# 自主Agent改进总结

## 概述

成功将原来的固定RAG管道改造为基于Function Call的自主Agent系统。

## 主要改进

### 1. 架构变更

**原来的实现：**
- 固定的两阶段RAG流程：工具调用 → 答案生成
- 硬编码的工具调用序列
- 无法根据上下文动态调整策略

**新的实现：**
- 基于Function Call的自主Agent
- LLM自主决策使用哪些工具
- 支持多轮工具调用和迭代推理
- 根据前面的输出动态调用后续工具

### 2. 技术实现

#### 配置更新 (`config.yaml`)
```yaml
llm:
  rag:
    # 新增自主Agent prompts
    agent_system_prompt: |
      You are an AI assistant with access to tools...
    synthesis_system_prompt: |
      You synthesize information from retrieved documents...
    synthesis_user_prompt: |
      User Query: {{user_query}}...
```

#### LLM客户端增强 (`service/llm_client.py`)
- 添加了 `bind_tools()` 方法支持function calling
- 新增 `ainvoke_with_tools()` 方法处理工具调用
- 支持流式响应和工具调用

#### 工具Schema定义 (`service/tools/schemas.py`)
```python
TOOL_SCHEMAS = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "retrieve_standard_regulation",
            "description": "Search for standard/regulation metadata...",
            "parameters": {...}
        }
    },
    ...
]
```

#### 自主Agent节点 (`service/graph/graph.py`)
- **自主决策**：LLM分析问题并决定使用哪些工具
- **迭代执行**：支持最多3轮工具调用迭代
- **动态调整**：根据工具返回结果决定下一步行动
- **错误处理**：完善的异常处理和降级机制

### 3. 工作流程

```mermaid
graph TD
    A[用户查询] --> B[Agent分析]
    B --> C{需要工具吗?}
    C -->|是| D[选择并调用工具]
    D --> E[处理工具结果]
    E --> F{需要更多工具?}
    F -->|是| D
    F -->|否| G[最终合成答案]
    C -->|否| G
    G --> H[返回答案]
```

### 4. 验证结果

通过API测试验证了以下功能：

✅ **自主工具选择**：Agent根据问题"电动汽车充电标准有哪些？"自动选择了两个工具
- `retrieve_standard_regulation` - 获取标准元数据
- `retrieve_doc_chunk_standard_regulation` - 获取详细文档内容

✅ **智能调用序列**：Agent按逻辑顺序执行工具调用，先获取概览信息，再获取详细内容

✅ **完整的响应流程**：
1. 工具调用阶段（tool_start, tool_result事件）
2. 答案合成阶段（agent_done事件）
3. 后处理阶段（post_append事件）

## 与传统模式的对比

| 特性 | 原来的RAG管道 | 新的自主Agent |
|------|--------------|-------------|
| 工具选择 | 硬编码固定 | LLM自主决策 |
| 执行策略 | 预定义序列 | 动态调整 |
| 多轮推理 | 不支持 | 支持最多3轮 |
| 上下文感知 | 有限 | 完整对话上下文 |
| 错误恢复 | 基本 | 智能降级 |
| Token效率 | 中等 | 优化（避免ReAct冗余） |

## 优势

1. **智能化**：根据问题复杂度和上下文自动调整策略
2. **灵活性**：支持各种问题类型，不限于预定义场景
3. **效率**：避免不必要的工具调用，减少Token消耗
4. **可扩展**：易于添加新工具，Agent会自动学会使用
5. **鲁棒性**：完善的错误处理和降级机制

## 使用方法

```bash
# 启动服务
./scripts/start_service.sh

# 测试自主Agent
uv run python scripts/test_autonomous_api.py
```

## 结论

成功实现了基于Function Call的自主Agent，相比原来的固定RAG管道，新系统具有更强的智能化、灵活性和扩展性，同时保持了高效的Token使用和可靠的错误处理能力。