文章目录前言一、Agent到底是个啥1. 一句话官方定义2. 四大金刚特性3. Agent都在哪儿上班二、Lagent是个什么来头三、通用智能体范式无为而治派3.1 ReAct先想后干循环往复3.2 ReWoo一口气规划到位四、模型特化范式举手发言派五、实战一把Lagent Web Demo跑起来六、实战二用和风天气API搞一个自己的Agent七、实战三Multi-Agent博客写作系统八、最后瞎聊两句P.S. 推荐一个大神的教程给想要了解或者学习人工智能知识的读者这个教程里内容讲解通俗易懂且风趣幽默对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏教程请点击下方链接查看 传送门https://blog.csdn.net/qq_74013365前言最近全网都在卷AI Agent我也跟着折腾了一圈从一脸懵到能自己搭一个会干活的多智能体踩坑无数。今天不拽术语用大白话把这套东西掰开了讲清楚顺便把我踩过的坑也给你标出来。一、Agent到底是个啥先别急着背概念我用人话给你翻译Agent就是一个眼观六路、耳听八方、自己拿主意的自动打工人。你给它一个目标它自己感知环境、自己做决策、自己动手全程不跟你汇报活干完了才甩你一个结果。像极了我前同事领导交代个事人直接消失三天回来甩一句搞定了。区别在于前同事是甩锅Agent是真干活。1. 一句话官方定义Agent以感知序列为输入以动作作为输出。听着玄乎翻译过来就是看见啥感知然后干点啥动作完事。2. 四大金刚特性自主性没有外部干预也能做决策比某些开会必须等领导拍板的人强多了。交互性能跟环境交换信息不会聊天还当什么AI那是QQ宠物。适应性环境变了它跟着变比某些只会一套PPT走天下的同事强。目的性所有行为都奔着目标去不像我写着写着代码就开始刷手机了。3. Agent都在哪儿上班聊天机器人、推荐系统、自动驾驶、机器人……说白了就两类一类是能自己拿主意的软件一类是长了腿的软件。你细品自动驾驶一个Agent在高速上前面大货车挡路它自己打方向变道全程不慌不忙。这要换我第一反应肯定是师傅前面这车想干嘛然后一脚刹车后排豆浆全洒。二、Lagent是个什么来头Lagent是一个轻量级开源智能体框架主打麻雀虽小五脏俱全。它支持AutoGPT、ReAct等经典智能体范式还内置了一批现成工具让大模型不再当嘴强王者——光会说不会做。打个比方大模型本来是个只会纸上谈兵的军师Lagent就是给他配了兵马粮草让他真能上阵打仗。三、通用智能体范式无为而治派这个流派的核心思想不给模型整花里胡哨的特殊标记special token全靠模型自己的指令跟随能力和推理能力在system prompt划好的框架里自由发挥。好处很明显灵活啥任务都能接不用设计和维护复杂的标记系统迭代快微调和部署都省事跟图文多模态输入好搭配。坏处也实在没有明确标记出错不好抓跟排查玄学bug一个体验复杂任务里模型可能发挥不稳定工具调用说翻车就翻车。3.1 ReAct先想后干循环往复ReAct把推理拆成两个动作Reason想和Action干交替执行直到出结果。Reason生成分析步骤解释当前任务的上下文或状态帮模型想明白下一步为啥这么干Action基于Reason的结果生成具体工具调用请求比如查搜索引擎、调API、查数据库。这流程我熟跟我做饭一模一样先想冰箱里好像还有俩西红柿再动手打开冰箱确认然后再想西红柿炒蛋配米饭再动手点火烧油……区别在于ReAct不会做到一半发现锅是漏的我会。3.2 ReWoo一口气规划到位ReWoo全称Reason Without Observation是ReAct的升级版。ReAct是走一步看一步ReWoo直接一口气把完整的工具链生成出来一次性执行省token又省时间。就好比ReAct是开到十字路口才掏手机看导航ReWoo是出发前就把全程路线规划好上车就走。而且因为规划跟执行解耦了微调的时候都不用真调工具纯纸上谈兵就能练。这操作属于是把虚拟训练玩明白了。四、模型特化范式举手发言派这个流派讲究无规矩不成方圆工具调用必须用专门的special token标出来。比如InternLM2就用|action_start|和|action_end|定义调用边界。这些标记和Tokenizer深度集成保证模型执行任务时能精准捕捉调用信息、稳稳执行。两个流派对比一下通用范式是心领神会特化范式是举手发言——你想说话先举手special token老师模型看到你举手才让你发言。五、实战一把Lagent Web Demo跑起来配置好环境写一个agent_api_web_demo.py把Lagent的Web界面拉起来。核心骨架大概长这样具体参数以官方仓库为准# agent_api_web_demo.py 核心骨架fromlagent.agentsimportReActAgentfromlagent.llmsimportGPTAPIfromlagent.actionsimportArxivSearch llmGPTAPI(model_typegpt-4,api_key你的KEY)agentReActAgent(llmllm,actions[ArxivSearch()])跑起来你就发现了没加插件之前模型就是个纯聊天选手问啥它都能唠加上ArxivSearch插件之后它真的会去搜论文了瞬间从嘴强王者进化成文献小能手。