优化以实现Agent自主决策

针对“整理客户资料并生成报表”这一具体场景，这是一个典型的**数据流水线（Data Pipeline）**任务。要实现从“模糊指令”到“精准执行”，再到“自主进化”，我们可以分为三个阶段来构建 Agent 的核心逻辑。

以下是针对您三个问题的深度解答和架构建议：

一、如何生成“可执行步骤”？ (Planning & Grounding)

LLM 生成的自然语言计划（如“先查一下数据”）计算机是无法执行的。要生成“可执行步骤”，必须完成从 自然语言 到 结构化调用（Function Calling/JSON） 的映射。

1. 定义“原子动作库” (Atomic Actions)

首先，你必须定义 Agent 能做的具体动作（Tools），并描述清楚它们的输入输出。例如：

query_crm(sql_query): 从数据库拉取原始数据。
clean_data(raw_data_path, rules): 清洗数据（去重、空值处理）。
analyze_metrics(clean_data_path, metric_type): 计算指标（如客单价、复购率）。
generate_chart(data, chart_type): 生成图表。
render_report(charts, summary, template_id): 组合成 PDF/Excel。

2. 结构化规划 (Structured Planning)

不要让 Agent 输出“第一步做这个”，而是强制要求输出一个 JSON 任务列表（DAG）。

System Prompt 示例：

“你是一个数据分析专家。将用户目标拆解为具体的工具调用步骤。输出格式必须为 JSON List： [{"step_id": 1, "tool": "query_crm", "args": {...}, "output_var": "raw_data"}, ...]”

3. 依赖注入 (Context Injection)

在生成步骤时，必须明确数据流向。

错误规划： Step 1 下载数据，Step 2 生成报表（未说明用什么数据生成）。
正确规划： Step 1 下载数据存为 file_A; Step 2 读取 file_A 生成报表。
实现技巧： 使用 LangChain 的 Placeholder 或 LangGraph 的 State 来管理这些中间变量的文件路径或内存引用。

二、是否有必要调用历史数据优化拆解逻辑？ (Optimization)

答案是：非常有必要。 对于办公场景，业务逻辑通常具有重复性和特定性。单纯依靠 LLM 的通用推理能力（Zero-shot）往往不够稳定，且容易产生“幻觉 SQL”或不符合公司规范的报表。

1. 为什么需要？

Schema 漂移对齐： 数据库字段变了（如 user_id 变成了 cust_id），Agent 第一次会报错。如果修正后记录下来，下次 Agent 就能参考历史成功案例，直接用对的字段。
偏好对齐： 用户可能喜欢“按季度汇总”而不是“按月汇总”。历史记录能捕捉这种隐性偏好。
降低 Token 成本： 检索历史成功的 Plan 直接复用，比每次让 LLM 从头推理要便宜且快得多。

2. 如何实现？ (基于 RAG 的规划器)

建立一个 “执行经验库” (Execution Memory)。

存储： 每次任务结束后，存入向量数据库：
- Input: “帮我分析上个月 VIP 客户的流失率”
- Plan: [SQL查询语句, Pandas处理逻辑…]
- Result: Success / Fail
- Feedback: 用户说“图表颜色太浅看不清”（如果有）
调用： 新任务进来时，先检索 Top-3 相似的历史成功案例（Few-Shot Examples）放入 Prompt。Prompt: “参考以下过去成功的类似任务拆解逻辑，生成本次任务的步骤…”

三、如何优化以实现 Agent 自主决策核心？ (Autonomy)

要让 Agent 从“脚本执行者”变成“自主决策者”，核心在于构建 反馈闭环 (Feedback Loops) 和 自我修正 (Self-Correction) 机制。

1. 引入“观察-修正”循环 (The OODA Loop)

不要试图生成一个完美的线性计划然后执行到底。如果 Step 1 的数据查询结果为空，Agent 应该有能力停下来改写查询，而不是硬着头皮去生成空报表。

架构设计 (LangGraph 模式)：
- Planner Node: 生成初始计划。
- Executor Node: 执行当前步骤。
- Evaluator Node (决策核心): 检查执行结果。
  - 如果结果是 Error -> 决策：修改参数，重试 (Retry)。
  - 如果结果是 Empty -> 决策：扩大搜索范围，或者询问用户。
  - 如果结果正常 -> 决策：执行下一步。

2. 动态工具选择 (Dynamic Tool Selection)

让 Agent 根据数据特征自主选择路径，而不是硬编码。

场景： 整理客户资料。
决策逻辑：
- Agent 先调用 get_data_volume()。
- 决策点：
  - 如果数据量 < 1万行 -> 决策：调用 pandas_tool (内存处理，快)。
  - 如果数据量 > 100万行 -> 决策：调用 sql_window_function (数据库内处理，稳)。
- 这种“元认知”能力是自主决策的关键。

3. 增加“反思”步骤 (Reflexion)

在生成报表内容前，增加一个 Self-Critique（自我批评）环节。

Prompt: “请作为一名资深数据分析师，检查生成的报表草稿。数据是否逻辑自洽？是否有异常值未解释？结论是否由数据支持？”
Agent 会基于这个反思，自主决定是否需要回退去重新抓取更多数据来解释异常。

总结架构图

为了实现上述功能，推荐的 Agent 架构如下：

graph TD
    UserInput[用户指令] --> MemoryRAG[检索历史成功案例]
    MemoryRAG --> Planner[规划器 (LLM)]
    Planner --> Plan[结构化步骤 JSON]
    
    subgraph ExecutionLoop [自主决策闭环]
        Plan --> Selector[工具选择器]
        Selector --> ToolExec[执行工具]
        ToolExec --> Observer[结果观察器]
        
        Observer -- 成功 --> CheckNext{还有步骤?}
        Observer -- 失败/数据异常 --> Refiner[策略修正器]
        Refiner -- 修改参数/逻辑 --> Selector
        
        CheckNext -- 是 --> Selector
    end
    
    CheckNext -- 否 --> FinalReview[自我反思/质检]
    FinalReview --> FinalOutput[最终报表]

关键建议： 刚开始不要追求全自动。在 Refiner 环节可以加入 Human-in-the-loop（人工确认），当 Agent 遇到从未见过的报错时，请求人工介入，并将人工的解决方案存入历史数据，Agent 就会越来越聪明。

一、 如何生成“可执行步骤”？ (Planning & Grounding)