大模型Agent实战教程（非常详细）：深入理解ReAct架构，彻底搞懂稳定性难题！

“大模型的能力有限，因此在智能体处理复杂任务时，我们需要通过提示词告诉模型复杂任务的处理方法。”

最近在研究模型部署和Langchain新版本框架时，突然想到一个问题，就是ReAct Agent智能体问题。

ReAct Agent智能体的运行原理是什么？它是一个稳定的智能体系统吗？

ReAct Agent智能体

关于智能体是以大模型为底座，以工具作为模型的手脚，以此使得模型具备与外部环境交互的能力。

但我们都知道，模型由于幻觉，意图识别不明确等原因，导致智能体的能力一直不稳定；因此，研究人员就提出了几种提升智能体性能的方案，如ReAct Agent智能体。

智能体的本质是把大模型作为大脑，进行任务拆解和规划，以及决定工具的使用；而工具用来帮助大模型完成工作任务。

这就类似于，你的领导让你去做一件事，把需求告诉你，然后帮你配置必要的工具，之后就不管了；你需要的是给领导一个完成结果。

所以，这时你应该怎么做？

首先你拿到需求之后，你要去理解领导的意图以及需求到底要做什么，如果你不明白，那么不管你是查资料也好，问同事也好，向其他老员工请教也好；这里都属于模型的任务拆解和规划能力。

等你彻底弄明白需求之后，你就可以选择合适的工具去解决问题，如果没有工具那么可以向领导申请。之后，你拿着需求和工具去完成领导布置的任务，但是任务完成之后你总要先检查一下任务有没有真正完成，完成度怎么样，效果怎么样；如果不行，那么肯定要打回去重做，或者先找一下具体的原因，然后再去做。

而这就是一个ReAct Agent的执行流程，也是ReAct Agent的运行原理。

我们需要在提示词中告诉模型，要通过thought，action，observer的流程来分析和处理问题；意思就是告诉模型，你拿到问题之后，先想一想怎么做(thought)，然后用什么做(action)，做完之后再检查一下(observer)；如果检查不通过，那么就打回去重新做，还是按照这个流程，之后再输出结果(把结果交给领导)。

所以，ReAct Agent的执行过程就存在很多问题，如工具不全，执行出错，执行成功了，但结果却是错的等等；所以，从这一点上来讲，ReAct Agent的执行过程是不稳定的，因为它随时可能会出错或崩溃。这也是为什么在Langchain开发框架中，会限制智能体的执行次数，如果智能体反复执行二十遍之后，还是没有得到结果，那么就直接报错即可。

因此，从纯粹的技术角度来看，ReAct Agent就是你通过提示词告诉模型，你需要干什么，以及怎么干，出问题了要学会检查等等；因为模型本身是没有这么完善的复杂任务处理能力，因此我们需要告诉它应该怎么做。

模型由于自身能力原因，在面对复杂任务时，它并没有直接处理的能力，因此需要我们人类参与其中，告诉它复杂任务的处理方法，然后它才能真正按照我们想法去做。

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。

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