核心内容摘要
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随着大模型技术的快速发展AI Agent 逐渐成为备受关注的核心概念。
它突破了大模型无法感知和改变外界环境的局限通过“大模型 工具”的组合实现了任务的自动化处理在编程、搜索、办公等多个领域展现出强大潜力。
AI Agent 是什么传统大模型如 GPT-4o、DeepSeek 等虽然具备强大的逻辑推理和内容生成能力但存在明显短板——无法主动感知外部环境也不能直接改变外部状态。
举个例子大模型可以生成贪吃蛇游戏的代码却无法自主将代码写入文件若想基于已有代码进行修改还需要用户手动提供代码内容。
AI Agent 则完美解决了这一问题。
它是将大模型与各类工具相结合形成的能够自主感知和改变外界环境的智能程序。
这些工具包括读写文件、查看文件列表、运行终端命令等相当于给大模型装上了“感官”和“四肢”使其可以独立完成端到端的任务。
目前 AI Agent 类型丰富不同类型专注于不同领域。
编程类 Agent 如 Cursor能根据用户需求自动编写代码搜索类 Agent 如 Minus可自主生成执行计划、搜索信息并整理成报告全程无需用户过多干预。
AI Agent 的核心运行模式AI Agent 的运行模式多样其中ReAct和Plan-And-Execute是两种最具代表性的模式。
一ReAct 模式思考与行动的循环ReAct 是 Reasoning and Acting 的缩写意为思考与行动。
该模式由 2022 年 10 月的一篇论文提出是目前应用最广泛的 Agent 运行模式。
核心流程ReAct 模式的运行遵循“思考Thought—行动Action—观察Observation”的循环直至输出最终答案Final Answer。
用户提交任务后Agent 先进行思考判断是否需要调用工具。
若需要Agent 选择合适工具执行行动比如读取文件、写入代码等。
行动完成后Agent 观察工具的执行结果如文件是否写入成功、读取到的内容是什么。
基于观察结果Agent 再次思考决定是继续调用工具还是直接输出最终答案。
实现关键系统提示词ReAct 模式的核心奥秘在于系统提示词。
系统提示词会与用户任务一起发送给大模型它规定了大模型的角色、运行规则和环境信息。
一份完整的 ReAct 系统提示词通常包含职责描述、示例、可用工具、
注意事项和环境信息五个部分。
它就像给大模型设定的“迷你剧本”引导大模型严格按照“思考—行动—观察”的流程运行。
二Plan-And-Execute 模式先规划再执行动态调整Plan-And-Execute 模式的核心是“先规划、再执行、动态调整”由 LangChain 提出适用于步骤复杂、需要多轮调整的任务。
核心结构该模式的 Agent 内部包含四个核心模块Plan 模型负责根据用户任务生成初始执行计划。
Reply 模型根据每一步的执行结果动态调整执行计划或输出最终答案。
执行 Agent负责执行计划中的具体步骤可采用 ReAct 等其他模式。
主程序串联整个流程协调各个模块的运行。
三ReAct 与 Plan-And-Execute 模式对比表对比维度ReAct 模式Plan-And-Execute 模式核心理念边思考边执行循环推进无需提前制定完整计划先制定初始计划执行中动态调整再完成任务提出背景/主体2022年10月论文提出无明确主导主体LangChain 提出有明确技术框架支撑核心结构大模型工具主程序串联思考-行动-观察Plan/Reply模型执行Agent主程序多模块协同运行流程用户任务→思考→行动→观察→循环至输出答案用户任务→生成计划→执行步骤→调整计划→循环至完成实现关键系统提示词引导循环流程Plan规划能力与Reply动态调整能力适用场景步骤简单、目标明确无需复杂规划如简单编程、单文件操作步骤复杂、需多轮调整需分步拆解如多步骤信息查询
三、
总结AI Agent 是大模型技术的重要延伸通过“大模型 工具”的组合实现了从“被动生成”到“主动执行”的跨越。
ReAct 模式凭借简单高效的“思考—行动—观察”循环成为主流应用模式Plan-And-Execute 模式则通过动态规划更适合处理复杂任务。
随着技术的发展AI Agent 有望在更多领域实现落地推动自动化工作流的普及。
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