AI Agent 从0到精通（一）：什么是AI Agent？一文带你搞懂核心概念

新民晚报 2026-03-03 阅读: 6

本文是AI Agent系列教程的第一篇，系统介绍了AI Agent的核心概念、与传统LLM的区别、四大核心组件（记忆、工具、规划、行动）、工作原理、主流框架对比以及典型应用场景。文章旨在为零基础开发者提供全面的入门指导。

AI Agent LLM LangChain ReAct框架 RAG
要点:
  • AI Agent能自主感知、决策与执行
  • 与传统LLM相比，AI Agent具备主动规划能力
  • 核心组件包括记忆、工具、规划与行动
  • 主流框架有LangChain、AutoGen等
  • 应用场景涵盖个人助手、数据分析等

AI Agent 从0到精通（二）：ReAct深度解析，让AI像人类一样思考

守望秋实 2026-03-03 阅读: 3

本文深入解析了AI Agent开发中的ReAct框架，通过对比Standard Prompting、Chain-of-Thought和ReAct三种范式，阐述了ReAct“思考+行动”交替循环的核心优势，并提供了从零实现一个极简ReAct Agent的代码示例。

AI Agent LLM ReAct 大语言模型 推理
要点:
  • ReAct框架让AI交替进行推理和行动
  • 核心四步循环：观察、思考、行动、结果
  • 相比其他范式，ReAct能处理复杂任务并获取外部信息
  • 提供了手写ReAct Agent的代码实现
  • ReAct需要更多token但能力更强