網(wǎng)站模板大小,個(gè)人建什么網(wǎng)站比較好,物業(yè)管理系統(tǒng)er圖,深圳設(shè)計(jì)師工資一般多少在構(gòu)建智能體#xff08;Agent#xff09;的應(yīng)用的過程中中#xff0c;我們面臨一個(gè)核心挑戰(zhàn)#xff1a;如何讓Agent從一個(gè)簡(jiǎn)單的“問答機(jī)”#xff0c;轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)能夠自主規(guī)劃、調(diào)用外部工具并解決復(fù)雜任務(wù)的“問題解決者”#xff1f;ReAct模式正是為此而生#xff0c…在構(gòu)建智能體Agent的應(yīng)用的過程中中我們面臨一個(gè)核心挑戰(zhàn)如何讓Agent從一個(gè)簡(jiǎn)單的“問答機(jī)”轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)能夠自主規(guī)劃、調(diào)用外部工具并解決復(fù)雜任務(wù)的“問題解決者”ReAct模式正是為此而生它提供了一種強(qiáng)大的范式賦予大型語言模型LLM融合內(nèi)在思考與外在行動(dòng)的能力。ReActReasoning Acting推理 行動(dòng)是一種讓大語言模型LLM模擬人類 “思考 - 行動(dòng) - 反饋 - 再思考” 閉環(huán)的工作范式核心是讓模型不再僅依賴內(nèi)部知識(shí)生成答案而是通過 “先推理該做什么再執(zhí)行具體行動(dòng)最后根據(jù)行動(dòng)結(jié)果優(yōu)化思考” 的流程解決復(fù)雜、需要外部信息或多步驟決策的任務(wù)。那么傳統(tǒng)的“基礎(chǔ) LLM 模式” 與 “ReAct 模式” 有什么區(qū)別首先了解下ReAct的相關(guān)特性。ReAct 的核心思想ReAct 的本質(zhì)是打破 LLM “純生成式回答” 的局限推理Reasoning模型基于任務(wù)目標(biāo)、歷史上下文分析 “當(dāng)前需要什么信息”“下一步該調(diào)用什么工具 / 執(zhí)行什么動(dòng)作”行動(dòng)Acting模型執(zhí)行推理得出的動(dòng)作如調(diào)用天氣 API、檢索文檔、查詢數(shù)據(jù)庫(kù)獲取外部反饋閉環(huán)將行動(dòng)結(jié)果作為新的上下文重新進(jìn)入 “推理 - 行動(dòng)” 循環(huán)直至任務(wù)完成或滿足終止條件。這種范式完美貼合人類解決復(fù)雜問題的邏輯。ReAct 的關(guān)鍵特性“思考 - 行動(dòng)” 交替閉環(huán)核心區(qū)別于純生成式模型無外部行動(dòng)和純工具調(diào)用模型無主動(dòng)推理通過循環(huán)實(shí)現(xiàn) “動(dòng)態(tài)調(diào)整策略”強(qiáng)可解釋性模型會(huì)輸出明確的 “Thought”思考過程可追溯 “為什么調(diào)用該工具”“為什么生成該答案”解決 LLM “黑盒問題”依賴外部信息突破 LLM 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)效性如查最新新聞、實(shí)時(shí)天氣和知識(shí)邊界如企業(yè)內(nèi)部文檔、私有數(shù)據(jù)庫(kù)限制容錯(cuò)性與迭代性若某一步行動(dòng)失敗如工具調(diào)用超時(shí)模型可在下一步推理中識(shí)別失敗原因調(diào)整行動(dòng)策略如更換工具、重試參數(shù)。核心區(qū)別對(duì)比“基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式” 與 “ReAct 模式” 的核心區(qū)別在于流程邏輯、能力邊界、適用場(chǎng)景的本質(zhì)差異具體可從 7 個(gè)關(guān)鍵維度對(duì)比流程邏輯“單向線性” vs “推理 - 行動(dòng) - 反饋閉環(huán)”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式是單向線性流程—— 用戶查詢→直接傳入 LLM→LLM 僅依賴內(nèi)部訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成回答→返回用戶。無中間環(huán)節(jié)、無外部交互是 “輸入→輸出” 的簡(jiǎn)單映射。ReAct 模式是多輪閉環(huán)流程—— 用戶查詢→LLM 推理 “需要什么工具 / 信息”→調(diào)用工具與外部環(huán)境交互→獲取結(jié)果→LLM 基于結(jié)果生成回答若需補(bǔ)充信息會(huì)重復(fù) “推理 - 行動(dòng)” 循環(huán)。核心是 “思考→行動(dòng)→反饋→再思考” 的人類式解決問題邏輯。外部交互“無外部連接” vs “工具 環(huán)境交互”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式完全依賴 LLM 的內(nèi)部訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法連接外部工具、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、私有資源比如查實(shí)時(shí)天氣、企業(yè)內(nèi)部訂單都做不到。ReAct 模式通過 “Tools工具” 主動(dòng)與外部環(huán)境交互比如調(diào)用實(shí)時(shí) API、檢索私有知識(shí)庫(kù)、運(yùn)行代碼工具能獲取 LLM 訓(xùn)練數(shù)據(jù)外的信息。