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 Calling | ReAct |
|---|---|---|
| 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