上一篇有說到Agent的等級(jí)可以理解為Agent的智能程度或者是運(yùn)行模式。平時(shí)用得比較多的是ReAct模式和Multi-Agent體系。ReAct具備“思考行動(dòng)”能力的Agent推理框架不像LLM只會(huì)回答問題和輸出結(jié)果而是經(jīng)過思考再調(diào)用工具執(zhí)行根據(jù)結(jié)果繼續(xù)思考最后輸出結(jié)果。用戶問題-LLM思考-決定行動(dòng)-調(diào)用工具-獲取結(jié)果-繼續(xù)思考-輸出結(jié)果這是單個(gè)Agent的運(yùn)行模式它的核心是Reason思考→ Act行動(dòng)→ Observe觀察循環(huán)往復(fù)直到任務(wù)完成。Reason分析現(xiàn)狀決定下一步限制LLM發(fā)散思維基于當(dāng)前的信息決定下一步行動(dòng)是什么。Act根據(jù)思考階段決定的動(dòng)作調(diào)用工具執(zhí)行動(dòng)作。當(dāng)前只執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作輸出結(jié)果。Observe根據(jù)執(zhí)行結(jié)果給到下一輪的Reason。循環(huán)操作一個(gè)是細(xì)化了思考和行為另一個(gè)是減少了LLM的幻覺讓結(jié)果的準(zhǔn)確率提高。在兩個(gè)交互式?jīng)Q策基準(zhǔn)測試ALFWorld 和 WebShop中ReAct 僅需一到兩個(gè)上下文示例提示其絕對成功率分別比模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法高出34% 和 10%https://arxiv.org/abs/2210.03629舉例說明用戶輸入查詢訂單詳情接口為什么返回500接口GET /api/order/detail/10001環(huán)境生產(chǎn)環(huán)境ReAct執(zhí)行過程【第 1 輪】思考接口返回 HTTP 500通常是服務(wù)端異常。需要先查看應(yīng)用日志定位異常堆棧。行動(dòng)執(zhí)行日志查詢loki_query( serviceorder-service, keywordorderId10001, levelERROR)觀察發(fā)現(xiàn)異常java.lang.NullPointerExceptionat OrderService.java:125異常代碼order.getCustomer().getName()【第 2 輪】思考已經(jīng)定位到 NullPointerException。問題發(fā)生在 OrderService.java 第125行。需要查看附近代碼確認(rèn)哪個(gè)對象為空。行動(dòng)讀取代碼git_tool.read( fileOrderService.java, line120-130)觀察代碼public OrderDetail queryDetail(Long orderId){ Order order orderRepository.find(orderId); String name order.getCustomer() .getName(); return build(order,name);}第125行order.getCustomer().getName();【第 3 輪】思考代碼存在對象為空風(fēng)險(xiǎn)?？赡茉?. order不存在2. customer信息不存在需要查詢數(shù)據(jù)庫確認(rèn)數(shù)據(jù)。行動(dòng)執(zhí)行SQLselect *from order_infowhere id 10001;觀察查詢結(jié)果order_id:10001customer_id:null訂單存在但是客戶信息為空?！镜?4 輪】思考已經(jīng)確認(rèn)根因order數(shù)據(jù)存在但是customer_id為空。代碼沒有進(jìn)行空值判斷直接調(diào)用order.getCustomer() .getName()導(dǎo)致NullPointerException。需要檢查歷史代碼確認(rèn)是否存在數(shù)據(jù)校驗(yàn)缺失。行動(dòng)查詢代碼提交記錄git_history( fileOrderService.java)觀察發(fā)現(xiàn)最近上線版本新增客戶名稱展示功能。新增代碼String name order.getCustomer().getName();沒有增加非空判斷?！镜?5 輪】思考問題已經(jīng)定位。需要生成故障報(bào)告并給出修復(fù)方案。行動(dòng)生成分析報(bào)告。觀察報(bào)告生成完成。輸出報(bào)告問題分析訂單詳情接口返回500原因是OrderService.java 第125行存在空指針異常。異常鏈路用戶請求 | v/api/order/detail/10001 | vOrderService.queryDetail() | v查詢訂單成功order.customer_id null | v執(zhí)行order.getCustomer() .getName() | vNullPointerException | vHTTP 500根因訂單數(shù)據(jù)存在客戶信息缺失代碼未進(jìn)行空值校驗(yàn)。影響部分無客戶信息訂單無法查詢詳情。修復(fù)建議方案1增加空值判斷Customer customer order.getCustomer();if(customer ! null){ String name customer.getName();}方案2使用 OptionalString name Optional.ofNullable(order.getCustomer()) .map(Customer::getName) .orElse(未知客戶);方案3增加數(shù)據(jù)庫約束customer_id NOT NULLMulti-Agent這是一種多智能體系統(tǒng)AI系統(tǒng)架構(gòu)。將一個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆分成多個(gè)具有不同角色能力和目標(biāo)的Agent讓每一個(gè)Agent通過通信和協(xié)作一起完成任務(wù)?？梢岳斫鉃橐粋€(gè)AI團(tuán)隊(duì)團(tuán)隊(duì)里的Agent各司其職。LLM能力雖然很強(qiáng)但是單個(gè)Agent會(huì)有角色的沖突容易混亂。當(dāng)遇到一個(gè)復(fù)雜問題的時(shí)候多重身份才能更好地完成任務(wù)。而且雖然任務(wù)的復(fù)雜度上升需要的信息也越多上下文長度有所限制Token不夠LLM的效果急速下降。