Dola数据分析助手等实际案例，提供从理论到实践的完整开发指南，帮助开发者掌握Agent架构设计与实现，适合初学者和进阶程序员收藏学习。

低效提示“写一份市场报告。高效提示“你是一位拥有10年经验的市场研究分析师，擅长撰写半导体行业报告。请使用波特五力模型分析AI芯片市场竞争格局，包含具体数据和案例。角色提示模板你是\[角色名称\]，拥有\[X年经验\]，擅长\[核心技能\]。在\[领域/场景\]中，你以\[独特风格/方法\]著称。当处理\[任务类型\]时，你会优先考虑\[关键因素1\]、\[关键因素2\]，并确保输出包含\[必要元素\]。从被动工具到自主智能体，AI正在经历从"辅助工具"到"协作伙伴"的转变。

Agent智能体本质是具备环境感知、目标驱动和工具调用能力的自主实体。与传统脚本的关键区别在于：脚本执行预设指令序列，而Agent通过"感知-规划-执行-反思"（Observe-Plan-Act-Reflect, OPR）循环实现动态决策。认知引擎：基于LLM（如Qwen、GPT-4）处理自然语言指令，理解上下文工具箱：集成API、数据库连接、代码解释器等外部能力记忆系统：短期记忆（对话上下文）+ 长期记忆（向量数据库）决策控制器。

Skills就是Agent的“手脚”与“经验库”，是其实现自主决策、场景适配与价值释放的核心支撑。本文将从内涵定义、分类体系、核心价值、构建方法、应用案例及发展趋势六大维度，全面拆解Agent Skills，为开发者提供系统化的认知与实践参考。

AI 智能体（Agent）是一类以大语言模型为核心，集成记忆、知识库、工具调用等能力的智能系统。它能感知环境信息、自主推理决策、制定执行计划，最终达成特定目标，如同拥有自主意识的数字助手。多模态环境感知：通过文本、图像、语音等多渠道获取信息，精准理解场景与需求复杂任务拆解：将大目标拆分为可执行的子任务，规划最优执行路径工具扩展能力：灵活调用 API、搜索引擎、代码执行器等外部工具，突破模型原生限制链式推理思维：通过思维链（CoT）逐步分析问题，提升复杂决策准确率。

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