產(chǎn)品類網(wǎng)站模板,平面設計套用模板網(wǎng)站,急切網(wǎng),杭州百度首頁優(yōu)化本文全面介紹智能體(Agent)的核心概念、架構(gòu)設計與實現(xiàn)方法#xff0c;涵蓋PEAS模型、智能體循環(huán)、提示工程等基礎原理#xff0c;以及與傳統(tǒng)工作流的本質(zhì)區(qū)別。詳細解析ReAct、Plan-and-Solve、Reflection等核心架構(gòu)#xff0c;對比AutoGen、AgentScope、CAMEL、LangGraph等…本文全面介紹智能體(Agent)的核心概念、架構(gòu)設計與實現(xiàn)方法涵蓋PEAS模型、智能體循環(huán)、提示工程等基礎原理以及與傳統(tǒng)工作流的本質(zhì)區(qū)別。詳細解析ReAct、Plan-and-Solve、Reflection等核心架構(gòu)對比AutoGen、AgentScope、CAMEL、LangGraph等主流框架特點與適用場景并介紹模型參數(shù)調(diào)優(yōu)策略與低代碼開發(fā)工具為開發(fā)者提供構(gòu)建高性能智能體系統(tǒng)的完整指南?！锉疚娜媸崂砹酥悄荏w(Agent)的核心概念、架構(gòu)設計與實現(xiàn)方法以及主流框架的對比分析。智能體基礎理解Agent的工作原理1.1 任務環(huán)境分析PEAS模型要理解智能體的運作我們必須先理解它所處的任務環(huán)境。在人工智能領域通常使用PEAS模型來精確描述一個任務環(huán)境即分析其性能度量(Performance)評估智能體成功與否的標準環(huán)境(Environment)智能體運作的場景與條件執(zhí)行器(Actuators)智能體影響環(huán)境的方式傳感器(Sensors)智能體獲取環(huán)境信息的渠道1.2 智能體循環(huán)持續(xù)交互的核心機制智能體并非一次性完成任務而是通過一個持續(xù)的循環(huán)與環(huán)境進行交互這個核心機制被稱為智能體循環(huán)(Agent Loop)。在這個循環(huán)中智能體接收環(huán)境信息進行內(nèi)部推理然后執(zhí)行動作再觀察結(jié)果如此反復直到達成目標。1.3 提示工程驅(qū)動LLM的關鍵驅(qū)動真實LLM的關鍵在于提示工程(Prompt Engineering)。我們需要設計一個指令模板告訴LLM它應該扮演什么角色、擁有哪些工具、以及如何格式化它的思考和行動。這是我們智能體的說明書它將作為system_prompt傳遞給LLM。例如一個旅行助手智能體的系統(tǒng)提示可能是AGENT_SYSTEM_PROMPT 你是一個智能旅行助手。你的任務是分析用戶的請求,并使用可用工具一步步地解決問題。 # 可用工具: - get_weather(city: str): 查詢指定城市的實時天氣。 - get_attraction(city: str, weather: str): 根據(jù)城市和天氣搜索推薦的旅游景點。 # 行動格式: 你的回答必須嚴格遵循以下格式。首先是你的思考過程,然后是你要執(zhí)行的具體行動。 Thought: [這里是你的思考過程和下一步計劃] Action: [這里是你要調(diào)用的工具,格式為 function_name(arg_namearg_value)] # 任務完成: 當你收集到足夠的信息,能夠回答用戶的最終問題時,你必須在Action:字段后使用 finish(answer...) 來輸出最終答案。 請開始吧!智能體 vs 傳統(tǒng)工作流本質(zhì)區(qū)別2.1 工作流(Workflow)模式工作流是一種傳統(tǒng)的自動化范式其核心是對一系列任務或步驟進行預先定義的、結(jié)構(gòu)化的編排。它本質(zhì)上是一個精確的、靜態(tài)的流程圖規(guī)定了在何種條件下、以何種順序執(zhí)行哪些操作。2.2 智能體(Agent)模式基于大型語言模型的智能體是一個具備自主性的、以目標為導向的系統(tǒng)。它不僅僅是執(zhí)行預設指令而是能夠在一定程度上理解環(huán)境、進行推理、制定計劃并動態(tài)地采取行動以達成最終目標。LLM在其中扮演著大腦的角色。這種基于實時信息進行動態(tài)推理和決策的能力正是Agent的核心價值所在。模型參數(shù)調(diào)優(yōu)提升Agent性能的關鍵3.1 溫度(Temperature)參數(shù)Temperature這類的可配置參數(shù)其本質(zhì)是通過調(diào)整模型對概率分布的采樣策略讓輸出匹配具體場景需求配置合適的參數(shù)可以提升Agent在特定場景的性能。