六、实战二用和风天气API搞一个自己的Agent这次目标很明确让Agent学会查天气而且必须是实时的。不挂插件的时候你问它上海今天天气咋样它能一本正经给你编“晴25度微风”。你抬头一看窗外外面在下暴雨。那一刻我悟了AI的自信跟天气预报不准时的我一模一样——猜对了是本事猜错了是天气不配合。挂上和风天气API之后它终于会去调接口拿真实数据了主打一个知错就改。多挂几个插件一起跑效果直接拉满。# 天气Agent核心逻辑示意fromlagent.actionsimportWeatherQuery agentReActAgent(llmllm,actions[WeatherQuery(api_key你的和风天气KEY)])print(agent.chat(长沙今天天气怎么样))七、实战三Multi-Agent博客写作系统这个系统的思路特别简单就俩Agent搭伙过日子内容生成代理负责根据用户主题生成一篇结构化、专业的文章或报告批评优化代理负责审阅生成的内容指出不足、推荐合适文献让文章更完善。整体流程就是生成 → 批评 → 完善循环往复直到文章打磨到位。这不就是写作界的先有鼓励师后有毒舌评委吗一个负责我写我写我狂写一个负责这不行重来。俩加起来文章质量蹭蹭往上涨。这个批评优化代理我最喜欢的一点它从来不说废话直接指出不足、推荐文献。比我前领导强我前领导只会说这个感觉不太对问他哪不对他说你再想想。八、最后瞎聊两句Agent这东西说白了就是给大模型装上了手和脚Lagent就是那个帮你把零件拼起来的工具箱。从ReAct到ReWoo从通用范式到特化范式套路摸清之后剩下的就是动手玩。不过我有个担忧等Agent真的啥都能干了我这种写教程的会不会第一批失业算了先把这篇发出去让大家都学会搭Agent。到时候咱再写用Agent教别人搭Agent的教程直接自举永动机了属于是。P.S. 推荐一个大神的教程给想要了解或者学习人工智能知识的读者这个教程里内容讲解通俗易懂且风趣幽默对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏教程请点击下方链接查看传送门https://blog.csdn.net/qq_74013365
AI Agent大白话教程：从零搞懂智能体搭建与实战
文章目录前言一、Agent到底是个啥1. 一句话官方定义2. 四大金刚特性3. Agent都在哪儿上班二、Lagent是个什么来头三、通用智能体范式无为而治派3.1 ReAct先想后干循环往复3.2 ReWoo一口气规划到位四、模型特化范式举手发言派五、实战一把Lagent Web Demo跑起来六、实战二用和风天气API搞一个自己的Agent七、实战三Multi-Agent博客写作系统八、最后瞎聊两句P.S. 推荐一个大神的教程给想要了解或者学习人工智能知识的读者这个教程里内容讲解通俗易懂且风趣幽默对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏教程请点击下方链接查看 传送门https://blog.csdn.net/qq_74013365前言最近全网都在卷AI Agent我也跟着折腾了一圈从一脸懵到能自己搭一个会干活的多智能体踩坑无数。今天不拽术语用大白话把这套东西掰开了讲清楚顺便把我踩过的坑也给你标出来。一、Agent到底是个啥先别急着背概念我用人话给你翻译Agent就是一个眼观六路、耳听八方、自己拿主意的自动打工人。你给它一个目标它自己感知环境、自己做决策、自己动手全程不跟你汇报活干完了才甩你一个结果。像极了我前同事领导交代个事人直接消失三天回来甩一句搞定了。区别在于前同事是甩锅Agent是真干活。1. 一句话官方定义Agent以感知序列为输入以动作作为输出。听着玄乎翻译过来就是看见啥感知然后干点啥动作完事。2. 四大金刚特性自主性没有外部干预也能做决策比某些开会必须等领导拍板的人强多了。交互性能跟环境交换信息不会聊天还当什么AI那是QQ宠物。适应性环境变了它跟着变比某些只会一套PPT走天下的同事强。目的性所有行为都奔着目标去不像我写着写着代码就开始刷手机了。3. Agent都在哪儿上班聊天机器人、推荐系统、自动驾驶、机器人……说白了就两类一类是能自己拿主意的软件一类是长了腿的软件。你细品自动驾驶一个Agent在高速上前面大货车挡路它自己打方向变道全程不慌不忙。这要换我第一反应肯定是师傅前面这车想干嘛然后一脚刹车后排豆浆全洒。二、Lagent是个什么来头Lagent是一个轻量级开源智能体框架主打麻雀虽小五脏俱全。它支持AutoGPT、ReAct等经典智能体范式还内置了一批现成工具让大模型不再当嘴强王者——光会说不会做。打个比方大模型本来是个只会纸上谈兵的军师Lagent就是给他配了兵马粮草让他真能上阵打仗。