30秒看懂“如何写出让AI乖乖照做的顶级提示词”秘诀大公开🔥

当大模型开始自己决定搜索、计算、调用工具，Agent 就不再是提示词工程。本文手把手实现一个 支持多跳推理与 Function Calling 的 Agent，完整拆解消息协议、工具执行与循环控制。想真正“把 Agent 跑起来”，别错过。

一站式封装 LLM 调用，轻松构建智能 Agent，支持流式与非流式输出。

想让你的大模型真正“动起来”吗？本章手把手教你用最简单的方式，让 LLM 主动调用你的 Python 函数，为智能体加上真正的行动力。

⭐ 作者提出了一种对比学习框架，虽然论文是基于视觉探讨的，但后续也影响了很多NLP方面的工作。在更深更宽的模型和更大的批次、更长的训练时间基础上，首先通过多种数据增强产生有效的正样本用于对比学习。其次在表示和对比损失之间引入可学习的非线性头。最后利用归一化温度缩放交叉熵损失进行对比学习。在训练结束后，该引入的非线性头会被丢弃。

本文介绍了通用极简智能体 `SimpleAgent`，结合语言理解与外部工具调用（如搜索、计算），可自动判断何时使用工具并整合结果。文章提供完整示例，展示从输入到工具调用再生成答案的完整流程，帮助快速掌握可扩展智能体构建方法。

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从零构建大模型智能体，手把手解析推理链、工具调用、记忆与规划，实现可控、高效、可解释的全栈智能体系统。

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