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江阴做网站的,seo专业培训,鞍山信息港号吧,安徽关键词seo在大模型应用爆发的当下#xff0c;AI 智能体#xff08;Agent#xff09;已成为连接模型能力与实际场景的核心桥梁。无论是自动化办公、智能客服#xff0c;还是复杂任务规划#xff0c;智能体都在发挥关键作用。本文将用通俗的语言 实操案例#xff0c;带小白和程序员…在大模型应用爆发的当下AI 智能体Agent已成为连接模型能力与实际场景的核心桥梁。无论是自动化办公、智能客服还是复杂任务规划智能体都在发挥关键作用。本文将用通俗的语言 实操案例带小白和程序员快速入门智能体核心知识尤其聚焦经典范式 ReAct 的落地应用。1、 智能体是什么一篇看懂核心定义智能体的概念看似抽象但不同权威定义能帮我们快速抓本质经典教材《人工智能现代方法》给出最宽泛定义任何能通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境的事物都可称为智能体。小到扫地机器人大到自动驾驶系统都符合这一范畴。Google 的定义更贴合 AI 场景AI 智能体是利用 AI 实现目标、代表用户完成任务的软件系统核心具备推理、规划、记忆三大能力且能自主学习适应。维基百科对 LLM 智能体补充说明纯 LLM 并非自主智能体缺乏环境交互、记忆和规划能力但通过添加角色设定、环境输入、记忆工具和行动规划就能转化为智能体。简单来说智能体 大模型大脑 工具手脚 交互机制感知核心是让 AI 像人一样思考并完成任务。如果还是觉得抽象我们从具体的智能体范式 ReAct 入手结合案例理解更高效。2、ReAct姚顺雨提出的 ReAct[3] 是一个基于 LLM 的智能体范式这已得到广泛认可。在 ReAct 之前LLM 在完成任务时常采用这两类策略• 纯推理reason only例如 Chain-of-Thought思维链, 只让模型内部展开推理。这类方法能分解问题但容易出现幻觉hallucination和错误累积。• 纯行动act only例如让模型输出行为/动作与外界环境或 API 交互比如查询知识库或执行步进任务。这类方法能获取外部信息但缺乏高层推理和规划能力。ReAct 的核心思想是将推理与行动交错联合起来形成一个更强、更鲁棒的任务求解范式即通过模型交替产生推理内容与行动指令并结合实际执行结果来进一步推理从而实现推理与行动的协同。2.1. Thought - Act - Observe结合论文中的示例比较容易理解其工作流程。LLM 思考任务目标、历史反馈明确下一步行动的逻辑依据LLM 生成下一步的行动示例为知识问答所以都是 Search 指令执行与外部交互的动作将外部反馈传递给 LLM为下一轮 TAO 提供信息。仅从论文中的示例来看ReAct 是一种 prompt 级别的范式设计所以笔者决定通过手动操作来演示。2.2. 人工 Act 示例system 提示词来自旧版本的 LangChainAnswer the following questions as best you can. You have access to the following tools: Search: A search engine. Usefulforwhen you need to answer questions about current events. Input should be a search query. Calculator: Usefulforwhen you need to answer questions about math. The way you use the tools is by specifying a json blob. Specifically, this json should have aactionkey(with the name of the tool to use)and aaction_inputkey(with the input to the tool going here). The only values that should beintheactionfield are: Search, Calculator The$JSON_BLOBshould only contain a SINGLE action,doNOTreturna list of multiple actions. Here is an example of a valid$JSON_BLOB:{action:$TOOL_NAME,action_input:$INPUT}ALWAYS use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what todoAction:$JSON_BLOBObservation: the result of the action...(this Thought/Action/Observation can repeat Ntimes)Thought: I now know the final answer Final Answer: the final answer to the original input question Begin!Reminder to always use the exact charactersFinal Answerwhen responding.这样发起 LLM 调用需要注意 stop 的设置client.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role:system,content:system_prompt},{role:user,content:user_prompt},],temperature0,streamFalse, stop[Observation:])第一轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少LLM响应Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}人工搜索赵二狗的儿子是钱小猫第二轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought:LLM响应Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}人工搜索钱小猫今年9岁第三轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought:LLM响应Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{action:Calculator,action_input:9 ** 2}人工计算Answer: 81第四轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{action:Calculator,action_input:9 ** 2}Observation: Answer:81Thought:LLM响应赵二狗的儿子是钱小猫他今年9岁年龄的平方是81。 Final Answer: 赵二狗的儿子是钱小猫他现在的年龄的2次方是81。2.3. 工具的发展在姚顺雨等人于2022年发表 ReAct 论文时工具tools还只能通过提示词进行定义。然而自那时起工具相关技术迅速演进在功能定义、调用方式与应用范围等方面都取得了显著进展。其中的一条线是训练模型学会使用工具。Meta 于2023年发表的 Toolformer[4] 可以说是一个里程碑今天的主流大模型都在做 Toolformer 类似目标的后训练但实现远比论文中描述的流水线更复杂、更系统化。另外一条线是工具使用API的规范化。OpenAI 于2023年推出“函数调用”Function Calling特性允许开发者在 Chat Completions API 中定义函数接口函数签名 / JSON schema并让模型智能输出函数名与参数供开发者执行对应动作[5]接着又于2025年发布了新的 Agents 平台及 Responses API通过 Responses API 可以更方便地构建 agent让模型与工具协作能力更强[6]。3、 总结智能体在广义上难以给出明确定义但是 ReAct 是基于 LLM 的智能体的基础范式。从这个角度可以总结智能体的两大特征为LLM 是智能体的规划器大模型自主推理生成 Thought规划 Action更复杂的范式还会进行反思 Reflection智能体通过工具与外界产生交互获取的 Observe 为后续规划提供信息。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 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