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建设网站需要花钱吗,北京专业网站建设公司哪家好,wordpress不显示更新,开发一个oa系统多少钱文章介绍了大模型智能体的核心架构#xff08;模型、工具、编排#xff09;#xff0c;重点讲解了ReAct框架的实现原理。ReAct通过思考→行动→观察的循环#xff0c;使智能体能逐步解决问题。文章提供了详细的代码示例#xff0c;展示了如何使用LangChain实现…文章介绍了大模型智能体的核心架构模型、工具、编排重点讲解了ReAct框架的实现原理。ReAct通过思考→行动→观察的循环使智能体能逐步解决问题。文章提供了详细的代码示例展示了如何使用LangChain实现ReAct Agent包括提示词设计、工具定义和模型交互。此外还对比了ReAct、CoT和ToT三种编排技术在不同场景下的应用帮助开发者选择合适的框架。上一篇文章介绍了Agent的前身Function Calling让大模型具备了调用外部工具的能力可这显然还不能构成一个能帮助我们干活的智能体。作为一个智能系统应该要具备自主感知、决策与行动能力通过观察环境并利用可用工具采取行动以实现特定目标。一个智能体的核心架构包括三部分模型作为“大脑”承担推理、规划和决策功能。工具作为“手脚”扩展智能体的行动能力。编排作为“神经系统”管理任务流程与状态切换。通过循环执行“感知→思考→行动→观察”实现动态决策。编排是什么模型和工具自然不必多说接下来重点介绍下编排它借助快速发展的prompt engineering及相关框架引导推理与规划使智能体能更高效地与环境交互并完成任务目前也有很多相关技术ReAct为语言模型提供“推理并行动”的思维策略支持在有/无上下文示例的情况下处理用户问题。CoT通过中间步骤实现推理能力的提示工程框架。其子技术包括self-consistency、active-prompt和multimodal CoT各自针对特定应用场景有不同优劣。ToT适用于探索性或战略前瞻任务的提示工程框架。它扩展了思维链提示技术允许模型探索多种思维链作为中间步骤从而通过语言模型实现通用问题求解。环境动态变化且需实时交互的场景如智能家居控制、机器人导航中可选择ReAct当任务高度结构化、逻辑明确如数学题、法律条文分析且无需外部数据时可选择CoT需全局优化或创意发散的任务如产品设计、战略规划可容忍较高计算成本时可选择ToT。ReActReAct 包含了 Reason 思考与 Act行动 两个部分它会让大模型把大问题拆分成小问题一步步地解决每一步都会尝试调用外部工具来解决问题并且还会根据工具的反馈结果思考工具调用是否出了问题。如果判断出问题了大模型会尝试重新调用工具。这样经过一系列的工具调用后最终完成目标。实际上要想赋予大模型ReAct能力就需要向其提供ReAct Prompt来引导它一步步地思考如何解决问题。我们可以在LangChain官方提供的ReAct Prompt基础上做一些修改{instructions} TOOLS: ------ You have access to the following tools: {tools} To use a tool, please use the following format: \ Thought: Do I need to use a tool? Yes Action: the action to take, should be one of [{tool_names}] Action Input: the input to the action Observation: the result of the action \ When you have a response to say to the Human, or if you do not need to use a tool, you MUST use the format: \ Thought: Do I need to use a tool? No Final Answer: [your response here] \ Begin! New input: {input}这段Prompt首先告诉大模型你可以使用某个工具然后在回答用户的问题之前执行N次思考-行动-输入提取-观察工具结果一系列步骤直到得到最终的答案再将其返回给用户。下面我们就来一步一步实现一个简单的Agent吧首先将前面的Prompt赋值给变量REACT_PROMPT然后我们还是借用之前定义过的查询天气的工具tools [ { type: function, function: { name: get_weather, description: Get weather of an location, the user shoud supply a location first, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: The city and state, e.g. San Francisco, CA, } }, required: [location] }, } }, ] def get_weather(location): # 内置city代码 cities { 北京: 101010100, 上海: 101020100, 成都: 101270101 } # api地址 url http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/ # 通过城市的中文获取城市代码 city_code cities.get(location) # 网络请求传入请求api城市代码 response requests.get(url city_code) # 将数据以json形式返回这个d就是返回的json数据 d response.json() res str(d) return res最后我们可以将Agent的思考过程和工具调用结合到一起值得注意的是工具的调用仍然需要人为介入而且要通过正则表达式从大模型的回复中提取函数名及输入参数。client OpenAI( api_keyAPI_KEY, base_urlhttps://api.deepseek.com, ) def send_messages(messages): response client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messagesmessages, toolstools ) return response.choices[0].message instructions 你是一个天气查询助手可以查询天气 query 成都今日的温度是多少? prompt REACT_PROMPT.format(instructionsinstructions, toolstools, tool_namesget_weather, inputquery) messages [{role: user, content: prompt}] while True: response send_messages(messages) response_text response.choices[0].message.content print(大模型的回复) print(response_text) final_answer_match re.search(rFinal Answer:\s*(.*), response_text) if final_answer_match: final_answer final_answer_match.group(1) print(最终答案:, final_answer) break messages.append(response.choices[0].message) action_match re.search(rAction:\s*(\w), response_text) action_input_match re.search(rAction Input:\s*({.*?}|.*?), response_text, re.DOTALL) if action_match and action_input_match: tool_name action_match.group(1) params json.loads(action_input_match.group(1)) if tool_name get_weather: observation get_weather(params[location]) print(人类的回复Observation:, observation) messages.append({role: user, content: fObservation: {observation}})从下面的输出中 我们可以看到模型经历了两轮思考第一轮面对用户的问题使用了天气查询工具获取了天气信息在第二轮由于已经有了答案因此就直接返回结果了。总结通过上面的例子我们实现了一个基于ReAct的简易Agent不过现在的市面上已经有很多可视化的Agent平台了我们完全可以借助它们来快速搭建自己的应用之后会逐步介绍目前比较流行的平台。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​