AI Agent，是具备自主感知、规划、行动、反思能力的智能体，2026年更强调“任务闭环能力”——它与普通大模型对话的核心区别，在于有明确的目标感，能自主拆解任务步骤、调用工具，无需人类逐句引导，就能完成复杂任务。Tools（工具），就是Agent的“手脚”。2026年Agent的工具生态已非常完善，大模型的知识和能力存在边界，而工具能让Agent突破这些限制：联网搜索获取实时信息、执行代码完成

AI Agent，是具备自主感知、规划、行动、反思能力的智能体，2026年更强调“任务闭环能力”——它与普通大模型对话的核心区别，在于有明确的目标感，能自主拆解任务步骤、调用工具，无需人类逐句引导，就能完成复杂任务。Tools（工具），就是Agent的“手脚”。2026年Agent的工具生态已非常完善，大模型的知识和能力存在边界，而工具能让Agent突破这些限制：联网搜索获取实时信息、执行代码完成

AI Agent，是具备自主感知、规划、行动、反思能力的智能体，2026年更强调“任务闭环能力”——它与普通大模型对话的核心区别，在于有明确的目标感，能自主拆解任务步骤、调用工具，无需人类逐句引导，就能完成复杂任务。Tools（工具），就是Agent的“手脚”。2026年Agent的工具生态已非常完善，大模型的知识和能力存在边界，而工具能让Agent突破这些限制：联网搜索获取实时信息、执行代码完成

Function Calling：AI Agent 调用工具的基础能力，也是后面两个能够存在的基础。MCP (Model Context Protocol)：由 Anthropic 推动的开放标准，为 LLM 应用提供标准化接口以连接和交互外部数据源和工具，现已捐赠给linux基金会。

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书籍第一部分（1-8章）内容为初学者水平，从自上而下的方法开始，使用预训练模型，然后详细解释了pytorch，从基础层面解释了用于图像分类的多层感知器和卷积神经网络。，那你一定要看看这本书！第三部分（15章）主要介绍了pytorch的部署内容，内容非常简明，表明PyTorch的部署工具并不复杂。听起来好像很多，但得益于其轻松的风格和语气，使读者阅读起来相当畅快！并且因为深度学习内容冗长，于是作者缩

ReAct（Reasoning + Acting）是当前 AI Agent 理论中最具基础性和代表性的范式，由 Shunyu Yao、Jeffrey Zhao 等大佬于 2022 年在论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出。该范式已成为现代 AI 代理设计的基准，影响了后续框架如 LangChain 和 L