3.2 Top-k與Top-p采樣Top-k將所有token按概率從高到低排序取排名前k個的token組成候選集隨后對篩選出的k個token的概率進行歸一化Top-p將所有token按概率從高到低排序從排序后的第一個token開始逐步累加概率直到累積和首次達到或超過閾值p3.3 參數(shù)協(xié)同工作機制在文本生成中當同時設置Top-p、Top-k和溫度系數(shù)時這些參數(shù)會按照分層過濾的方式協(xié)同工作其優(yōu)先級順序為溫度調(diào)整→Top-k→Top-p。溫度調(diào)整整體分布的陡峭程度Top-k會先保留概率最高的k個候選然后Top-p會從Top-k的結(jié)果中選取累積概率≥p的最小集合作為最終的候選集。核心智能體架構(gòu)與實現(xiàn)4.1 ReAct智能體ReAct是一種將推理(Reasoning)與行動(Action)相結(jié)合的智能體架構(gòu)。其核心思想是讓智能體在思考過程中明確表達推理步驟然后基于推理選擇適當?shù)男袆釉俑鶕?jù)行動結(jié)果更新認知形成一個持續(xù)的循環(huán)。# ReAct提示詞模板REACT_PROMPT_TEMPLATE 請注意,你是一個有能力調(diào)用外部工具的智能助手。 可用工具如下: {tools} 請嚴格按照以下格式進行回應: Thought: 你的思考過程,用于分析問題、拆解任務和規(guī)劃下一步行動。 Action: 你決定采取的行動,必須是以下格式之一: - {tool_name}[{tool_input}]:調(diào)用一個可用工具。 - Finish[最終答案]:當你認為已經(jīng)獲得最終答案時。 - 當你收集到足夠的信息,能夠回答用戶的最終問題時,你必須在Action:字段后使用 finish(answer...) 來輸出最終答案。 現(xiàn)在,請開始解決以下問題:Question: {question} History: {history} 智能體將不斷重復這個Thought - Action - Observation的循環(huán)將新的觀察結(jié)果追加到歷史記錄中形成一個不斷增長的上下文直到它在Thought中認為已經(jīng)找到了最終答案然后輸出結(jié)果。這個過程形成了一個強大的協(xié)同效應推理使得行動更具目的性而行動則為推理提供了事實依據(jù)。4.2 Plan-and-Solve智能體Plan-and-Solve將整個流程解耦為兩個核心階段規(guī)劃階段(Planning Phase)首先智能體會接收用戶的完整問題。它的第一個任務不是直接去解決問題或調(diào)用工具而是將問題分解并制定出一個清晰、分步驟的行動計劃。這個計劃本身就是一次大語言模型的調(diào)用產(chǎn)物。執(zhí)行階段(Solving Phase)在獲得完整的計劃后智能體進入執(zhí)行階段。它會嚴格按照計劃中的步驟逐一執(zhí)行。每一步的執(zhí)行都可能是一次獨立的LLM調(diào)用或者是對上一步結(jié)果的加工處理直到計劃中的所有步驟都完成最終得出答案。# 規(guī)劃器提示詞模板PLANNER_PROMPT_TEMPLATE 你是一個頂級的AI規(guī)劃專家。你的任務是將用戶提出的復雜問題分解成一個由多個簡單步驟組成的行動計劃。 請確保計劃中的每個步驟都是一個獨立的、可執(zhí)行的子任務,并且嚴格按照邏輯順序排列。 你的輸出必須是一個Python列表,其中每個元素都是一個描述子任務的字符串。 問題: {question} 請嚴格按照以下格式輸出你的計劃,python與作為前后綴是必要的: python [步驟1, 步驟2, 步驟3, ...] # 執(zhí)行器提示詞模板EXECUTOR_PROMPT_TEMPLATE 你是一位頂級的AI執(zhí)行專家。你的任務是嚴格按照給定的計劃,一步步地解決問題。 你將收到原始問題、完整的計劃、以及到目前為止已經(jīng)完成的步驟和結(jié)果。 請你專注于解決當前步驟,并僅輸出該步驟的最終答案,不要輸出任何額外的解釋或?qū)υ挕?# 原始問題: {question} # 完整計劃: {plan} # 歷史步驟與結(jié)果: {history} # 當前步驟: {current_step} 請僅輸出針對當前步驟的回答: 4.3 Reflection智能體Reflection機制的核心思想是為智能體引入一種事后(post-hoc)的自我校正循環(huán)使其能夠像人類一樣審視自己的工作發(fā)現(xiàn)不足并進行迭代優(yōu)化。它為智能體提供了一個內(nèi)部糾錯回路使其不再完全依賴于外部工具的反饋(ReAct的Observation)從而能夠修正更高層次的邏輯和策略錯誤。