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网站商城建设基本流程,网站批量查询,网站权重提升工具,克拉玛依做网站最近#xff0c;国内AI领域创新速度不断刷新记录#xff0c;卷出了新高度。近两周诞生了n款颠覆性的开源大模型#xff0c;在智能体#xff08;Agent#xff09;和深度研究#xff08;DeepResearch#xff09;方向也同样#xff0c;几乎每隔一段时间就有新产品或新功能…最近国内AI领域创新速度不断刷新记录卷出了新高度。近两周诞生了n款颠覆性的开源大模型在智能体Agent和深度研究DeepResearch方向也同样几乎每隔一段时间就有新产品或新功能上线可谓是百花齐放今天我们聚焦实践和大家探讨一下React Agent的核心原理和实现思路。一、什么是React AgentReactReasoning and ActingAgent是一种基于推理-行动循环的智能代理模式。与传统的单次问答不同React Agent能够思考Think分析当前问题制定解决策略。行动Act调用外部工具或API获取信息。观察Observe分析工具返回的结果。循环迭代基于观察结果继续思考和行动直到得出最终答案。这种模式让AI能够像人类一样进行多步骤推理处理复杂的实际业务场景问题。二、底层原理React Agent的核心工作流程简单拆解一下大致如下用户问题 → 思考 → 选择工具 → 执行工具 → 观察结果 → 继续思考或给出最终答案关键组件提示词模版提示词是Agent中的核心和灵魂它能够精细化地制定执行计划、思考和行动策略。工具库Tools定义可用的本地/外部工具、MCP Server等。执行引擎管理思考-行动循环。结果解析器解析AI输出提取工具调用信息。架构图以下是React Agent的整体架构图展示了各个组件之间的关系流程图以下是React Agent的执行流程图展示了从用户提问到得出最终答案的完整过程三、实现细节1. Prompt模板设计Prompt模板是React Agent的灵魂它指导AI的思考和行动模式。一个精心设计的Prompt模板应包括以下内容问题描述明确用户的问题。工具列表列出所有可用的工具及其描述。思考格式定义“思考-行动-观察”的循环结构。终止条件明确何时得出最终答案。2. 工具定义与注册工具是React Agent的核心组件之一包括本地/外部工具和MCP Server等。列举几个在Agent比较常见的工具联网搜索工具、报告生成工具、本地自定义工具、各种MCP Server如高德地图、12306等。3. 核心执行循环执行引擎负责管理React Agent的思考-行动循环其主要逻辑如下接收用户问题从用户获取问题。生成Prompt根据Prompt模板生成初始Prompt。AI响应将Prompt发送给AI模型获取响应。解析响应通过结果解析器解析AI的输出判断是否需要调用工具。工具调用如果需要调用工具则执行工具并获取结果。更新Prompt将工具的返回结果添加到Prompt中继续思考。循环迭代重复上述过程直到得出最终答案或达到最大迭代次数。四、优质开源推荐这里给大家分享一款由京东开源的多智能体产品JoyAgent-JDGenie它基于MIT开源协议目前在github上有3.7K Star。githubhttps://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie核心服务解析1、ui前端模块独立的系统前端模块基于React框架构建结合Vite构建系统和Node.js使用Ant Designantd作为UI组件库。2、genie-Backend核心后端模块作为系统的核心服务负责接收前端传来的请求调用多智能体引擎以及整合后端的各类工具并协调处理工具与各智能体的响应。它是一个多智能体的执行引擎与任务的核心调度模块支持任务与工具的并发执行以提高响应性能基于Spring Boot3.x框架构建未使用SpringAi等AI框架核心功能纯手撸。3、genie-client后端模块作为MCP模型上下文协议客户端用于与MCP Server进行通信调用外部工具和服务使用Python 3.11开发结合UV包管理。4、genie-tool后端模块提供了多种工具和服务如代码解释、报告生成、搜索操作等用于支持多智能体系统的任务执行使用Python 3.11开发结合UV包管理。关于私有化部署支持docker部署、源码部署项目源码的说明文档中有详细的操作步骤这里我极力推荐大家尝试源码启动本地Debug一圈可以学到不少东西中间会遇到一些坑过程中会让你收获满满为什么推荐JoyAgent-JDGenie一个原因Agent核心服务高度可拓展代码逻辑清晰针对Agent框架学习这件事极度友好genie-backend 是JoyAgent-JDGenie的核心后端服务基于SpringBoot3.x。它负责处理页面请求完成Agent核心能力调度计划制定、思考决策、工具调度、结果整合。在配置文件application.yml中我们可以看到各个核心流程的大模型配置、提示词模版。上面我们讲到了Prompt是React Agent的灵魂。感兴趣的小伙伴非常建议阅读仔细研究一下这块的提示词另外在本地部署Debug过程中也可以尝试修改微调提示词来验证效果。最让我感到意外的是它没有集成SpringAI等成熟的AI框架各个功能模块完全是纯手撸代码逻辑也清晰明了我们可以看到各个节点的处理细节如何学习大模型 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。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】