2026年AI Agent核心技术大揭秘：为什么这是你必须掌握的核心技术#

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# 感知模块示例伪代码
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class PerceptionModule:
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    def process_input(self, raw_input):
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        if is_text(raw_input):
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            return self.process_text(raw_input)
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        elif is_speech(raw_input):
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            return self.process_speech(raw_input)
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        elif is_image(raw_input):
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            return self.process_image(raw_input)

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# 决策引擎示例
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class DecisionEngine:
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    def think(self, goal, context):
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        # 分解目标
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        sub_goals = self.decompose(goal)
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        # 逐步推理
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        for sub_goal in sub_goals:
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            action = self.plan_action(sub_goal, context)
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            result = self.execute(action)
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            context = self.update_context(context, result)
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        return self.formulate_response(context)

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# CoT示例
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prompt = """
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问题：如何用100元买到最值的数码产品？
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思考步骤：
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1. 首先明确需求：100元能买什么类型的数码产品？
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2. 考虑性价比：耳机、充电宝、U盘等
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3. 分析使用场景：日常使用还是特定需求？
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4. 权衡品牌与质量：入门级产品也有好选择
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5. 最终决策：基于以上分析给出建议
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"""

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问题 → 方案A → 评估 → 选择最佳
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     → 方案B → 评估
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     → 方案C → 评估

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# RAG增强的记忆系统
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class MemoryWithRAG:
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    def __init__(self, vector_db, llm):
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        self.vector_db = vector_db
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        self.llm = llm
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    def retrieve(self, query):
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        # 向量检索
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        relevant_docs = self.vector_db.search(query, top_k=5)
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        # 融合生成
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        return self.llm.generate(query, context=relevant_docs)

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# Function Calling示例
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functions = [
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    {
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        "name": "search_products",
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        "description": "搜索电商产品",
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        "parameters": {
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            "type": "object",
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            "properties": {
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                "keyword": {"type": "string"},
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                "max_price": {"type": "number"}
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            }
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        }
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    }
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]
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# 模型输出
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response = llm.chat(
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    messages=[{"role": "user", "content": "帮我找100元以内的耳机"}],
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    tools=functions
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)
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# 模型会自动调用 search_products({"keyword": "耳机", "max_price": 100})