Reflection機制的優(yōu)勢將一次性的任務執(zhí)行轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€持續(xù)優(yōu)化的過程顯著提升復雜任務的最終成功率和答案質(zhì)量為智能體構(gòu)建了一個臨時的短期記憶整個執(zhí)行-反思-優(yōu)化的軌跡形成了寶貴的經(jīng)驗記錄支持多模態(tài)反思可以反思和修正文本以外的輸出(如代碼、圖像等)# 初始執(zhí)行提示詞INITIAL_PROMPT_TEMPLATE 你是一位資深的Python程序員。請根據(jù)以下要求,編寫一個Python函數(shù)。 你的代碼必須包含完整的函數(shù)簽名、文檔字符串,并遵循PEP 8編碼規(guī)范。 要求: {task} 請直接輸出代碼,不要包含任何額外的解釋。 # 反思提示詞REFLECT_PROMPT_TEMPLATE 你是一位極其嚴格的代碼評審專家和資深算法工程師,對代碼的性能有極致的要求。 你的任務是審查以下Python代碼,并專注于找出其在strong算法效率/strong上的主要瓶頸。 # 原始任務: {task}# 待審查的代碼: python {code} 請分析該代碼的時間復雜度,并思考是否存在一種strong算法上更優(yōu)/strong的解決方案來顯著提升性能。 如果存在,請清晰地指出當前算法的不足,并提出具體的、可行的改進算法建議(例如,使用篩法替代試除法)。 如果代碼在算法層面已經(jīng)達到最優(yōu),才能回答無需改進。 請直接輸出你的反饋,不要包含任何額外的解釋。 # 優(yōu)化提示詞REFINE_PROMPT_TEMPLATE 你是一位資深的Python程序員。你正在根據(jù)一位代碼評審專家的反饋來優(yōu)化你的代碼。 # 原始任務: {task} # 你上一輪嘗試的代碼: {last_code_attempt} 評審員的反饋: {feedback} 請根據(jù)評審員的反饋,生成一個優(yōu)化后的新版本代碼。 你的代碼必須包含完整的函數(shù)簽名、文檔字符串,并遵循PEP 8編碼規(guī)范。 請直接輸出優(yōu)化后的代碼,不要包含任何額外的解釋。 智能體框架對比分析5.1 框架的本質(zhì)與價值框架的本質(zhì)是提供一套經(jīng)過驗證的規(guī)范。它將所有智能體共有的、重復性的工作(如主循環(huán)、狀態(tài)管理、工具調(diào)用、日志記錄等)進行抽象和封裝讓我們在構(gòu)建新的智能體時能夠?qū)Ｗ⒂谄洫毺氐臉I(yè)務邏輯而非通用的底層實現(xiàn)。5.2 AutoGen基于對話的協(xié)作AutoGen的核心思想是通過對話實現(xiàn)協(xié)作。它將多智能體系統(tǒng)抽象為一個由多個可對話智能體組成的群聊。開發(fā)者可以定義不同角色(如Coder, ProductManager, Tester)并設定它們之間的交互規(guī)則(例如Coder寫完代碼后由Tester自動接管)。任務的解決過程就是這些智能體在群聊中通過自動化消息傳遞不斷對話、協(xié)作、迭代直至最終目標達成的過程。AutoGen的核心機制輪詢?nèi)毫?RoundRobinGroupChat)這是一種明確的、順序化的對話協(xié)調(diào)機制。它會讓參與的智能體按照預定義的順序依次發(fā)言。這種模式非常適用于流程固定的任務例如一個典型的軟件開發(fā)流程產(chǎn)品經(jīng)理先提出需求然后工程師編寫代碼最后由代碼審查員進行檢查。def create_product_manager(model_client): 創(chuàng)建產(chǎn)品經(jīng)理智能體 system_message 你是一位經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品經(jīng)理專門負責軟件產(chǎn)品的需求分析和項目規(guī)劃。 你的核心職責包括 1. **需求分析**深入理解用戶需求識別核心功能和邊界條件 2. **技術規(guī)劃**基于需求制定清晰的技術實現(xiàn)路徑 3. **風險評估**識別潛在的技術風險和用戶體驗問題 4. **協(xié)調(diào)溝通**與工程師和其他團隊成員進行有效溝通 當接到開發(fā)任務時請按以下結(jié)構(gòu)進行分析 1. 需求理解與分析 2. 功能模塊劃分 3. 技術選型建議 4. 實現(xiàn)優(yōu)先級排序 5. 驗收標準定義 請簡潔明了地回應并在分析完成后說請工程師開始實現(xiàn)。 return AssistantAgent( nameProductManager, model_clientmodel_client, system_messagesystem_message, )工作流程創(chuàng)建一個RoundRobinGroupChat實例并將所有參與協(xié)作的智能體加入其中當任務開始時群聊按預設順序依次激活相應智能體被選中的智能體根據(jù)當前對話上下文進行響應群聊將新回復加入對話歷史并激活下一個智能體過程持續(xù)進行直到達到最大對話輪次或滿足預設終止條件5.3 AgentScope工業(yè)級多智能體平臺AgentScope是一個專為多智能體應用設計的、功能全面的開發(fā)平臺。