AI Agent揭秘：给大模型装上“手脚“，让ChatGPT真正帮你干活！值得收藏！

AI Agent：让大模型从"思考者"变"行动者" AI Agent通过为大模型配备工具集，使其具备与外界交互的能力，实现任务自动化。核心运行模式包括： ReAct模式（思考-行动-观察-再思考循环） Plan-and-Execute模式（先规划后执行，动态调整）典型应用场景：编程类Agent：自动完成代码编写、测试和部署研究类Agent：自主搜集信息

AGI大模型老王

57人浏览 · 2026-01-31 11:37:40

AGI大模型老王 · 2026-01-31 11:37:40 发布

本文介绍了AI Agent的概念，即通过给大模型配备工具集，使其从单纯的"思考者"转变为能够与外界互动的"行动者"。文章详细讲解了AI Agent的两种核心运行模式：ReAct模式（思考-行动-观察-再思考）和Plan-and-Execute模式（先规划后执行），并通过实例展示了AI Agent如何完成实际任务。AI Agent本质上是"大模型+工具集"，能够实现任务自动化，解放人类双手，是AI技术发展的重要方向。

You有没有觉得，我们现在用的那些强大的AI模型，比如ChatGPT，虽然无所不知，能写诗能编程，但总感觉像个“书呆子”？它们可以帮你写出一段贪吃蛇的代码，但你让它自己把代码保存到文件里、再运行起来，它就懵了。

“臣妾做不到啊！” 大模型内心OS。

是的，这就是大模型的“局限性”——它只有“大脑”，没有“手脚”和“感官”。它能思考，但无法真正与外界互动，感知环境，或者改变环境。

但今天，我们要介绍一个“魔法”，让大模型不再是“书呆子”

而是能真正“动起来”的智能体——AI Agent！

AI Agent 是什么？大模型的“进化论”

想象一下，把一个超级聪明的大脑（就是我们的大模型），搭配上一套功能强大的工具箱，比如读写文件的工具、运行程序的工具、上网搜索的工具……然后给这个大脑一个明确的指令，让它自己去调用这些工具，完成一系列任务。

恭喜你，你已经理解了AI Agent的本质！

AI Agent = 大模型（大脑）+ 工具集（手脚和感官）

它的核心目标是：让任务自动化，解放你的双手！

AI Agent 的种类可丰富了，就像不同的职业专家：

编程类 Agent：你的专属AI程序员！
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比如Cursor，你只需告诉它你的编程需求，它就能自动调用大模型思考、规划，然后调用各种编程工具，帮你把代码写出来、测试好，甚至部署。你偶尔确认一下就行，就像有个实习生帮你打下手。

深度搜索类 Agent：你的全能研究员！
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比如Manus，如果你让它对比几款手机的性能，它可不是简单地给你几句话。它会自己生成一个详细的搜索计划，然后像个专业的侦探一样，在网上搜集海量资料，最后整理成一份结构清晰、有理有据的报告。你全程只需要提出问题，它就把答案喂到你嘴边！

AI Agent 的“思考方式”：核心运行模式揭秘！

AI Agent之所以能这么聪明地完成任务，离不开它背后精妙的运行模式。最常见的有两种：

（一）ReAct 模式：思考 → 行动 → 观察 → 再思考！

ReAct全称是Reasoning and Acting (思考与行动)，这个模式就像一个循环：

Thought (思考)：大模型分析当前任务，思考下一步该做什么。

Action (行动/调用工具)：大模型决定使用哪个工具，并给出工具的参数。

Observation (观察工具执行结果)：工具执行完毕，Agent 观察工具的输出，作为新的信息。

然后，大模型会根据新的 Observation 再次进入 Thought 阶段，直到它觉得任务已经完成，输出Final Answer (最终答案)。

它的秘密武器：系统提示词！

别以为大模型会ReAct是它自己学会的，其实是我们给它写的“行为准则”——系统提示词。这个提示词会明确告诉大模型：

你的职责是什么？（比如，你是一个善于编程的Agent）

你需要遵循ReAct模式！（必须输出Thought、Action、Observation标签）

你可以使用哪些工具？（比如读文件、写文件、运行终端命令）

有哪些注意事项？（比如，遇到错误要怎么处理）

当前的环境信息是什么？

通过这种方式，大模型就像一个演员，严格按照剧本（系统提示词）来表演，从而实现了ReAct的循环。

ReAct 运行演示（以用HTML/CSS/JS写贪吃蛇为例）：

你给Agent任务：“用HTML/CSS/JS写个贪吃蛇游戏，代码分文件存放。”

Agent (大模型) 开始思考 (Thought)：“嗯，要写贪吃蛇，需要HTML结构、CSS样式和JS逻辑。先从HTML开始吧，然后写入文件。”

