企业官网建设流程全解析

网站建设技术服务费怎么写分录,wordpress页面不能访问,长春城市设施建设集团股份公司,门户网站建设方案模板本文解析AI智能体概念及ReAct范式#xff0c;介绍不同来源对智能体的定义#xff0c;详细阐述ReAct的核心思想——将推理与行动交错联合#xff0c;形成Thought-Act-Observe工作流程。通过案例演示ReAct应用#xff0c;探讨工具技术发展路径#xff0c;总结智能体…本文解析AI智能体概念及ReAct范式介绍不同来源对智能体的定义详细阐述ReAct的核心思想——将推理与行动交错联合形成Thought-Act-Observe工作流程。通过案例演示ReAct应用探讨工具技术发展路径总结智能体两大特征LLM作为规划器进行自主推理以及通过工具与外界交互获取信息为理解大模型智能体提供基础框架。1、 智能体是什么智能体这个词就像哈姆雷特不同的人对其有不同的定义。人工智能的经典巨著《人工智能现代方法》将智能体定义为任何通过传感器sensor感知环境environment并通过执行器actuator作用于该环境的事物都可以被视为智能体agent。Google 将智能体定义为AI 智能体是使用 AI 来实现目标并代表用户完成任务的软件系统。其表现出了推理、规划和记忆能力并且具有一定的自主性能够自主学习、适应和做出决定。从概念上很难有效地理解智能体所以笔者就换了个思路先看具体的案例。2、 ReAct姚顺雨提出的 ReAct[3] 是一个基于 LLM 的智能体范式这已得到广泛认可。在 ReAct 之前LLM 在完成任务时常采用这两类策略• 纯推理reason only例如 Chain-of-Thought思维链, 只让模型内部展开推理。这类方法能分解问题但容易出现幻觉hallucination和错误累积。• 纯行动act only例如让模型输出行为/动作与外界环境或 API 交互比如查询知识库或执行步进任务。这类方法能获取外部信息但缺乏高层推理和规划能力。ReAct 的核心思想是将推理与行动交错联合起来形成一个更强、更鲁棒的任务求解范式即通过模型交替产生推理内容与行动指令并结合实际执行结果来进一步推理从而实现推理与行动的协同。2.1. Thought - Act - Observe结合论文中的示例比较容易理解其工作流程。LLM 思考任务目标、历史反馈明确下一步行动的逻辑依据LLM 生成下一步的行动示例为知识问答所以都是 Search 指令执行与外部交互的动作将外部反馈传递给 LLM为下一轮 TAO 提供信息。仅从论文中的示例来看ReAct 是一种 prompt 级别的范式设计所以笔者决定通过手动操作来演示。2.2. 人工 Act 示例system 提示词来自旧版本的 LangChainAnswer the following questions as best you can. You have access to the following tools: Search: A search engine. Usefulforwhen you need to answer questions about current events. Input should be a search query. Calculator: Usefulforwhen you need to answer questions about math. The way you use the tools is by specifying a json blob. Specifically, this json should have aactionkey(with the name of the tool to use)and aaction_inputkey(with the input to the tool going here). The only values that should beintheactionfield are: Search, Calculator The$JSON_BLOBshould only contain a SINGLE action,doNOTreturna list of multiple actions. Here is an example of a valid$JSON_BLOB:{action:$TOOL_NAME,action_input:$INPUT}ALWAYS use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what todoAction:$JSON_BLOBObservation: the result of the action...(this Thought/Action/Observation can repeat Ntimes)Thought: I now know the final answer Final Answer: the final answer to the original input question Begin!Reminder to always use the exact charactersFinal Answerwhen responding.这样发起 LLM 调用需要注意 stop 的设置client.chat.completions.create(modeldeepseek-chat,messages[{role:system,content:system_prompt},{role:user,content:user_prompt},],temperature0,streamFalse, stop[Observation:])第一轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少LLM响应Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}人工搜索赵二狗的儿子是钱小猫第二轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought:LLM响应Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}人工搜索钱小猫今年9岁第三轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought:LLM响应Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{action:Calculator,action_input:9 ** 2}人工计算Answer: 81第四轮请求LLMQuestion: 赵二狗的儿子是谁他现在的年龄的2次方是多少 This was your previous work(but I havent seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁然后获取他现在的年龄最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{action:Search,action_input:赵二狗 儿子}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化我需要搜索最新的信息。 Action:{action:Search,action_input:钱小猫 年龄}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{action:Calculator,action_input:9 ** 2}Observation: Answer:81Thought:LLM响应赵二狗的儿子是钱小猫他今年9岁年龄的平方是81。 Final Answer: 赵二狗的儿子是钱小猫他现在的年龄的2次方是81。2.3. 工具的发展在姚顺雨等人于2022年发表 ReAct 论文时工具tools还只能通过提示词进行定义。然而自那时起工具相关技术迅速演进在功能定义、调用方式与应用范围等方面都取得了显著进展。其中的一条线是训练模型学会使用工具。Meta 于2023年发表的 Toolformer[4] 可以说是一个里程碑今天的主流大模型都在做 Toolformer 类似目标的后训练但实现远比论文中描述的流水线更复杂、更系统化。另外一条线是工具使用API的规范化。OpenAI 于2023年推出“函数调用”Function Calling特性允许开发者在 Chat Completions API 中定义函数接口函数签名 / JSON schema并让模型智能输出函数名与参数供开发者执行对应动作[5]接着又于2025年发布了新的 Agents 平台及 Responses API通过 Responses API 可以更方便地构建 agent让模型与工具协作能力更强[6]。3、总结智能体在广义上难以给出明确定义但是 ReAct 是基于 LLM 的智能体的基础范式。从这个角度可以总结智能体的两大特征为•LLM 是智能体的规划器大模型自主推理生成 Thought规划 Action更复杂的范式还会进行反思 Reflection•智能体通过工具与外界产生交互获取的 Observe 为后续规划提供信息。如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取