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张小明 2026/1/19 21:21:23
网站宣传制作,今天重庆新闻,999免费网站传奇,战鼓的h5网站如何做“ 大模型的一切应用都是基于一个核心——提示词#xff0c;ReAct智能体也不例外#xff0c;智能体是通过提示词告诉模型对问题进行分析#xff0c;执行#xff0c;并要对结果进行负责。” 在学习和使用Agent智能体的过程中#xff0c;ReAct(reasoning and action)思考行动…“大模型的一切应用都是基于一个核心——提示词ReAct智能体也不例外智能体是通过提示词告诉模型对问题进行分析执行并要对结果进行负责。”在学习和使用Agent智能体的过程中ReAct(reasoning and action)思考行动模式是智能体实现中的一个非常经典的范式虽然说ReAct的理论看起来很简单但同时也很抽象刚开始一直没搞明白其到底是怎么实现的。虽然网络的很多资料都在说使用 thought-action-observation的形式然后可以通过多次循环执行的方式来获取结果但在实际操作中总觉得get不到重点。而今天还是公司的实习生遇到了类似的问题即调用工具之后大模型返回的结果与用户的问题完全不搭嘎而他使用的是Langgraph的ReAct模式所以这里就有一个很明显的问题既然使用了ReAct模式为什么还会出现这样的情况。在刚开始对大模型使用不甚了解的情况下觉得这些问题很奇怪但等到深入大模型的应用之后才发现事情好像没那么简单也好像有迹可循了。ReAct Agent的深入理解抛开理论我们从大模型的执行过程来分析ReAct范式既然ReAct范式是基于人类的思维方式来使用大模型那么我们就从人的角度来思考这个问题。首先用户提出问题并输入给大模型然后大模型理解用户问题并对问题进行分析判断是否需要使用外部工具以及是否有工具可以使用这时如果有工具可以使用那么就可以调用外部工具来解决用户问题或者依靠模型自身的能力来解决用户问题。所以从实际操作上来看大模型也并没有超能力我们需要告诉模型第一步应该怎么做第二步应该怎么做等等。所以ReAct的核心点在于我们需要告诉模型你不但要分析问题处理问题同时还要对问题处理的结果负责不能把一个错误的结果返回给用户。但说是这么说那到底应该怎么做呢其实核心点还是那句话大模型应用的核心是提示词工程我们需要通过提示词来告诉大模型按照人类处理问题的方式来解决用户问题简单来说就是在提示词中告诉大模型你分析用户问题之后可以通过自身能力或者调用工具的方式来获取结果但你需要在拿到结果之后对结果进行分析判断其与用户问题是否相关如果不相关或解决不了用户问题那么你需要再次使用分析问题调用工具。而这也就是我们常说的ReAct模式中的 thought-action-observation模式。让模型按照这种步骤就可以相对提高模型解决问题的能力。原因在于大模型调用工具或使用自身能力时会存在两个问题点一个是显性问题一个是隐性问题显性问题如调用工具时出现网络异常或响应错误等情况而隐性问题是——大模型调用工具响应正常但可能存在调错工具或工具响应与问题无关如你问今天的天气怎么样然后工具响应今天常州进球了这种问题工具没报错但结果也与问题无关所以这种问题更难发现需要模型自主判断。但我们也知道模型偶尔可能会抽风或者工具也可能会有问题因此智能体可能在多次调用工具获取不到结果的时候进入死循环状态因此我们需要给智能体设置一个最大循环次数如果达到最大循环次数依然没解决问题那么就直接报错即可。最后只要是大模型应用不管什么模式或范式最终的落地方式基本上都是靠提示词来约束模型的行为也就是说智能体的应用范式都是靠提示词来实现的。反思才是智能体的核心能力也是做好智能体的关键所在。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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