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在大模型应用爆发的当下，AI 智能体（Agent）已成为连接模型能力与实际场景的核心桥梁。无论是自动化办公、智能客服，还是复杂任务规划，智能体都在发挥关键作用。本文将用通俗的语言 + 实操案例，带小白和程序员快速入门智能体核心知识，尤其聚焦经典范式 ReAct 的落地应用。

1、 智能体是什么？一篇看懂核心定义

智能体的概念看似抽象，但不同权威定义能帮我们快速抓本质：

• 经典教材《人工智能：现代方法》给出最宽泛定义：任何能通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境的事物，都可称为智能体。小到扫地机器人，大到自动驾驶系统，都符合这一范畴。
• Google 的定义更贴合 AI 场景：AI 智能体是利用 AI 实现目标、代表用户完成任务的软件系统，核心具备推理、规划、记忆三大能力，且能自主学习适应。
• 维基百科对 LLM 智能体补充说明：纯 LLM 并非自主智能体，缺乏环境交互、记忆和规划能力，但通过添加角色设定、环境输入、记忆工具和行动规划，就能转化为智能体。

简单来说，智能体 = 大模型（大脑）+ 工具（手脚）+ 交互机制（感知），核心是让 AI 像人一样思考并完成任务。如果还是觉得抽象，我们从具体的智能体范式 ReAct 入手，结合案例理解更高效。

2、ReAct

姚顺雨提出的 ReAct[3] 是一个基于 LLM 的智能体范式，这已得到广泛认可。

在 ReAct 之前，LLM 在完成任务时常采用这两类策略：

• • 纯推理（reason only）：例如 Chain-of-Thought（思维链）, 只让模型内部展开推理。这类方法能分解问题，但容易出现幻觉（hallucination）和错误累积。
• • 纯行动（act only）：例如让模型输出行为/动作，与外界环境或 API 交互（比如查询知识库或执行步进任务）。这类方法能获取外部信息，但缺乏高层推理和规划能力。

ReAct 的核心思想是将推理与行动交错联合起来，形成一个更强、更鲁棒的任务求解范式：即通过模型交替产生推理内容与行动指令，并结合实际执行结果来进一步推理，从而实现推理与行动的协同。

2.1. Thought -> Act -> Observe

结合论文中的示例，比较容易理解其工作流程。

1. LLM 思考任务目标、历史反馈，明确下一步行动的逻辑依据；
2. LLM 生成下一步的行动，示例为知识问答，所以都是 Search 指令；
3. 执行与外部交互的动作，将外部反馈传递给 LLM，为下一轮 TAO 提供信息。

仅从论文中的示例来看，ReAct 是一种 prompt 级别的范式设计，所以笔者决定通过手动操作来演示。

2.2. 人工 Act 示例

system 提示词来自旧版本的 LangChain：

Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools: Search: A search engine. Usefulforwhen you need to answer questions about current events. Input should be a search query. Calculator: Usefulforwhen you need to answer questions about math. The way you use the tools is by specifying a json blob. Specifically, this json should have a`action`key(with the name of the tool to use)and a`action_input`key(with the input to the tool going here). The only values that should beinthe"action"field are: Search, Calculator The$JSON_BLOBshould only contain a SINGLE action,doNOTreturna list of multiple actions. Here is an example of a valid$JSON_BLOB:{"action":$TOOL_NAME,"action_input":$INPUT}ALWAYS use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what todoAction:$JSON_BLOBObservation: the result of the action...(this Thought/Action/Observation can repeat Ntimes)Thought: I now know the final answer Final Answer: the final answer to the original input question Begin!Reminder to always use the exact characters`Final Answer`when responding.

这样发起 LLM 调用，需要注意 stop 的设置：

client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":system_prompt},{"role":"user","content":user_prompt},],temperature=0,stream=False, stop=["Observation:"])

第一轮

请求LLM：

Question: 赵二狗的儿子是谁？他现在的年龄的2次方是多少？

LLM响应：

Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁，然后获取他现在的年龄，最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题，我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"赵二狗 儿子"}

人工搜索：

赵二狗的儿子是钱小猫

第二轮

请求LLM：

Question: 赵二狗的儿子是谁？他现在的年龄的2次方是多少？ This was your previous work(but I haven't seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁，然后获取他现在的年龄，最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题，我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"赵二狗 儿子"}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought:

LLM响应：

Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化，我需要搜索最新的信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"钱小猫 年龄"}

人工搜索：

钱小猫今年9岁

第三轮

请求LLM：

Question: 赵二狗的儿子是谁？他现在的年龄的2次方是多少？ This was your previous work(but I haven't seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁，然后获取他现在的年龄，最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题，我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"赵二狗 儿子"}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化，我需要搜索最新的信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"钱小猫 年龄"}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought:

LLM响应：

Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方，即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{"action":"Calculator","action_input":"9 ** 2"}

人工计算：

Answer: 81

第四轮

请求LLM：

Question: 赵二狗的儿子是谁？他现在的年龄的2次方是多少？ This was your previous work(but I haven't seen any of it!I only see what youreturnas final answer): Thought: 我需要先找出赵二狗的儿子是谁，然后获取他现在的年龄，最后计算年龄的平方。由于这是一个关于具体人物的问题，我需要使用搜索工具来查找相关信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"赵二狗 儿子"}Observation: 赵二狗的儿子是钱小猫 Thought: 现在我知道了赵二狗的儿子是钱小猫。接下来我需要查找钱小猫现在的年龄。由于年龄可能随时间变化，我需要搜索最新的信息。 Action:{"action":"Search","action_input":"钱小猫 年龄"}Observation: 钱小猫今年9岁 Thought: 现在我知道钱小猫今年9岁。接下来我需要计算他年龄的平方，即9的2次方。这可以通过计算器工具来完成。 Action:{"action":"Calculator","action_input":"9 ** 2"}Observation: Answer:81Thought:

LLM响应：

赵二狗的儿子是钱小猫，他今年9岁，年龄的平方是81。 Final Answer: 赵二狗的儿子是钱小猫，他现在的年龄的2次方是81。

2.3. 工具的发展

在姚顺雨等人于2022年发表 ReAct 论文时，工具（tools）还只能通过提示词进行定义。然而自那时起，工具相关技术迅速演进，在功能定义、调用方式与应用范围等方面都取得了显著进展。

其中的一条线是训练模型学会使用工具。Meta 于2023年发表的 Toolformer[4] 可以说是一个里程碑，今天的主流大模型都在做 Toolformer 类似目标的后训练，但实现远比论文中描述的流水线更复杂、更系统化。

另外一条线是工具使用API的规范化。OpenAI 于2023年推出“函数调用”（Function Calling）特性，允许开发者在 Chat Completions API 中定义函数接口（函数签名 / JSON schema），并让模型智能输出函数名与参数供开发者执行对应动作[5]；接着又于2025年发布了新的 Agents 平台及 Responses API，通过 Responses API 可以更方便地构建 agent，让模型与工具协作能力更强[6]。

3、 总结

智能体在广义上难以给出明确定义，但是 ReAct 是基于 LLM 的智能体的基础范式。

从这个角度可以总结智能体的两大特征为：

• LLM 是智能体的规划器，大模型自主推理生成 Thought，规划 Action，更复杂的范式还会进行反思 Reflection；
• 智能体通过工具与外界产生交互，获取的 Observe 为后续规划提供信息。

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