AI Agent入门指南：从ReAct到Multi-Agent协作

文章目录什么是AI Agent一、ReAct推理行动模式二、工具调用Function Calling三、主流框架对比四、记忆系统总结开发调试技巧什么是AI AgentAI Agent能自主感知环境、制定计划、执行行动。具备自主性、工具调用、记忆和推理四大能力。一、ReAct推理行动模式由Google DeepMind在2022年提出在推理和行动间循环defreact_agent(query):context[]forstepinrange(5):thoughtllm_think(query,context)actionllm_act(thought)observationexecute(action)context.append({thought:thought,action:action,obs:observation})ifaction.typeFINISH:returnaction.final_answerreturn未完成二、工具调用Function Callingtools[{type:function,function:{name:search_web,parameters:{type:object,properties:{query:{type:string}}}}}]三、主流框架对比框架特点场景难度LangChain最成熟企业较陡AutoGPT全自主长期中等Dify可视化非技术较浅四、记忆系统类型用途实现短期当前对话BufferWindowMemory长期跨会话知识FAISS向量库工作任务状态JSON存储总结从LangChain入手构建单Agent再过渡到Multi-Agent掌握ReAct循环是核心。开发调试技巧开发Agent时常见的问题和调试方法importlogging;logging.basicConfig(levellogging.DEBUG)classDebugAgent:defstep(self,input):logger.info(f[INPUT]{input})thoughtself.think(input)logger.info(f[THOUGHT]{thought})actionself.act(thought)logger.info(f[ACTION]{action})returnaction| 调试方法 | 适用场景 | 效果 ||---------|---------|------|| 详细日志 | 开发阶段 | 追踪每一步推理 || Mock工具 | 测试阶段 | 隔离外部依赖 || 断点检查 | 困难Bug | 精确分析状态 |