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Agent 框架

Agent 框架

什么是 AI Agent?

Agent 是具有自主决策和行动能力的 AI 系统,能够通过调用工具完成复杂任务。

用户目标
    ↓
LLM 思考(Thought)
    ↓
选择并调用工具(Action)
    ↓
获取工具结果(Observation)
    ↓
继续思考... → 直到任务完成
    ↓
最终回答(Final Answer)

Q: ReAct 框架是什么?

ReAct = Reasoning + Acting,交替进行推理和行动:

Thought: 我需要查询今天的天气
Action: weather_tool({"city": "北京"})
Observation: 北京今天晴天,25°C

Thought: 已获取天气信息,可以回答了
Final Answer: 北京今天天气晴朗,温度25°C,适合出行

Q: Function Calling vs ReAct?

对比Function CallingReAct
实现方式模型原生支持Prompt 工程
可靠性更高(结构化输出)较低(依赖 Prompt)
适用模型GPT-4/Claude 等所有 LLM
工具定义JSON Schema文本描述

Q: 多 Agent 协作模式?

主 Agent(Orchestrator)
    ├── 搜索 Agent    → 负责信息检索
    ├── 代码 Agent    → 负责编写执行代码
    ├── 分析 Agent    → 负责数据分析
    └── 写作 Agent    → 负责生成报告

常见框架:

  • LangGraph:基于图的 Agent 工作流
  • AutoGen:微软的多 Agent 对话框架
  • CrewAI:角色扮演式多 Agent 协作