09-Agent智能体：大模型的＂手＂和＂脚＂

科技前沿 • 2026-03-16 08:01 • 阅读 0

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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

GPT plus 代充 只需 145

Agent vs LLM对比

维度 LLM Agent 输出仅文本文本+行动能力边界知识截止可访问实时信息任务执行单轮对话多步规划执行工具使用无可调用多种工具自主性被动响应主动规划执行

ReAct框架

ReAct（Reasoning + Acting）是最经典的Agent框架：

完整示例

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工具定义

工具调用

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记忆类型

记忆实现

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任务分解

执行监控

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框架对比

框架特点适用场景 LangChain 生态丰富，组件完善通用Agent开发 AutoGPT 自主性强，目标驱动自主任务执行 CrewAI 多Agent协作团队协作任务 MetaGPT 软件开发专用代码生成项目 AutoGen 多Agent对话复杂协作场景

LangChain Agent示例

AutoGPT风格Agent

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协作模式

CrewAI示例

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组件功能关键技术大脑理解、规划、决策 LLM 感知接收环境信息多模态理解记忆存储和检索信息向量数据库工具与外界交互 Function Calling 规划任务分解执行 ReAct、Planning

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**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 ❤️