一、学习内容： 1.理解并解释什么是 AI agent，为什么需要 AI agent？ 2.AI agent系统 的实现原理，分为那几个模块，每个模块是怎么实现的，模块之间的关系/协作方式是什么 ？ 3.AI agent 的记忆能力是如何实现的，function call 是什么， MCP（Model Context Protocol） 协议原理是什么，他们之前有什么关系？ 二、动手实操： 1.在本地电脑上实现私有文档或则结构数据的向量化(RAG)，并且接入大语言模型作为知识库。 2.搭建一个简单的 AI agent 系统，实现：基于用户对于健康体检的问题，使用 MCP协议，跟 LLM 进行交互，调用体检系统的本地数据，推荐体检项目的功能。 以上提交给李佳辉、邹芳美： “一、学习内容”用飞书文档的方式记录提交。 “二、动手实操”用飞书文档记录实现过程，并在培训会当天进行演示。

<think>嗯，用户想了解AI Agent的基本概念、实现原理，还有各个模块之间的关系，以及如何实际操作搭建一个简单的系统。首先，我需要明确AI Agent的定义，可能要从智能代理的基本结构讲起，比如感知、决策、执行这些模块。然后要提到与LLM的交互，这里可能需要结合用户提到的Function Call和MCP协议。 用户的问题还涉及记忆能力的实现方法，这部分可能需要解释短期记忆和长期记忆，比如使用向量数据库或者缓存机制。Function Call的作用应该是在LLM和外部工具之间做桥接，让模型能调用外部API，比如查询天气或数据库。MCP协议可能是指模块之间的通信协议，需要说明它的工作流程，比如请求分发和结果返回。 关于RAG向量化处理，用户希望在本地完成，所以得提到文本预处理、嵌入模型的选择，还有如何将向量存储到数据库中，最后接入LLM生成回答。健康体检问答系统作为例子，可能需要结合医疗知识库和RAG来实现。 引用部分提到了Qwen-Agent和函数调用的应用，需要确保在回答中正确引用这些资料。用户可能希望步骤清晰，有代码示例，比如用Python演示Function Calling或者RAG的实现。还要注意模块间的协作关系，可能需要用图表或流程图来说明。 最后，用户可能需要实操指导，所以提供具体的步骤和代码片段会很有帮助，比如使用Hugging Face的模型做嵌入，或者用LangChain框架简化流程。需要检查代码是否正确，比如导入的库是否合适，函数调用是否符合逻辑。同时，要确保各部分解释清楚，让读者能一步步跟着搭建系统。</think>### AI Agent概念与实现原理分析（分步骤说明） #### 一、AI Agent核心架构 AI Agent系统主要由以下模块构成： 1. **感知模块**：负责接收用户输入（文本/语音/图像），使用$BERT_{base}$等模型进行多模态处理 2. **认知模块**：LLM核心实现逻辑推理，基于transformer架构处理上下文 3. **记忆系统**： - 短期记忆：对话上下文缓存（滑动窗口机制） - 长期记忆：向量数据库实现知识存储 $$ \text{Memory Recall} = \text{Similarity}(q, K) \cdot V $$ 4. **执行模块**：通过Function Calling与外部API交互 #### 二、关键技术实现 1. **记忆能力实现**： - 使用FAISS/Pinecone进行向量相似度检索 - 对话历史采用Redis缓存管理 - 知识图谱用于结构化记忆存储[^2] 2. **Function Calling机制**： ```python def function_router(prompt: str) -> dict: # 解析LLM输出的JSON指令 intent = classify_intent(prompt) if intent == "weather_query": return call_weather_api(location=extract_entity(prompt)) ``` 该机制使LLM能调用外部API，完成数据查询、设备控制等操作[^1] 3. **MCP协议工作流程**： ``` 用户请求 -> 协议封装 -> 任务分发中心 -> 模块协同 -> 结果聚合 ``` 采用gRPC框架实现低延迟通信，支持模块热插拔 #### 三、本地RAG实施步骤 1. 文本预处理： ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512) ``` 2. 向量化处理： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer encoder = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2') vectors = encoder.encode(documents) ``` 3. 数据库构建： ```python import chromadb client = chromadb.PersistentClient(path="medical_rag") collection = client.create_collection("health_check") ``` #### 四、健康问答系统搭建 完整架构示例： ```mermaid graph TD A[用户提问] --> B(意图识别) B --> C{是否需要RAG} C -->|是| D[向量数据库检索] C -->|否| E[LLM直接回答] D --> F[知识增强prompt] F --> G[生成最终回答] ``` ###