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ReAct模式的核心理念与循环ReAct是Reasoning and Acting思考与行动的缩写。它最初由2022年10月的一篇论文提出尽管已有近三年时间其提出的Agent运行模式至今仍被广泛使用。在ReAct模式下Agent的运行流程是一个持续的循环用户提交任务。Thought思考Agent首先进行思考决定接下来要做什么。Action行动思考后Agent决定是否调用工具。如果需要它会调用合适的工具如读取文件、写入文件内容等。请注意这里大模型是请求调用工具实际执行工具的是Agent的工具调用组件。Observation观察Agent查看工具的执行结果例如所读取的文件内容或写入是否成功。循环在观察之后Agent会继续思考再次判断是否需要调用工具。如果仍然需要它会重复Thought - Action - Observation的流程直到它认为不再需要调用工具可以直接给出结论为止。Final Answer最终答案当Agent认为任务完成时它会输出最终答案整个流程结束。因此ReAct流程的核心要素是Thought、Action、Observation和Final Answer。2. ReAct模式的实现奥秘系统提示词为什么大模型拿到用户问题后会先思考再行动而不是直接行动呢这与模型的训练过程关系不大大部分奥秘都集中在**系统提示词System Prompt**上。系统提示词是与用户问题一起发送给大模型的提示词它规定了模型的角色、运行时要遵守的规则以及各种环境信息等。如果希望模型按照ReAct模式返回答案系统提示词就会比较复杂。一个典型的ReAct系统提示词大致包含五个部分职责描述明确告诉模型它需要解决一个任务并将任务分解为多个步骤。对于每个步骤首先使用thought标签思考然后使用action标签调用工具工具的执行结果通过observation返回并持续这个思考和行动的过程直到有足够的信息提供final answer。示例提供具体的ReAct流程示例例如用户提问、模型思考、调用工具、观察结果、再次思考并给出最终答案的完整对话示例。这有助于模型理解并遵循预设的交互规范。可用工具列举Agent可用的工具列表及其功能说明例如用于读取文件内容、写入文件内容、运行终端命令的工具等。注意事项提供一些操作上的注意点。环境信息告知大模型当前的操作系、目录以及目录下的文件列表等相关环境信息。通过将这样的系统提示词和用户任务一起提交给大模型大模型就会遵循这些规范来输出答案从而实现ReAct模式的运行。3. ReAct模式的实际运行演示以DeepSeek为例当我们将包含ReAct规范的系统提示词和“写一个贪吃蛇游戏”的任务提交给它时DeepSeek会按照要求先在thought标签中思考然后使用action标签请求调用write_to_file工具来写入index.html文件内容。在实际的Agent中当大模型请求调用工具后Agent的工具调用组件会真正执行该工具例如将HTML内容写入文件。然后工具的执行结果如“写入成功”会作为observation返回给Agent主程序Agent主程序再将其加入到历史消息列表并再次发送给大模型。模型拿到工具的执行结果后就能根据结果推测下一步要干什么继续进行思考thought并请求写入CSS、JS文件。当所有文件写入完成后大模型在thought之后会返回一个final answer整个回答过程便彻底结束。这个过程完美体现了ReAct的运行节奏Thought-Action-Observation直到任务完成输出Thought-Final Answer。系统提示词相当于给模型安排了一个迷你剧本模型会严格按照这个剧本一步一步走完。一个完整的ReAct Agent其核心代码在于一个run函数。这个函数内部构建了一个消息列表包含系统提示词和用户问题然后调用模型获取执行结果。它会提取返回结果中的thought部分并打印然后检测是否包含final answer。如果不是就解析出action提取函数名和参数并执行对应的工具。工具执行结果会被放入observation并添加到消息列表然后循环再次请求模型直到模型返回final answer。三、Agent的另一运行模式Plan and Execute除了ReAct还有许多其他Agent的运行模式。其中一种常见的模式是先规划再执行。这类模式并没有统一的名称且每个Agent的实现细节可能有所不同。这里我们介绍一个比较有名的实现由LangChain提出的PlanandExecute模式。从总体上看PlanandExecute模式也遵循了先规划再执行的流程但它引入了一些动态修改规划的环节使其方案更加灵活。1. Plan and Execute模式的组成模块PlanandExecuteAgent内部包含以下几个关键模块Plan模型Plan Model负责根据用户问题生成具体的执行步骤或计划。Replan模型Replan Model负责根据每一步的执行结果动态调整或生成新的执行计划。Plan模型和Replan模型可以是同一个模型也可以是不同的模型。执行AgentExecution Agent负责执行计划中的每一个步骤。这个执行Agent本身也可以使用我们前面讲到的ReAct模式来运行。Agent主程序负责串联整个流程在合适的时机调用Plan模型、Replan模型或执行Agent。2. Plan and Execute模式的运行流程整个流程中用户、Plan and Execute Agent内部的各个模块Plan模型、Replan模型、执行Agent以及Agent主程序之间协同工作。用户提交任务用户将问题例如“今年澳网男子冠军的家乡在哪里”提交给Agent主程序。生成初始计划Agent主程序将用户问题发送给Plan模型让它给出具体的执行步骤例如先查询当前日期然后查询当前年份的澳网男子冠军名字再根据名字查询冠军家乡。执行计划步骤计划有了之后Agent主程序会将计划传给执行Agent让它执行计划中的第一步例如查询当前日期。执行Agent完成操作后会返回执行结果。动态调整计划/生成新计划Agent主程序会把用户问题、当前执行计划和历史执行记录都发送给Replan模型让它生成一个新的执行计划。由于拿到了第一步的执行结果情况可能发生变化因此修改原计划是正常的。新的计划会剔除已完成的步骤并可能根据新信息使后续步骤更精确。循环执行与ReplanAgent主程序接到新的执行计划后会继续重复这个“执行计划步骤”和“动态调整计划”的循环。这个循环会一直进行直到所有计划中的步骤都已完成。输出最终答案在最后一轮循环中当Replan模型发现所有步骤都已完成用户的问题可以回答出来时它返回的就不是最新的执行计划而是最终的答案。Agent主程序接到这个最终答案后便会将其转发给用户整个流程结束。因此Replan模型的返回结果有两种可能性新的执行计划或最终答案。四、总结Agent作为大模型热潮下兴起的重要概念通过将大模型与各种工具相结合极大地扩展了其感知和改变外部环境的能力。无论是循环思考与行动的ReAct模式还是先规划后动态执行的Plan and Execute模式都为Agent赋予了强大的自动化和问题解决能力。理解Agent的概念、运行原理以及不同构建模式是深入掌握AI前沿技术并将其应用于实际场景的关键。随着Agent技术的不断成熟我们可以预见它们将在编程、信息检索、自动化办公等更多领域发挥越来越重要的作用真正成为我们身边的智能助手。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。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。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】