Ai agent的重要概念

【阶段1】

用户提出问题（user的message、可用tools、系统提示词）发送给模型，模型调用工具，把工具返回的结果（不是全过程）给模型，模型根据结果进行下一轮的动作。

【阶段2】

为了避免权限过大，定义不同的工具tools，比如read、write

【阶段3】

为了避免复杂任务做的过程出现漂移，引入计划的概念todo/plan

todo的状态：还没做、正在做、已完成

允许边做边更新计划

【阶段4】

为了避免一个agent的上下文太长，失去任务焦点，引入subagent的概念，包含task工具、subagent自己的消息列表、工具集、最大执行轮数

【阶段5】

由于不同任务需要的领域知识不一样，需要把专业领域知识变成按需加载，引入skill的概念

【阶段6】

为了避免上下文太长，模型注意力被分散和api成本太高，引入了上下文压缩compact的概念

【阶段7】

为了适应不同模式（比如问答模型、plan模型、yolo模型），引入权限系统的概念

【阶段8】

为了在系统使用过程中加入固定动作，比如执行工具后补充审计日志，引入了hook的概念

【阶段9】

为了让系统别每次都像第一次合作，记住用户是什么样的人，引入了memory的概念

【阶段10】

为了把skill、tool、memory加载给模型，引入了system prompt系统提示词的概念

【阶段11】

为了应对外部原因导致任务失败，比如网络不好、token用完等，引入错误恢复的概念

【阶段12】

由于todo只是清单，没办法表现任务先后、任务之间的依赖关系，因此引入任务图的概念

【阶段13】

为了把一些长时间的任务放到后台进行，比如安装命令包，检查代码等，引入后台任务的概念

【阶段14】

为了在未来定时完成指定任务，引入定时任务cron的概念

【阶段15】

由于subagent完成任务即销毁，为了能够有长期在线的agent，引入agent团队的概念

【阶段16】

为了规范agent团队之间的合作方式，比如什么情况需要审批、相互之间的消息如何规范，引入团队协议的概念

【阶段17】

为了让agent能自己去认领任务，在空闲时候自己找活的能力，引入自主代理的概念

【阶段18】

为了避免两个agent同时修改一个文件等情况，引入worktree隔离的概念

【阶段19】

为了能和外部软件进行互动，引入MCP的概念

参考链接：https://learn.shareai.run/zh/s18/