理解AI Agent的核心原理，让大模型从”对话者”进化为”行动者”。
大语言模型擅长对话和生成文本，但它能做的远不止于此。Agent（智能体）赋予了大模型”行动”的能力——它可以搜索网络、调用API、执行代码、操作软件。
今天，我们来探索AI Agent的奥秘，看看大模型如何获得”手”和”脚”。
从LLM到Agent的进化
Agent的核心组成
Agent vs LLM对比
ReAct框架
ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的Agent框架：
完整示例
工具定义
工具调用
记忆类型
记忆实现
任务分解
执行监控
框架对比
LangChain Agent示例
AutoGPT风格Agent
协作模式
CrewAI示例
- 思考题：
- Agent和传统软件自动化有什么区别？
- 如何设计Agent的工具集？
- 动手练习：
- 使用LangChain构建一个简单的Agent
- 实现一个能够搜索网络并总结信息的Agent
- 延伸阅读：
- ReAct论文
- LangChain Agent 智能体 Agent文档
下一篇文章，我们将深入探讨：用LangChain构建你的第一个AI应用
会解答这些问题：
- LangChain的核心概念是什么？
- 如何使用LangChain构建完整应用？
- 有哪些最佳实践？
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作者：ECH00O00 本文首发于掘金专栏《AI科普实验室》 欢迎评论区交流讨论，点赞收藏就是最大的鼓励 ❤️
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