三、通用智能体范式无为而治派这个流派的核心思想不给模型整花里胡哨的特殊标记special token全靠模型自己的指令跟随能力和推理能力在system prompt划好的框架里自由发挥。好处很明显灵活啥任务都能接不用设计和维护复杂的标记系统迭代快微调和部署都省事跟图文多模态输入好搭配。坏处也实在没有明确标记出错不好抓跟排查玄学bug一个体验复杂任务里模型可能发挥不稳定工具调用说翻车就翻车。3.1 ReAct先想后干循环往复ReAct把推理拆成两个动作Reason想和Action干交替执行直到出结果。Reason生成分析步骤解释当前任务的上下文或状态帮模型想明白下一步为啥这么干Action基于Reason的结果生成具体工具调用请求比如查搜索引擎、调API、查数据库。这流程我熟跟我做饭一模一样先想冰箱里好像还有俩西红柿再动手打开冰箱确认然后再想西红柿炒蛋配米饭再动手点火烧油……区别在于ReAct不会做到一半发现锅是漏的我会。3.2 ReWoo一口气规划到位ReWoo全称Reason Without Observation是ReAct的升级版。ReAct是走一步看一步ReWoo直接一口气把完整的工具链生成出来一次性执行省token又省时间。就好比ReAct是开到十字路口才掏手机看导航ReWoo是出发前就把全程路线规划好上车就走。而且因为规划跟执行解耦了微调的时候都不用真调工具纯纸上谈兵就能练。这操作属于是把虚拟训练玩明白了。四、模型特化范式举手发言派这个流派讲究无规矩不成方圆工具调用必须用专门的special token标出来。比如InternLM2就用|action_start|和|action_end|定义调用边界。这些标记和Tokenizer深度集成保证模型执行任务时能精准捕捉调用信息、稳稳执行。两个流派对比一下通用范式是心领神会特化范式是举手发言——你想说话先举手special token老师模型看到你举手才让你发言。五、实战一把Lagent Web Demo跑起来配置好环境写一个agent_api_web_demo.py把Lagent的Web界面拉起来。核心骨架大概长这样具体参数以官方仓库为准# agent_api_web_demo.py 核心骨架fromlagent.agentsimportReActAgentfromlagent.llmsimportGPTAPIfromlagent.actionsimportArxivSearch llmGPTAPI(model_typegpt-4,api_key你的KEY)agentReActAgent(llmllm,actions[ArxivSearch()])跑起来你就发现了没加插件之前模型就是个纯聊天选手问啥它都能唠加上ArxivSearch插件之后它真的会去搜论文了瞬间从嘴强王者进化成文献小能手。六、实战二用和风天气API搞一个自己的Agent这次目标很明确让Agent学会查天气而且必须是实时的。不挂插件的时候你问它上海今天天气咋样它能一本正经给你编“晴25度微风”。你抬头一看窗外外面在下暴雨。那一刻我悟了AI的自信跟天气预报不准时的我一模一样——猜对了是本事猜错了是天气不配合。挂上和风天气API之后它终于会去调接口拿真实数据了主打一个知错就改。多挂几个插件一起跑效果直接拉满。# 天气Agent核心逻辑示意fromlagent.actionsimportWeatherQuery agentReActAgent(llmllm,actions[WeatherQuery(api_key你的和风天气KEY)])print(agent.chat(长沙今天天气怎么样))七、实战三Multi-Agent博客写作系统这个系统的思路特别简单就俩Agent搭伙过日子内容生成代理负责根据用户主题生成一篇结构化、专业的文章或报告批评优化代理负责审阅生成的内容指出不足、推荐合适文献让文章更完善。整体流程就是生成 → 批评 → 完善循环往复直到文章打磨到位。这不就是写作界的先有鼓励师后有毒舌评委吗一个负责我写我写我狂写一个负责这不行重来。俩加起来文章质量蹭蹭往上涨。这个批评优化代理我最喜欢的一点它从来不说废话直接指出不足、推荐文献。比我前领导强我前领导只会说这个感觉不太对问他哪不对他说你再想想。八、最后瞎聊两句Agent这东西说白了就是给大模型装上了手和脚Lagent就是那个帮你把零件拼起来的工具箱。从ReAct到ReWoo从通用范式到特化范式套路摸清之后剩下的就是动手玩。不过我有个担忧等Agent真的啥都能干了我这种写教程的会不会第一批失业算了先把这篇发出去让大家都学会搭Agent。到时候咱再写用Agent教别人搭Agent的教程直接自举永动机了属于是。P.S. 推荐一个大神的教程给想要了解或者学习人工智能知识的读者这个教程里内容讲解通俗易懂且风趣幽默对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏教程请点击下方链接查看传送门https://blog.csdn.net/qq_74013365
