Agent 与工具调用图文讲义3141 字

Al Agent项目实战

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《Al Agent项目实战》共 15 页、0.3 万字,通篇围绕 Agent、ReAct、架构、prompt 展开,归在「Agent 与工具调用」这一层。

覆盖AgentReAct架构promptRAG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. Al Agent 项目实战
  2. 我们的构建者旅程
  3. Agent 的心跳:ReAct 循环框架
  4. Agent 架构巡礼:解決问题的不同策略
  5. 实战一:构建“规划与执行” Agent
  6. 观察执行:Agent 的思考与行动轨迹
  7. 实战二:构建具备深度思考能力的 ReAct Agent
  8. 深入机器之心:追踪 ReAct 的完整推理链

原 PDF 已逐页还原成图,共 15 页,这里先放前 3 页,其中 2 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. 01Al Agent 项目实战
  2. 02我们的构建者旅程
  3. 03什么是 AI Agent?从被动工具…
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第 1 页:Al Agent 项目实战
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Al Agent 项目实战

从蓝图到杰作:一位构建者的旅程

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第 2 页:我们的构建者旅程
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我们的构建者旅程

本次分享将引导你走过一条从理论到实践的完整路径。我们将从理解 Agent 的核心思维模式开始,逐步构建功能日益强大的智能体, 最终完成一个可部署的全栈 AI 助理。

第一部分:奠定基石 探素 Agent 的核心理念与关链架构。

第三部分:终极项目 架构并实现一个多功能、有记忆的智能助理。

第二部分:实战工坊 由浅入深,动手构建三种不同能力的 Agent。

第四部分:总结展望 提炫核心模式,开启你的 Agent 构建之旅。

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什么是 AI Agent?从被动工具…

什么是 AI Agent?从被动工具到主动思考者 Al Agent 的本质,是赋予大语言模型(LLM)自主规划、使用工具和解决复杂问题的 能力。这是一种从“计算器”到“决策引擎”的范式转变。

“Agent 决策引擎”

主动规划,循环执行,连接外部世界。

“LLM 计算器”

被动响应,依赖输入内容。

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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