【大模型应用开发 动手做AI Agent】用ReAct框架实现简单Agent

【大模型应用开发 动手做AI Agent】用ReAct框架实现简单Agent

1. 背景介绍

1.1 人工智能发展现状

近年来,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术飞速发展,从早期的专家系统、机器学习,到如今的深度学习和大语言模型,AI正在深刻改变着我们的生活和工作方式。尤其是2022年ChatGPT大模型的出现,更是掀起了AI应用的新高潮。

1.2 大语言模型的应用前景

大语言模型如GPT-3、PaLM等,具有强大的自然语言理解和生成能力,为构建智能对话系统、知识问答、文本生成等AI应用奠定了基础。但如何将大模型高效地应用到实际任务中,仍面临诸多挑战。

1.3 ReAct框架的提出

针对大模型应用开发中存在的痛点,DeepMind团队在2022年提出了ReAct(Reason+Act)框架[^1],旨在简化和规范化大模型应用开发流程,帮助开发者快速构建和部署AI Agent。本文将详细介绍ReAct框架的原理,并动手实践用ReAct构建一个简单的AI Agent。

2. 核心概念与联系

2.1 大语言模型

大语言模型(Large Language Model)是指在海量文本语料上预训练得到的深度神经网络模型,具有强大的语言理解和生成能力。代表模型有GPT系列、BER