Agent 是什么一、定义Agent 大模型 工具 循环决策二、Agent 流程用户提问 → 模型思考 → 决定要不要用工具 → 执行工具 → 看结果 → 再思考 → … → 最终回答三、Agent 的完整架构五个组件用户Agent 主循环LLM大脑/决策者Tools手/能力Memory记忆Prompt规则/人设外部世界API/数据库/文件组件作用LLM理解任务、决定下一步Tools执行具体动作Memory记住对话历史、长期知识Prompt定义角色、规则、输出格式Loop串联以上组件循环直到完成四、ReAct 是什么ReAct Reason推理 Act行动目前最常见的 Agent 模式。Thought思考: 用户问北京天气我需要查天气工具 Action行动: 调用 get_weather(city北京) Observation观察: 工具返回 晴25℃ Thought: 我已经有数据了可以回答了 Action: 输出最终答案给用户五、Tool Loop工具循环tool_calls普通文字回复超过最大轮数用户输入任务把 messages tools 发给模型模型返回什么?执行对应工具函数把结果以 role:tool 追加到 messages任务完成返回给用户强制终止提示失败六、完整示例defrun_agent(client,model,user_message)-str:messages[{role:system,content:你是数学助手。涉及计算时必须调用 calculate 工具不要自己心算。,},{role:user,content:user_message},]forturninrange(MAX_TURNS):responseclient.chat.completions.create(modelmodel,messagesmessages,toolsTOOLS)messageresponse.choices[0].messageifmessage.tool_calls:messages.append(message)fortool_callinmessage.tool_calls:tool_resultdispatch_tool(tool_call,)messages.append({role:tool,content:tool_result,tool_call_id:tool_call.id,})else:returnmessage.contentreturn对话达到最大轮数请重新开始。