它的核心特點是易用性和工程化。它提供了一套非常友好的編程接口讓開發(fā)者可以輕松定義智能體、構(gòu)建通信網(wǎng)絡并管理整個應用的生命周期。其內(nèi)置的消息傳遞機制和對分布式部署的支持使其非常適合構(gòu)建和運維復雜、大規(guī)模的多智能體系統(tǒng)。與AutoGen相比AgentScope的核心差異在于其消息驅(qū)動的架構(gòu)設計和工業(yè)級的工程實踐。如果說AutoGen更像是一個靈活的對話工作室那么AgentScope就是一個完整的智能體操作系統(tǒng)為開發(fā)者提供了從開發(fā)、測試到部署的全生命周期支持。與許多框架采用的繼承式設計不同AgentScope選擇了組合式架構(gòu)和消息驅(qū)動模式。這種設計不僅增強了系統(tǒng)的模塊化程度也為其出色的并發(fā)性能和分布式能力奠定了基礎。AgentScope的工程化優(yōu)勢也帶來了一定的復雜性成本。其消息驅(qū)動架構(gòu)雖然強大但對開發(fā)者的技術要求較高需要理解異步編程、分布式通信等概念。對于簡單的多智能體對話場景這種架構(gòu)可能顯得過于復雜存在過度工程化的風險。此外作為相對較新的框架其生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)資源還有待進一步完善。因此AgentScope更適合需要構(gòu)建大規(guī)模、高可靠性的生產(chǎn)級多智能體系統(tǒng)而對于快速原型開發(fā)或簡單應用場景選擇更輕量級的框架可能更為合適。5.4 CAMEL角色扮演協(xié)作CAMEL最初的核心目標是探索如何在最少的人類干預下讓兩個智能體通過角色扮演自主協(xié)作解決復雜任務。CAMEL實現(xiàn)自主協(xié)作的基石是兩大核心概念角色扮演(Role-Playing)和引導性提示(Inception Prompting)。5.5 LangGraph圖結(jié)構(gòu)工作流作為LangChain生態(tài)的擴展LangGraph另辟蹊徑將智能體的執(zhí)行流程建模為圖(Graph)。在傳統(tǒng)的鏈式結(jié)構(gòu)中信息只能單向流動。而LangGraph將每一步操作(如調(diào)用LLM、執(zhí)行工具)定義為圖中的一個節(jié)點(Node)并用邊(Edge)來定義節(jié)點之間的跳轉(zhuǎn)邏輯。這種設計天然支持循環(huán)(Cycles)使得實現(xiàn)如Reflection這樣的迭代、修正、自我反思的復雜工作流變得異常簡單和直觀。與前面介紹的基于對話的框架(如AutoGen和CAMEL)不同LangGraph將智能體的執(zhí)行流程建模為一種狀態(tài)機(State Machine)并將其表示為有向圖(Directed Graph)。在這種范式中圖的節(jié)點(Nodes)代表一個具體的計算步驟(如調(diào)用LLM、執(zhí)行工具)而邊(Edges)則定義了從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的跳轉(zhuǎn)邏輯。這種設計的革命性之處在于它天然支持循環(huán)使得構(gòu)建能夠進行迭代、反思和自我修正的復雜智能體工作流變得前所未有的直觀和簡單。當前主流的低代碼智能體開發(fā)平臺呈現(xiàn)多元化發(fā)展格局字節(jié)跳動旗下的Coze憑借可視化拖拽式界面和豐富的模板庫成為零代碼用戶的入門首選尤其適合對話類應用開發(fā)但其擴展性有限且僅支持云服務部署。國產(chǎn)開源平臺Dify則以靈活定制和企業(yè)級能力見長支持云服務與本地部署雙模式集成了主流大模型和低代碼工作流功能深受開發(fā)者青睞。德國工具n8n憑借其工匠精神和強大的工作流編排能力在輕量級應用領域占據(jù)一席之地。此外專注于企業(yè)級知識庫系統(tǒng)和智能問答應用的FastGPT以及全棧式企業(yè)平臺得助智能等共同構(gòu)成了2025年智能體低代碼開發(fā)平臺的生態(tài)矩陣。為了在本地實現(xiàn)高性能、生產(chǎn)級的模型推理服務社區(qū)涌現(xiàn)出了VLLM和Ollama等優(yōu)秀工具。這些工具能夠顯著提升推理速度降低資源消耗使智能體在本地環(huán)境中也能獲得接近云端的性能表現(xiàn)。隨著框架的成熟和工具鏈的完善智能體開發(fā)的門檻正在逐步降低但對開發(fā)者來說理解其底層原理和設計模式仍然是構(gòu)建高性能、高可靠性智能體系統(tǒng)的關鍵。