人工智能代理是如何工作的？架构、工具、内存和网络访问

Ava Wilson

Expert in Web Scraping Technologies

11-Aug-2026

TL;DR:

AI代理是围绕模型的受控循环。 它接收目标，观察状态，计划行动，调用工具，评估结果，然后继续或者停止。
模型并不提供整个系统。 工具、内存、编排、权限、预算、日志和人类审批是应用组件。
内存有几个任务。 工作上下文保持当前任务，持久存储保存已批准的事实或历史，检索仅选择下一个步骤的相关状态。
工具将文本生成转化为行动。 它们的模式和权限边界决定了代理可以读取或更改的内容。
Scrapeless可以向代理提供当前的公共网络数据。 它的MCP服务器和网络数据产品是工具和获取层，而不是代理构建器或决策引擎。

AI代理通常被描述为可以行动的模型。这个描述忽略了使行动有用的工程控制。生产代理是一个软件系统，其中模型在编排的循环内提出或选择步骤，而应用控制工具、状态、权限和停止条件。

本指南解释了该循环、围绕它的组件、常见代理类型，以及新鲜网络访问的适合位置。

什么是AI代理？

AI代理是一个通过观察其当前状态、选择行动、使用工具或生成输出，以及根据结果更新下一步来追求目标的系统。执行过程中路径可能会发生变化。

代理与单个模型调用不同，因为它可以采取多个有限的步骤。它与固定工作流程不同，因为至少一个转变依赖于模型推理或评估，而不是仅仅依赖于预写的分支。

没有单一的强制架构。对自主语言模型代理的调查围绕配置文件、内存、规划和行动模块组织了常见系统。基于大型语言模型的自主代理调研 还描述了该领域的评估和应用模式。

AI代理是如何逐步工作的？

最简单的有用控制循环有七个阶段。

接收目标。 解析请求的结果、限制条件、允许的数据、截止日期和审批要求。
观察状态。 加载当前任务状态、相关内存、工具结果和环境信号。
规划下一步。 选择一个行动或将任务分解成更小的步骤。
调用工具或产生答案。 仅调用适用于该任务的工具，并传递经过验证的参数。
验证结果。 检查工具响应是否符合其模式和任务的接受条件。
更新状态。 保存有用的结果、剩余工作、成本和任何新的不确定性。
继续、询问或停止。 编排者应用调用预算、政策边界、完成测试和人类审批规则。

模型参与规划和评估，但运行时应该执行不可谈判的控制。例如，模型可能会建议发送消息，而应用要求用户在消息工具可以执行之前进行审批。

AI代理架构

组件	职责	生产问题
目标和指令	定义预期结果和限制	完成情况可衡量吗？
模型	解释上下文并提出行动	哪些决定委托给模型？
编排者	运行循环并执行政策	什么阻止重复或不安全的行动？
工具注册	暴露允许的能力	模式是否狭窄且描述清晰？
内存和状态	保存相关任务信息	存储、检索、过期或隔离了什么？
数据获取	检索当前外部信息	新鲜度和来源如何记录？
验证者	检查输出和工具结果	什么拒绝不完整或错误的表示？
可观察性	记录行动、成本、延迟和结果	审查者能否重构运行情况？
人类审批	门控敏感或不可逆的步骤	哪些行动总是需要确认？

该架构应明确模型的权威性。如果代理只能进行研究和草拟，其工具集不应包括发布或账户管理操作。最小权限比分别询问提示记住每一个禁止的行为要简单。

规划与推理

规划将目标转化为下一个允许的行动。一个较小的代理可以一次规划一步。一个较长的任务可能以任务图开始，然后随着观察的到来进行修订。

计划应该被视为工作状态，而不是事实。工具结果可能会使假设无效。某个页面可能不可用，某个记录可能已经存在，或者所需的来源可能与其他来源冲突。代理需要一种明确的方法来标记步骤完成、进行修订、请求输入或停止。
长计划并不自动更好。它们会消耗上下文，并可能将代理锚定在过时的路径上。使用支持任务的最短计划视野，然后在有意义的观察后重新评估。

