简介

Agent让大模型从"纸上谈兵"变成能"落地执行"，为其增加"手和脚"的能力，可调用工具并自主行动。文章介绍两种运行模式：ReAct（边思考边行动，适合短任务）和Plan-and-Execute（先计划后执行，适合复杂任务）。区分了Agent作为一种方法论与Coze、LangChain等工具的关系。随着技术成熟，Agent将成为企业和个人的智能帮手，解决实际问题而非仅回答问题。

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在过去两年，大语言模型（LLM）迅速走红，大家对它们的印象大多是“能写文章、能写代码、能对话”。但用得多了你会发现，它们虽然“聪明”，却缺乏一种能力——行动力。比如，它们不能自己去联网查资料，也不能自动去执行某个操作，有人可能会说，你说的不对——我们用的deepseek、豆包这样的应用，都可上网查资料，其实，这并不是模型“自己会上网”，而是它们在大模型之上接入了工具调用能力：

• 工具适配层：把外部接口（如天气、搜索、日历）封装成模型能理解的“动作”；
• 权限与密钥管理：确保调用安全、合规；
• 审计与回溯：所有操作都有记录，避免失控。

也就是说，它们让模型拥有了“手和眼”。这种方式的核心理念，就是 Agent。

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1、什么是Agent？为什么需要它？

Agent（智能体），简单来说，就是在大模型的基础上加了一双“手”和一双“眼”。它不仅能理解你的需求，还能调用外部工具、感知环境反馈，并自主决定下一步行动。

• 大模型 = 大脑：负责理解语言、推理和生成内容。
• Agent = 大脑 + 手脚：在理解的基础上，能“思考—行动—观察—再思考”，把需求一步步落到实处。

举个例子：

• 你让一个大模型写一篇“关于北京未来一周天气的出行建议”。它能编，但结果可能是“胡编”，因为没法获取实时天气。
• 如果加上Agent，它会先调用天气API获取数据，再根据实际天气给你合理的出行计划。

这就是为什么我们需要Agent：让大模型从“纸上谈兵”变成能“落地执行”。

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2、Agent的运行模式：ReAct

说到Agent，这里不能不说Agent最经典的运行方式之一，就是 ReAct模式。名字来自三个步骤：

• Reason（思考）：明确要做什么。
• Act（行动）：调用工具、执行操作。
• Observe（观察）：检查结果，调整下一步。

它的运行逻辑就像一个循环：

👉 思考 → 行动 → 观察 → 再思考 …直到完成任务。

现在多数大模型公司提供的应用都是采用的这种模式，返回最终用户需求的结果。

案例： 假设公司要在 3 小时内为外地客户安排一次半天接待：

1）Agent 先思考：需要航班信息、天气、交通情况、午餐推荐；

2）行动：调用 API 获取数据；

3）观察：发现当天午餐高峰，部分餐厅满座；

4）调整：推荐备选餐厅，并在行程中标注提醒。

最终，它会给出一份包含接机、会议室、午餐和天气风险提示的完整方案，比“纸上推理”更实用。

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3、Plan-and-Execute模式

相比ReAct的“边走边看”，Plan-and-Execute模式更像一个“项目经理”。

它会先制定一个详细的计划，再一步步去执行。

• 计划生成：制定总体步骤。
• 任务分解：把大目标拆成小任务。
• 执行监控：跟踪进度，发现问题随时调整。

如果你使用过cline、cursor这类编程辅助AI工具，就会看到这种模式的运用，先给出Plan，确认Plan后再Act执行，这在一定程度上体现了这种模式的思路。

案例：

公司要在 4 周内筹备一场线上新品发布，目标是获取 300+ 注册并保持 80% 完播率。

• 计划生成：明确目标、确定活动框架；
• 任务分解：市场推广、技术搭建、物料准备、演练、客户服务；
• 执行监控：每周检查里程碑，一旦报名人数不足，就追加推广渠道。

这种模式更适合 长期、复杂、多步骤的任务。

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4、两种Agent运行模式的比较

在构建 Agent 时，ReAct 和 Plan-and-Execute 是最常见的两种运行模式，它们各有优劣，适合不同的任务场景：

• ReAct（Reason + Act + Observe）

• 特点：边思考边行动，像人类即兴解决问题。
• 优点：响应快，适合处理 短任务、即时需求（如查天气、写个小脚本）。
• 缺点：缺少整体规划，面对复杂任务容易出现步骤混乱或重复尝试。

• Plan-and-Execute

• 特点：先制定完整计划，再分解任务逐步执行。
• 优点：条理清晰，适合 复杂、多步骤、需要长期跟踪 的任务（如写调研报告、项目管理）。
• 缺点：前期规划耗时长，若环境变化大，可能需要频繁调整计划。

可以把两者类比为：

• ReAct = “即兴解决问题的能手”，遇到突发情况能快速反应。
• Plan-and-Execute = “有计划的项目经理”，擅长处理系统化、长期性的任务。

在实际应用中，这两种模式并不是对立的，而是可以结合使用：先用 Plan-and-Execute 制定宏观计划，再在每个小任务中用 ReAct 来灵活执行。

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5、Agent与现有工具的区别

那Agent和大家熟悉的一些AI工具，比如 Coze、LangChain，有什么区别呢？

• Agent：一种理念和架构，强调“自主感知—决策—执行”。它不是单一应用，而是能被嵌入各种场景（办公、编程、自动化流程）。
• Coze：字节跳动推出的多功能AI Bot平台，偏向“快速搭建应用”，但自由度有限，更像一个Agent的“应用封装”。
• LangChain：一个开源框架，主要作用是帮助开发者快速构建Agent和应用。它提供了调用工具、记忆管理、链式任务等能力，可以理解为“搭建Agent的开发框架”，自由度比 Coze 更高，但需要一定技术门槛。

换句话说：

• Agent 是“方法论”，可以存在于任何场景。
• Coze 是“应用工具箱”，让你快速搭建Bot。
• LangChain 是“开发框架”，让你在底层灵活地搭建属于自己的Agent系统。

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5、总结

Agent让大模型不再只是“回答问题”，而是能“动手办事”。

• 它是什么：大模型的延伸，加上感知与行动能力。
• 有什么用：让模型能真正解决实际问题，而不是纸上谈兵。
• 怎么用：常见模式有ReAct和Plan-and-Execute，前者适合即时任务，后者适合复杂任务。
• 与现有工具区别：Agent是方法论，Coze是具体落地场景。

随着LangChain等框架的成熟，构建自己的Agent将会越来越容易。未来，Agent不仅会出现在编程、办公中，还会走进更多行业，成为企业和个人的智能帮手。

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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• Transformer结构简介
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• 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。

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