Agent (大模型) 执行行动 (Action)：调用 write_to_file 工具，把 HTML 代码写入 index.html。

Agent 工具返回 (Observation)：“文件 index.html 写入成功。”

Agent (大模型) 再次思考 (Thought)：“HTML写好了，接下来写CSS。”

Agent (大模型) 执行行动 (Action)：调用 write_to_file 工具，把 CSS 代码写入 style.css。

Agent 工具返回 (Observation)：“文件 style.css 写入成功。”

…（循环往复，直到JS文件也写入完成）

Agent (大模型) 最终完成 (Final Answer)：“贪吃蛇游戏的所有文件已成功创建！”

整个过程，大模型就像一个经验丰富的项目经理，规划、执行、检查，一步步推动任务完成。

（二）Plan-and-Execute 模式：先定大计，再灵活应变！

ReAct模式很棒，但有时候任务太复杂，一步步思考可能不够灵活。这时候，Plan-and-Execute (先规划后执行)模式就登场了！

这个模式的核心思想是：先制定一个大的执行计划，然后一步步去执行，每执行完一步，都会根据结果“复盘”一下，看看计划是不是需要调整。

组成模块：

Plan 模型：就像一个战略家，根据你的任务，制定一个宏观的执行计划。

Re-Plan 模型：就像一个战术家，根据每一步的执行结果，灵活调整计划，确保目标达成。

执行 Agent：真正干活的，它可能内部就是ReAct模式，负责完成计划中的具体小步骤。

Agent 主程序：协调员，串联所有模块，确保流程顺畅。

运行流程（以查询“澳网男子冠军家乡”为例）：

你给Agent任务：“查询一下当年澳网男子冠军的家乡。”

Agent 主程序 → Plan 模型：制定初始计划：

Agent 主程序 → 执行 Agent：执行第一步：查询当前日期。

执行结果：比如，当前是2026年1月29日。

Agent 主程序 → Re-Plan 模型：根据当前日期，调整计划：

Agent 主程序 → 执行 Agent：执行调整后的第二步：查询2026年澳网男子冠军（假设是小德）。

执行结果：2026年澳网男子冠军是诺瓦克·德约科维奇。

Agent 主程序 → Re-Plan 模型：再次调整计划：

Agent 主程序 → 执行 Agent：执行最后一步：查询诺瓦克·德约科维奇的家乡。

执行结果：诺瓦克·德约科维奇的家乡是塞尔维亚贝尔格莱德。

Re-Plan 模型 → Agent 主程序：任务完成，生成最终答案。

Agent 主程序 → 你：“2026年澳网男子冠军诺瓦克·德约科维奇的家乡是塞尔维亚贝尔格莱德。”

这个模式的优势在于，它能更好地应对复杂、不确定的任务，因为每一步执行后都有机会根据实际情况调整策略，避免“一根筋”到底。

ReAct 模式：时间都去哪儿了？运行时序图！

为了更直观地理解ReAct模式的运行过程，我们来看看这张时序图，它展示了用户、Agent主程序、大模型和工具函数之间的互动：

角色关系：

User (用户)：你，任务的发布者。

Agent Main Program (Agent 主程序)：Agent的“大脑中枢”，协调一切。

Large Language Model (LLM) (大模型)：Agent的“思考核心”，负责Thought和Action的生成。

Tool Functions (工具函数)：Agent的“手脚”，执行实际操作。

流程详解：

用户提交任务 → Agent 主程序：你把你的需求告诉Agent。

Agent 主程序调用大模型 → 大模型返回 Thought + Action：Agent主程序把任务传给大模型，大模型思考后告诉你它想做什么（Thought）和打算用什么工具（Action）。

Agent 主程序打印给用户：你会看到Agent的思考过程和它将要执行的行动。

Agent 主程序调用 Action 指定的工具 → 工具返回执行结果：Agent主程序根据大模型的指示，去调用相应的工具。工具执行完毕，把结果返回给主程序。

Agent 主程序打印给用户：你会看到工具的执行结果（Observation）。

Agent 主程序将执行结果加入历史消息列表 → 重复调用大模型的流程：Agent主程序把这次的“观察结果”添加到对话历史中，然后再次把整个对话历史（包括新的Observation）提交给大模型，让它进行下一轮思考。

大模型返回 Thought + Final Answer → Agent 主程序打印给用户 → 流程结束：当大模型判断任务完成时，它会输出最终答案，整个过程就完美收官了！

看到了吗？AI Agent就像给大模型安装了“身体”和“行动指南”，让它不再只是一个会说话的百科全书，而是一个能真正帮你解决问题的智能小助手。

未来，AI Agent将渗透到我们工作和生活的方方面面，成为我们不可或缺的智能伙伴！是不是很期待呢？

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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