AI代理工具

工具允许代理查询数据库、搜索网络、检索页面、运行代码、读取文件或请求外部操作。每个工具应该具备：

一个具体的名称和描述；
一个类型化的输入模式；
一个类型化的成功结果；
明确的错误状态；
授权边界；
范围、成本和副作用的限制；
能够识别调用和结果的日志。

该模型上下文协议工具规范描述了服务器如何向兼容的语言模型客户端公开可发现的工具。协议标准化了接口；它并不决定用户应该信任哪些工具或哪些操作应该被批准。

工具结果是不可信的输入。网页、文档或API字段可能包含与用户目标相冲突的指令。应用程序应将工具数据与运行时策略分开，并且绝不允许检索到的文本重新定义权限。

AI代理记忆

“记忆”是对几种不同存储和检索问题的标签。

工作上下文

工作上下文包含当前目标、最近消息、工具结果和即时计划。它速度快但有限。将每个历史观察传递到每一步会增加成本，并使过时的细节更有可能影响下一个操作。

任务状态

任务状态是结构化的进展：已完成的步骤、待处理的工作、选定的记录、预算和验证结果。当准确性重要时，将其存储在自由格式的模型文本之外。

耐久记忆

耐久记忆在会话之间保留已批准的信息，例如用户偏好、先前决策或解决的实体标识符。它需要所有权、保留、删除和访问规则，并非每个对话细节都应该成为耐久记忆。

检索层

检索选择当前步骤的相关存储项目。它应该返回来源和时间戳，以便代理能够区分当前政策和旧笔记。该大语言模型代理的记忆机制调查回顾了记忆形式及其在代理行为中的作用。

感知、行动与反馈

软件代理通过工具输出和应用事件“感知”。研究代理接收搜索结果和页面。支持代理可能会接收工单、已批准的知识记录和遥测。浏览器代理观察当前页面和可用元素。

行动应该是类型化的。“更新记录”是模糊的；一个安全的工具合同会命名记录、允许的字段、提议的值和批准状态。在执行后，工具返回结果记录或精确的错误。

反馈闭合了循环。它可以是模式验证结果、测试、用户修正、评估器分数或外部状态变化。代理应使用反馈选择下一个行动，而不仅仅是将其追加到记录中。

常见类型的AI代理

反应代理

反应代理从当前观察中选择一个行动，几乎没有耐久状态。它们适用于历史价值有限的有界路由或分类任务。

使用工具的代理

使用工具的代理调用API、搜索系统、代码运行器或数据存储。它们在研究、支持和开发工作流程中很常见。

计划代理

计划代理将多步骤目标分解，并在执行过程中更新计划。它们需要强制的停止条件，因为开放式计划可能会增加成本而不会改善结果。

浏览器代理

浏览器代理通过受控浏览器工具检查和与网页互动。它们需要严格的域、凭证和行动权限。阅读公共页面和提交交易是不同的权限级别。

多代理系统

多代理系统为多个代理分配角色并协调其输出。这在任务确实可以分开或需要独立审查时非常有帮助。它还增加了编排、上下文和故障复杂性。除非角色分离带来可衡量的好处，否则从一个代理开始。

网络访问如何融入AI代理

模型并不固有地知道公共网络的当前状态。一个具备网络功能的代理需要一个数据平面，可以搜索、检索、呈现、验证和返回来源。
Scrapeless MCP Server指南解释了如何将网络搜索和提取工具暴露给兼容的客户端。Scrapeless AI Agent描述了平台的网络数据能力如何支持代理工作流。

对于具体的搜索工具请求合同，Deep SerpApi快速入门展示了当前的输入和响应字段。

Scrapeless不是推理循环或代理框架。宿主应用程序仍然选择模型、计划、内存设计、权限、评估规则和批准门。Scrapeless通过Deep SerpApi、Universal Scraping API和Scraping Browser等产品提供公共网络数据层。

Scrapeless Scraping Browser指南提供了一个具体示例，展示了如何在保持宿主应用程序协调的情况下暴露基于浏览器的获取能力。

干净的网络工具响应包含请求的 URL、最终 URL、页面身份、收集时间、区域、提取状态和证据。代理可以针对经过验证的记录进行推理，而不是无控制的页面转储。

AI代理用例

研究与监控

代理可以搜索批准的来源，检索当前页面，比较声明，并起草具有来源的报告。系统应保留冲突的证据，而不是强迫单一答案。

支持操作

代理可以收集工单、批准的文档和只读遥测，然后建议解决方案。外部更改应要求单独的权限和批准路径。

数据管道操作

代理可以检查架构故障，定位源变化，并提出解析器更新建议。在任何更改进入生产之前，测试和数据合同保持确定性门。

开发者工作流

代理可以读取代码库文件，运行有限测试，并准备补丁。运行时应限制文件系统和网络范围，并记录每个命令的结果。

限制与人工监督

代理可能选择一个合理但错误的工具，误读结果，重复操作，或者过早停止。它们还可能将过时的记忆变成当前假设。工具架构和验证器减少了这些风险，但并不能消除它们。

设置可度量的控制：

最大工具调用、标记、经过时间和消费；
允许的工具、域、记录和数据类别；
内容和架构验收检查；
在外部通信、购买、删除或发布之前获得批准；
带有来源证明的运行日志；
当证据缺失时，清晰的弃权路径。

NIST AI风险管理框架提供了监管和测量AI风险的更广泛结构。代理控制应与应用程序的实际影响相联系，而不是作为通用提示附录添加。

AI代理、聊天机器人和工作流比较

系统	决策路径	工具	状态	最佳适应
聊天机器人	通常每个用户回合一个响应	可选且有限	对话上下文	解释和互动协助
确定性工作流	预定义分支	每步固定	结构化过程状态	可重复的业务流程
AI代理	条件、模型影响的循环	在政策内动态选择	工作上下文加任务状态	目标具有不确定的中间步骤