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做网站为什么需要花钱,手机网页如何制作,做网站一个人可以吗,wordpress知更鸟最新主题AI Agent也叫Agent#xff0c;是开发复杂大模型应用场景中非常重要的概念#xff0c;但是很多人并不清楚Agent是什么#xff1f;它是如何运作的#xff1f;本文用图文的形式彻底搞懂这两个问题。什么是Agent#xff1f; 大模型本身擅长回答问题#xff0c;但是在使用时我…AI Agent也叫Agent是开发复杂大模型应用场景中非常重要的概念但是很多人并不清楚Agent是什么它是如何运作的本文用图文的形式彻底搞懂这两个问题。什么是Agent大模型本身擅长回答问题但是在使用时我们会发现一个问题它们无法感知和改变外界的环境比如开发一个博客系统它确实可以写出代码但是写完之后把代码写入到文件还是要自己动手拷贝、启动服务、调试已经有了博客系统的代码想让大模型基于这些代码来改写增加一些功能就必须把已有的所有代码复制给大模型才行我们不主动告诉大模型它是不知道这些代码的这就是大模型无法感知和改变外界环境的体现那么有没有办法解决这个问题呢我们只需要接入对应的工具即可比如读写文件内容的工具、查看文件列表的工具、运行终端命令的工具。工具就像大模型的感官和四肢有了它们大模型就可以自己读、写代码运行调试代码整个过程完全自动化。把大模型和工具组织起来变成一个能感知和改变外界环境的软件实体我们就称之为AI Agent。Agent的设计模式Agent的设计模式很多本文主要讲解应用最多的两个模式ReAct模式和Plan-And-Execute模式。1、ReAct模式在ReAct模式下用户先提交任务Agent先做思考Thought思考后会决定是否调用工具如果需要就会调用对应的工具ReAct称这一步为行动Action在行动后Agent会去查看工具的执行结果比如读取文件内容、写入文件是否成功等ReAct称这一步为观察Observation在观察之后ReAct会继续思考它会再次判断是否需要调用工具如果还是需要的话它会继续重复之前所说的行动、观察、思考的流程直到某一个时刻可以给出结论了此时它就输出了最终答案整个流程如下ReAct模式的实现原理为什么ReAct模式拿到用户输入的内容后需要先思考、再行动为什么不直接行动是因为模型就这样训练的吗这和模型的训练没有关系主要的奥秘其实都集中在系统提示词上它规定了模型的角色、运行的规则、环境信息等等示例你是一个智能助手工作方式如下 1. 你会基于用户的问题先进行“思考Thought”写出你的推理过程。 2. 然后根据推理结果执行“行动Action”调用可用的工具。 3. 当你获得观察结果Observation后再继续思考或给出最终答案。 严格遵循以下输出格式 Thought: ... Action: ... Observation: ... Final Answer: ... 你可以使用的工具如下 1. WebSearch(query: str) —— 用于搜索网络信息 2. Calculator(expression: str) —— 用于数学计算 3. PythonRunner(code: str) —— 运行 Python 代码备注除了上述提示词外还需要具体的处理程序。2、Plan-And-Execute模式在这种模式下根据用户输入的任务先制定一个多步骤的计划然后逐项执行该计划在执行过程中可以根据新获取的信息动态调整计划。Plan-And-Execute模式将Agent的工作流程明确划分为两个主要阶段规划阶段Agent首先对接收到的复杂任务或目标进行整体分析和理解。然后它会生成一个高层次的计划将原始任务分解为一系列更小、更易于管理的子任务或步骤。这种分解有助于在执行阶段减少处理每个子任务所需的上下文长度这个计划通常是一个有序的行动序列指明了要达成最终目标需要完成哪些关键环节。这个蓝图可以先呈现给用户允许用户在执行开始前对计划步骤给出修改意见。执行阶段计划制定完成后可能已采纳用户意见Agent进入执行阶段。它会按照规划好的步骤逐一执行每个子任务。在执行每个子任务时Agent可以采用标准的ReAct循环来处理该子任务的具体细节例如调用特定工具、与外部环境交互、或进行更细致的推理。执行过程中Agent会监控每个子任务的完成情况。如果某个子任务成功则继续下一个如果遇到失败或预期之外的情况Agent可能需要重新评估当前计划可以动态调整计划或返回到规划阶段进行修正此阶段同样可以引入用户参与允许用户对子任务的执行过程或结果进行反馈甚至提出调整建议。与标准的ReAct相比Plan-and-Execute模式的主要优势在于结构化与上下文优化通过预先规划将复杂任务分解为小步骤不仅使Agent行为更有条理还有效减少了执行各子任务时的上下文长度提升了处理长链条任务的效率和稳定性。提升鲁棒性将大问题分解为小问题降低了单步决策的复杂性。如果某个子任务失败影响范围相对可控也更容易进行针对性的调整。增强可解释性与人机协同清晰的计划和分步执行过程使得Agent的行为更容易被理解和调试。更重要的是任务的分解为用户在规划审批和执行监控等环节的参与提供了便利用户可以对任务的执行步骤给出修改意见从而实现更高效的人机协作确保任务结果更符合预期。这种规划-执行的思考框架因其在复杂任务处理上的卓越表现已成为AI Agent领域广泛采用的核心策略之一。总结无论是刚入门的大模型应用开发者还是工程化的团队只要掌握了Agent底层原理和方法论结合合适的工具和框架都能轻松、高效开发出基于大模型的应用。从下一期开始我会以一个“代码生成系统”为实例详细讲解Agent如何在实际项目中进行运用整个“代码生成系统”的业务流程大致如下想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”