收藏！小白程序员必看：用图文彻底搞懂AI Agent是什么以及如何运作

AI Agent是开发大模型应用的关键概念但很多人不了解。本文通过图文解释说明Agent如何使大模型能感知和改变外界环境。介绍了ReAct和Plan-And-Execute两种主要设计模式阐述了它们的工作原理和优势帮助开发者轻松掌握Agent技术提升大模型应用开发效率。1、什么是Agent大模型本身擅长回答问题但是在使用时我们会发现一个问题它们无法感知和改变外界的环境比如开发一个博客系统它确实可以写出代码但是写完之后把代码写入到文件还是要自己动手拷贝、启动服务、调试已经有了博客系统的代码想让大模型基于这些代码来改写增加一些功能就必须把已有的所有代码复制给大模型才行我们不主动告诉大模型它是不知道这些代码的这就是大模型无法感知和改变外界环境的体现那么有没有办法解决这个问题呢我们只需要接入对应的工具即可比如读写文件内容的工具、查看文件列表的工具、运行终端命令的工具。工具就像大模型的感官和四肢有了它们大模型就可以自己读、写代码运行调试代码整个过程完全自动化。把大模型和工具组织起来变成一个能感知和改变外界环境的软件实体我们就称之为AI Agent。2、Agent的设计模式Agent的设计模式很多本文主要讲解应用最多的两个模式ReAct模式和Plan-And-Execute模式。1、ReAct模式在ReAct模式下用户先提交任务Agent先做思考Thought思考后会决定是否调用工具如果需要就会调用对应的工具ReAct称这一步为行动Action在行动后Agent会去查看工具的执行结果比如读取文件内容、写入文件是否成功等ReAct称这一步为观察Observation在观察之后ReAct会继续思考它会再次判断是否需要调用工具如果还是需要的话它会继续重复之前所说的行动、观察、思考的流程直到某一个时刻可以给出结论了此时它就输出了最终答案整个流程如下ReAct模式的实现原理为什么ReAct模式拿到用户输入的内容后需要先思考、再行动为什么不直接行动是因为模型就这样训练的吗这和模型的训练没有关系主要的奥秘其实都集中在系统提示词上它规定了模型的角色、运行的规则、环境信息等等示例你是一个智能助手工作方式如下 1. 你会基于用户的问题先进行“思考Thought”写出你的推理过程。 2. 然后根据推理结果执行“行动Action”调用可用的工具。 3. 当你获得观察结果Observation后再继续思考或给出最终答案。 严格遵循以下输出格式 Thought: ... Action: ... Observation: ... Final Answer: ... 你可以使用的工具如下 1. WebSearch(query: str) —— 用于搜索网络信息 2. Calculator(expression: str) —— 用于数学计算 3. PythonRunner(code: str) —— 运行 Python 代码备注除了上述提示词外还需要具体的处理程序。2、Plan-And-Execute模式在这种模式下根据用户输入的任务先制定一个多步骤的计划然后逐项执行该计划在执行过程中可以根据新获取的信息动态调整计划。Plan-And-Execute模式将Agent的工作流程明确划分为两个主要阶段规划阶段Agent首先对接收到的复杂任务或目标进行整体分析和理解。然后它会生成一个高层次的计划将原始任务分解为一系列更小、更易于管理的子任务或步骤。这种分解有助于在执行阶段减少处理每个子任务所需的上下文长度这个计划通常是一个有序的行动序列指明了要达成最终目标需要完成哪些关键环节。这个蓝图可以先呈现给用户允许用户在执行开始前对计划步骤给出修改意见。执行阶段计划制定完成后可能已采纳用户意见Agent进入执行阶段。它会按照规划好的步骤逐一执行每个子任务。在执行每个子任务时Agent可以采用标准的ReAct循环来处理该子任务的具体细节例如调用特定工具、与外部环境交互、或进行更细致的推理。执行过程中Agent会监控每个子任务的完成情况。如果某个子任务成功则继续下一个如果遇到失败或预期之外的情况Agent可能需要重新评估当前计划可以动态调整计划或返回到规划阶段进行修正此阶段同样可以引入用户参与允许用户对子任务的执行过程或结果进行反馈甚至提出调整建议。