本文通过64张图深入解析了LLM Agents的核心技术和未来发展趋势。文章首先介绍了LLM Agents与传统LLM的区别，强调了LLM Agents需要记忆、工具和规划等组件协同工作。接着探讨了LLM Agents的记忆机制，包括短期记忆和长期记忆，以及如何通过上下文窗口和外部数据库实现。文章还阐述了工具的使用，包括获取数据和执行操作，以及Toolformer和MCP等技术。在规划方面，讨论了推理、ReAct和Reflexion等技术，以及多Agent协作的框架和应用。最后，文章总结了LLM Agents的构建方式，并展望了其未来发展。