未來隨著多模態(tài)能力的增強和與物理世界的深度結(jié)合智能體將在更廣泛的應用場景中發(fā)揮重要作用。AI時代未來的就業(yè)機會在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。從ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然語言處理、計算機視覺、多模態(tài)等核心領域技術普惠化、應用垂直化與生態(tài)開源化正催生Prompt工程師、自然語言處理、計算機視覺工程師、大模型算法工程師、AI應用產(chǎn)品經(jīng)理等AI崗位。掌握大模型技能就是把握高薪未來。那么普通人如何抓住大模型風口AI技術的普及對個人能力提出了新的要求在AI時代持續(xù)學習和適應新技術變得尤為重要。無論是企業(yè)還是個人都需要不斷更新知識體系提升與AI協(xié)作的能力以適應不斷變化的工作環(huán)境。因此這里給大家整理了一份《2025最新大模型全套學習資源》包括2025最新大模型學習路線、大模型書籍、視頻教程、項目實戰(zhàn)、最新行業(yè)報告、面試題等帶你從零基礎入門到精通快速掌握大模型技術由于篇幅有限有需要的小伙伴可以掃碼獲取1. 成長路線圖學習規(guī)劃要學習一門新的技術作為新手一定要先學習成長路線圖方向不對努力白費。這里我們?yōu)樾率趾拖胍M一步提升的專業(yè)人士準備了一份詳細的學習成長路線圖和規(guī)劃。2. 大模型經(jīng)典PDF書籍書籍和學習文檔資料是學習大模型過程中必不可少的我們精選了一系列深入探討大模型技術的書籍和學習文檔它們由領域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學習大模型提供堅實的理論基礎。書籍含電子版PDF3. 大模型視頻教程對于很多自學或者沒有基礎的同學來說書籍這些純文字類的學習教材會覺得比較晦澀難以理解因此我們提供了豐富的大模型視頻教程以動態(tài)、形象的方式展示技術概念幫助你更快、更輕松地掌握核心知識。4. 大模型項目實戰(zhàn)學以致用當你的理論知識積累到一定程度就需要通過項目實戰(zhàn)在實際操作中檢驗和鞏固你所學到的知識同時為你找工作和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎。5. 大模型行業(yè)報告行業(yè)分析主要包括對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機會等進行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術和應用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。6. 大模型面試題面試不僅是技術的較量更需要充分的準備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術之后就需要開始準備面試我們將提供精心整理的大模型面試題庫涵蓋當前面試中可能遇到的各種技術問題讓你在面試中游刃有余。為什么大家都在學AI大模型隨著AI技術的發(fā)展企業(yè)對人才的需求從“單一技術”轉(zhuǎn)向 “AI行業(yè)”雙背景。企業(yè)對人才的需求從“單一技術”轉(zhuǎn)向 “AI行業(yè)”雙背景。金融AI、制造AI、醫(yī)療AI等跨界崗位薪資漲幅達30%-50%。同時很多人面臨優(yōu)化裁員近期科技巨頭英特爾裁員2萬人傳統(tǒng)崗位不斷縮減因此轉(zhuǎn)行AI勢在必行這些資料有用嗎這份資料由我們和魯為民博士(北京清華大學學士和美國加州理工學院博士)共同整理現(xiàn)任上海殷泊信息科技CEO其創(chuàng)立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強勁表現(xiàn)者’認證服務航天科工、國家電網(wǎng)等1000企業(yè)以第一作者在IEEE Transactions發(fā)表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統(tǒng)強化學習專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領銜研發(fā)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰(zhàn)項目無論你是小白還是有些技術基礎的技術人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。大模型全套學習資料已整理打包有需要的小伙伴可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】