工业设计专业，做过UI设计，做过视觉设计

目前在闲暇时间对AI感点兴趣**

今天我们的任务是：用大白话了解下什么是AI Agent

**长话短说，我们直接拆解，在了解什么是AI Agent之前，我们需要先了解几个关键词，我这里只是检索出关键词，自己感兴趣再去深度剖析～

一、ReAct模式

ReAct的全称是 Reasoning + Actin（思考与行动）

它源自于普林斯顿大学和谷歌在2022年发表的一篇著名论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》**

**工作流程：用户提出问题 -> [思考 -> 行动 -> 观察] -> [思考 -> 行动 -> 观察] -> … -> 最终答案

该模式通过动态"思考-行动-观察"循环，使AI能结合内部推理与外部交互，逐步解决需多步骤处理的复杂任务。

简单来说，ReAct模式的承载方式是一个

**“智能中枢（LLM）+ 工具集（Tools）+ 执行循环（Loop）”的架构。

我们记住它是是一个架构，知道了这种构架是如何工作的，我们在去学习下一个关键词：

二、LLM（这里其实就是大模型）

它是ReAct框架下最核心、最神秘的部件——智能中枢（LLM）相当于我们的大脑！

当前，最主流的Agent智能中枢选择是闭源的GPT-4o、Claude3.7系列，以及DeepSeeK-R1、Qwen3系列等，因为它们在这些维度上取得了较好的平衡.

大模型很厉害，算法很牛，但是有一个特点就是：它无法感知或改变外部的环境。说白了就是需要我们喂给它一些本公司的指定文件或者告诉它去查看文件列表、运行终端系统等

TOOLS 工具集

工具集是AI Agent的能力扩展器和行动执行器，相当于人的手臂

通俗点讲就是它受大脑指挥可以：搜索信息、计算数据、读写文件、调用API

一个设计良好的工具集应该:

1. 模块化：每个工具专注单一功能

2. 标准化：统一的接口和描述格式

3. 安全可控：有完善的安全限制和监控

4. 可组合：工具之间可以灵活组合

5. 可扩展：易于添加新工具

6. 可观测：有完整的日志和监控

工具集的丰富程度直接决定了Agent的能力边界。通过精心设计的工具集，我们可以让一个基于LLM的Agent完成从简单问答到复杂业务流程自动化的各种任务.

LOOP执行循环

动力系统——执行循环（Loop）这是让整个Agent真正"动起来"的引擎！

执行循环是ReAct架构的心脏和引擎！****

它是一个智能的、自适应的、具备反思能力的控制系统。它需要在每一步中：评估当前状态、做出最佳决策、做出最佳决策、执行行动、学习反馈、调整策略。

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总结就是：

AI Agent（智能体），就是一个由 “大脑”LLM负责思考谋划，由 “手脚”Tools负责具体执行，双方严格按照 “三步法”ReAct模式，在一个不知疲倦的 “监工”Loop驱动下，循环协作直至完成复杂任务的智能虚拟团队。

它不再是那个只能陪你聊天的“百科全书”，而是升级成了一个能真正替你动手做事的“全能助理”。

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