知識(shí) / 能力邊界“局限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)” vs “突破原生邊界”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式知識(shí)局限只能回答訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止前的內(nèi)容比如 2023 年訓(xùn)練的 LLM無法回答 2025 年的新聞能力局限無法執(zhí)行計(jì)算、繪圖、數(shù)據(jù)查詢等操作比如算復(fù)雜數(shù)學(xué)題易出錯(cuò)。ReAct 模式知識(shí)突破能獲取實(shí)時(shí)、私有、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)比如查今日股價(jià)、企業(yè)內(nèi)部銷售業(yè)績(jī)能力突破可調(diào)用專業(yè)工具完成 LLM 單獨(dú)做不到的事比如用計(jì)算器算質(zhì)數(shù)和、用繪圖工具生成圖表?？山忉屝浴昂诤猩伞?vs “透明推理過程”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式是 “黑盒”—— 直接輸出回答無法說明 “為什么這么回答”若答案錯(cuò)誤無法追溯原因。ReAct 模式強(qiáng)制輸出 “Thought思考過程”—— 每一步會(huì)說明 “當(dāng)前缺什么信息→為什么調(diào)用這個(gè)工具”決策鏈路完全透明比如 “Thought需要查北京實(shí)時(shí)天氣所以調(diào)用天氣工具”。任務(wù)復(fù)雜度“僅支持簡(jiǎn)單問答” vs “支持復(fù)雜多步驟任務(wù)”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式僅能處理簡(jiǎn)單、單輪、無需額外信息的任務(wù)比如 “‘蘋果’的英文是什么”“簡(jiǎn)述光合作用”。ReAct 模式能處理復(fù)雜、多步驟、依賴外部信息的任務(wù)比如 “生成北京 3 日旅行攻略”—— 需依次查天氣、查景點(diǎn)、查酒店再整合結(jié)果。容錯(cuò) / 自適應(yīng)能力“無容錯(cuò)機(jī)制” vs “自主調(diào)整策略”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式若回答錯(cuò)誤比如信息過時(shí)無法自主修正若用戶需求模糊只能 “猜” 著回答。ReAct 模式能自主應(yīng)對(duì)異常 / 模糊場(chǎng)景 ——工具調(diào)用失敗會(huì)重試或切換備用工具數(shù)據(jù)缺失會(huì)主動(dòng)補(bǔ)充查詢用戶需求模糊會(huì)追問用戶獲取更多信息。落地成本“開發(fā)簡(jiǎn)單” vs “開發(fā)維護(hù)復(fù)雜”基礎(chǔ) LLM 應(yīng)答模式開發(fā)成本極低 —— 只需調(diào)用 LLM 的 API無需額外邏輯。ReAct 模式開發(fā)維護(hù)成本高 —— 需封裝工具 API、管理多輪上下文、處理異常場(chǎng)景比如工具超時(shí)、LLM 推理錯(cuò)誤。與傳統(tǒng)模式總結(jié)對(duì)比如下特性ReAct模式傳統(tǒng)純生成 LLM傳統(tǒng)工具調(diào)用模式閉環(huán)驅(qū)動(dòng)推理 - 行動(dòng) - 反饋循環(huán)動(dòng)態(tài)調(diào)整單次生成無反饋調(diào)整預(yù)設(shè)步驟無動(dòng)態(tài)調(diào)整可解釋性輸出 Thought決策鏈路可追溯黑盒生成無思考過程僅輸出行動(dòng)無決策依據(jù)自適應(yīng)能力應(yīng)對(duì)工具失敗、數(shù)據(jù)缺失等不確定性無法應(yīng)對(duì)超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)的場(chǎng)景需手動(dòng)編寫異常處理規(guī)則能力邊界連接外部工具 / 實(shí)時(shí) / 私有數(shù)據(jù)局限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)知識(shí)僅能調(diào)用預(yù)設(shè)工具無知識(shí)擴(kuò)展容錯(cuò)可控重試 終止條件 權(quán)限控制無容錯(cuò)機(jī)制易生成錯(cuò)誤答案無原生容錯(cuò)流程易中斷ReAct 模式的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)大幅降低 LLM “知識(shí)幻覺”提升結(jié)果可信度純 LLM 依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成內(nèi)容易輸出錯(cuò)誤信息比如 “2025 年北京房?jī)r(jià)”而 ReAct 通過調(diào)用外部工具如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) API、企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取真實(shí)結(jié)果從源頭上減少幻覺。實(shí)際場(chǎng)景電商客服回答 “用戶訂單物流狀態(tài)” 時(shí)ReAct 會(huì)先推理 “需要調(diào)用物流系統(tǒng)”獲取實(shí)時(shí)物流數(shù)據(jù)后再生成回答避免純 LLM “猜測(cè)物流進(jìn)度” 的錯(cuò)誤。強(qiáng)可解釋性適配敏感 / 合規(guī)場(chǎng)景ReAct 每一步輸出 “Thought思考過程”能清晰追溯 “為什么調(diào)用該工具、為什么生成這個(gè)結(jié)果”解決了 LLM 的 “黑盒問題”。