与标准的ReAct相比Plan-and-Execute模式的主要优势在于结构化与上下文优化通过预先规划将复杂任务分解为小步骤不仅使Agent行为更有条理还有效减少了执行各子任务时的上下文长度提升了处理长链条任务的效率和稳定性。提升鲁棒性将大问题分解为小问题降低了单步决策的复杂性。如果某个子任务失败影响范围相对可控也更容易进行针对性的调整。增强可解释性与人机协同清晰的计划和分步执行过程使得Agent的行为更容易被理解和调试。更重要的是任务的分解为用户在规划审批和执行监控等环节的参与提供了便利用户可以对任务的执行步骤给出修改意见从而实现更高效的人机协作确保任务结果更符合预期。这种规划-执行的思考框架因其在复杂任务处理上的卓越表现已成为AI Agent领域广泛采用的核心策略之一。总结无论是刚入门的大模型应用开发者还是工程化的团队只要掌握了Agent底层原理和方法论结合合适的工具和框架都能轻松、高效开发出基于大模型的应用。从下一期开始我会以一个“代码生成系统”为实例详细讲解Agent如何在实际项目中进行运用整个“代码生成系统”的业务流程大致如下那么如何学习大模型 AI 对于刚入门大模型的小白或是想转型/进阶的程序员来说最头疼的就是找不到系统、全面的学习资源要么零散不成体系要么收费高昂白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份全面且免费的AI大模型学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试的全流程所有资料均已整理完毕免费分享给各位核心包含AI大模型全套系统化学习路线图小白可直接照做、精品学习书籍电子文档、干货视频教程、可直接上手的实战项目源码、2026大厂面试真题题库一站式解决你的学习痛点不用再到处搜集拼凑扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线学习大模型方向比努力更重要很多小白入门就陷入“盲目看视频、乱刷资料”的误区最后越学越懵。这里给大家整理的这份学习路线是结合2026年大模型行业趋势和新手学习规律设计的最科学、最系统从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶。2、大模型学习书籍文档理论是实战的根基尤其是对于程序员来说想要真正吃透大模型原理离不开优质的书籍和文档支撑。本次整理的书籍和电子文档均由大模型领域顶尖专家、大厂技术大咖撰写涵盖基础入门、核心原理、进阶技巧等内容语言通俗易懂既有理论深度又贴合实战场景小白能看懂程序员能进阶为后续实战和面试打下坚实基础。3、AI大模型最新行业报告无论是小白了解行业、规划学习方向还是程序员转型、拓展业务边界都需要紧跟行业趋势。本次整理的2026最新大模型行业报告针对互联网、金融、医疗、工业等多个主流行业系统调研了大模型的应用现状、发展趋势、现存问题及潜在机会帮你清晰了解哪些行业更适合大模型落地哪些技术方向值得重点深耕避免盲目学习精准对接行业需求。值得一提的是报告还包含了多模态、AI Agent等前沿方向的发展分析助力大家把握技术风口。4、大模型项目实战配套源码对于程序员和想落地能力的小白来说“光说不练假把式”只有动手实战才能真正巩固所学知识将理论转化为实际能力。本次整理的实战项目涵盖基础应用、进阶开发、多场景落地等类型每个项目都附带完整源码和详细教程从简单的ChatPDF搭建到复杂的RAG系统开发、大模型部署难度由浅入深小白可逐步上手程序员可直接参考优化既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。5、大模型大厂面试真题2026年大模型面试已从单纯考察原理转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。为此我精心整理了各大厂最新大模型面试真题题库涵盖基础原理、Prompt工程、RAG系统、模型微调、部署优化等核心考点不仅有真题还附带详细解题思路和行业踩坑经验帮你精准把握面试重点提前做好准备面试时从容应对、游刃有余。6、四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】