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Agent 与工具调用图文讲义2400 字

从0开始写一个AI Agent

·全库 39 / 611

《从0开始写一个AI Agent》共 19 页、0.2 万字，通篇围绕 Agent、ReAct、prompt、提示词 展开，归在「Agent 与工具调用」这一层。

覆盖AgentReActprompt提示词场景推理

适合要让 AI 真的去干活、不只是陪人聊天的人

目录骨架（8 节）
  1. 从 O 开始写一个 AI Agent
  2. 解决方案：为大脑接上“手”和“脚”
  3. Agent 的设计模式：百花齐放，但我们从核心开始
  4. ReAct 模式：Reasoning and Acting （思考与行动）
  5. ReAct 的实现秘诀：系统提示词
  6. ReAct 实战：以“开发贪吃蛇游戏”为例
  7. 动手编码：一个 ReAct Agent 的三个核心组件
  8. Agent 之魂：解读 prompt_template.py

原 PDF 已逐页还原成图，共 19 页，这里先放前 3 页，其中 1 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排，可能有个别错字，以图为准；点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01从 O 开始写一个 AI Agent
  2. 02本次分享大纲
  3. 03一切的起点：强大的大语言模型（LLM…
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第 1 页：从 O 开始写一个 AI Agent
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从 O 开始写一个 AI Agent

赋予代码思考与行动的能力

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第 2 页
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本次分享大纲

本次分享大纲

1.什么是 Agent？：从我们熟悉的大语言模型（LLM）出发，揭示 其局限性，引出 Agent 的核心定义。 2. ReAct 模式：Agent 的思考引擎：深入剖析主流的 ReAct 运行模 式，理解 Agent 如何实现“思考-行动”的循环。 3.动手实现一个 ReAct Agent：通过具体的 Python 代码，一步步 构建我们自己的 Agent。 4. 举一反三：探索其他 Agent 模式：介绍 Plan and Execute 模式， 拓宽视野，并总结核心原理。

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一切的起点：强大的大语言模型（LLM…

一切的起点：强大的大语言模型（LLM）

GPT-40 Deepseek-R1 Qwen3

  • 我们都用过大模型，比如 GPT-40， Deepseek,Qweno
  • 它们是强大的“知识库” 和“回答 引擎”。
  • 核心能力：擅长回答各种问题，无 论是技术细节还是生活常识。
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