實(shí)際場(chǎng)景醫(yī)療 AI 助手初步診斷時(shí)ReAct 會(huì)輸出 “Thought需要調(diào)用癥狀庫(kù)工具匹配用戶癥狀→Action查詢癥狀庫(kù)→Observation匹配到感冒特征→Answer初步診斷為感冒”便于醫(yī)生驗(yàn)證決策邏輯滿足醫(yī)療場(chǎng)景的合規(guī)性要求。突破 LLM 的知識(shí) / 能力邊界覆蓋更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景ReAct 通過工具連接實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、私有資源、專業(yè)工具讓 LLM 從 “通用問答工具” 升級(jí)為 “業(yè)務(wù)級(jí)助手”實(shí)時(shí)場(chǎng)景金融助理用 ReAct 調(diào)用股票 API 查詢 “今日美股收盤指數(shù)”純 LLM 無法獲取 2025 年的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)私有場(chǎng)景企業(yè)內(nèi)部助手用 ReAct 調(diào)用內(nèi)部知識(shí)庫(kù)回答 “2024 年 Q4 銷售業(yè)績(jī)”純 LLM 無企業(yè)私有數(shù)據(jù)專業(yè)工具場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析助手用 ReAct 調(diào)用 Python 工具計(jì)算 “1000 以內(nèi)質(zhì)數(shù)和”純 LLM 易算錯(cuò)復(fù)雜數(shù)學(xué)題。總結(jié)來說。ReAct 的關(guān)鍵特性本質(zhì)是 “讓 LLM 從‘被動(dòng)生成答案’升級(jí)為‘主動(dòng)、可控、可解釋的任務(wù)執(zhí)行者’”對(duì)開發(fā)者解決了復(fù)雜任務(wù)落地的 “黑盒問題”“容錯(cuò)問題”“邊界問題”降低生產(chǎn)級(jí)部署成本對(duì)用戶提供更準(zhǔn)確、更全面、更可靠的結(jié)果支持實(shí)時(shí)、個(gè)性化、復(fù)雜場(chǎng)景的需求對(duì)行業(yè)推動(dòng) LLM 從 “通用 AI” 向 “行業(yè)級(jí)解決方案” 落地適配醫(yī)療、金融、企業(yè)辦公等敏感、復(fù)雜場(chǎng)景。如何學(xué)習(xí)AI大模型我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】第一階段從大模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)入手講解大模型的主要方法第二階段在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用第三階段大模型平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)借助阿里云PAI平臺(tái)構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)第四階段大模型知識(shí)庫(kù)應(yīng)用開發(fā)以LangChain框架為例構(gòu)建物流行業(yè)咨詢智能問答系統(tǒng)第五階段大模型微調(diào)開發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當(dāng)前領(lǐng)域大模型第六階段以SD多模態(tài)大模型為主搭建了文生圖小程序案例第七階段以大模型平臺(tái)應(yīng)用與開發(fā)為主通過星火大模型文心大模型等成熟大模型構(gòu)建大模型行業(yè)應(yīng)用。學(xué)會(huì)后的收獲? 基于大模型全棧工程實(shí)現(xiàn)前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等通過這門課可獲得不同能力? 能夠利用大模型解決相關(guān)實(shí)際項(xiàng)目需求 大數(shù)據(jù)時(shí)代越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)需要處理海量數(shù)據(jù)利用大模型技術(shù)可以更好地處理這些數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。因此掌握大模型應(yīng)用開發(fā)技能可以讓程序員更好地應(yīng)對(duì)實(shí)際項(xiàng)目需求? 基于大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)AI應(yīng)用開發(fā)實(shí)現(xiàn)大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發(fā)框架和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)技能 學(xué)會(huì)Fine-tuning垂直訓(xùn)練大模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)蒸餾、大模型部署一站式掌握? 能夠完成時(shí)下熱門大模型垂直領(lǐng)域模型訓(xùn)練能力提高程序員的編碼能力 大模型應(yīng)用開發(fā)需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架等技術(shù)這些技術(shù)的掌握可以提高程序員的編碼能力和分析能力讓程序員更加熟練地編寫高質(zhì)量的代碼。1.AI大模型學(xué)習(xí)路線圖2.100套AI大模型商業(yè)化落地方案3.100集大模型視頻教程4.200本大模型PDF書籍5.LLM面試題合集6.AI產(chǎn)品經(jīng)理資源合集獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】