核心角色Manager Agent相當(dāng)于項(xiàng)目經(jīng)理負(fù)責(zé)理解用戶目標(biāo)拆解任務(wù)分配任務(wù)匯總結(jié)果專業(yè)Agent每個(gè)Agent有自己的角色和目標(biāo)LLMRole PromptMemoryTools。各個(gè)專業(yè)Agent通過消息通信共享上下文和工具完成任務(wù)。舉例說明用戶輸入請?jiān)O(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)訂單系統(tǒng)功能1. 創(chuàng)建訂單2. 支付訂單3. 庫存扣減4. 查詢訂單狀態(tài)要求高并發(fā)可擴(kuò)展。Manager Agent思考用戶需要開發(fā)一個(gè)完整訂單系統(tǒng)。任務(wù)較復(fù)雜需要拆分1. 分析業(yè)務(wù)需求2. 設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)3. 編寫核心代碼4. 設(shè)計(jì)測試方案需要調(diào)用不同專業(yè)Agent協(xié)作。行動(dòng)創(chuàng)建任務(wù)Task1:交給 產(chǎn)品Agent分析訂單業(yè)務(wù)需求Task2:交給 架構(gòu)Agent設(shè)計(jì)技術(shù)方案Task3:交給 開發(fā)Agent實(shí)現(xiàn)核心功能Task4:交給 測試Agent設(shè)計(jì)測試方案觀察任務(wù)分配完成。各Agent開始執(zhí)行。Product Agent思考需要明確訂單系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程。核心能力1. 用戶下單2. 支付訂單3. 庫存扣減4. 查詢訂單狀態(tài)5. 取消訂單行動(dòng)輸出需求文檔訂單狀態(tài)CREATE |PAYING |PAID |SHIPPED |FINISHED異常狀態(tài)CANCELLEDREFUND觀察需求確認(rèn)訂單核心流程用戶 |創(chuàng)建訂單 |支付 |扣庫存 |發(fā)貨 |完成Architect Agent思考訂單系統(tǒng)涉及訂單數(shù)據(jù)庫存數(shù)據(jù)支付數(shù)據(jù)高并發(fā)場景下需要保證1. 數(shù)據(jù)一致性2. 高可用3. 服務(wù)解耦行動(dòng)設(shè)計(jì)架構(gòu)用戶 | Gateway | ---------------- | |Order Service Payment Service |Inventory Service | MySQL Redis 方案 訂單創(chuàng)建1. 創(chuàng)建訂單2. 發(fā)送訂單消息3. 扣減庫存4. 支付成功更新狀態(tài)使用RocketMQ保證最終一致性Redis緩存熱點(diǎn)訂單MySQL保存核心數(shù)據(jù)觀察系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)完成。Developer Agent思考根據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)需要實(shí)現(xiàn)1. OrderController2. OrderService3. OrderRepository4. MQ消息處理行動(dòng)生成代碼觀察訂單創(chuàng)建模塊開發(fā)完成。包含? 下單接口? 狀態(tài)管理? MQ消息發(fā)送Test Agent思考需要驗(yàn)證1. 正常下單2. 重復(fù)提交3. 支付失敗4. 庫存不足5. MQ重復(fù)消費(fèi)行動(dòng)測試 POST /order/createCase1:庫存充足結(jié)果訂單創(chuàng)建成功Case2:庫存不足結(jié)果訂單創(chuàng)建失敗1000個(gè)用戶同時(shí)購買檢查訂單數(shù)量庫存數(shù)量數(shù)據(jù)一致性發(fā)現(xiàn)問題支付成功后庫存扣減失敗。需要增加事務(wù)補(bǔ)償機(jī)制。Manager Agent匯總思考所有Agent已經(jīng)返回結(jié)果。需要整合需求架構(gòu)代碼測試結(jié)果形成最終方案。行動(dòng)匯總所有Agent輸出。觀察訂單系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成。輸出訂單系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案一、業(yè)務(wù)功能支持? 創(chuàng)建訂單? 支付訂單? 查詢訂單? 取消訂單二、系統(tǒng)架構(gòu) 用戶 | Gateway | Order Service / \ Payment Inventory | RocketMQ | MySQL三、核心技術(shù)方案1. 分布式事務(wù)采用RocketMQ事務(wù)消息保證訂單創(chuàng)建支付庫存扣減最終一致。2. 冪等設(shè)計(jì)訂單表order_no 唯一MQ消費(fèi)message_id去重3. 高并發(fā)優(yōu)化Redis緩存訂單狀態(tài)數(shù)據(jù)庫讀寫分離四、測試方案功能測試? 創(chuàng)建訂單? 支付? 查詢壓力測試QPS 5000異常測試庫存不足重復(fù)支付MQ重復(fù)消費(fèi)這個(gè)例子有點(diǎn)長但是比較清晰知道Multi-Agent到底做了些什么大家可以對比一下我們常用的AI Coding比如使用Trae的時(shí)候其實(shí)底層的Multi-Agent也是如此運(yùn)作的。Trae | Multi-Agent架構(gòu) | -------------------------------- Planner Coding Test Review | | | | ------------------------------ | ReAct Thought → Action → Observation總結(jié)ReAct是一個(gè)Agent如何工作。Multi-Agent是多個(gè)Agent如何寫作。Multi-Agent系統(tǒng)里的每個(gè)專業(yè)Agent通常使用ReAct作為內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制。AI Agent系統(tǒng) | | -------------------- | | v v 單 Agent系統(tǒng) Multi-Agent系統(tǒng) | | | | v v ReAct模式 多個(gè)Agent協(xié)作 | ----------------------------------- | | | v v v 產(chǎn)品Agent 開發(fā)Agent 測試Agent | | | ----------------------------------- 每個(gè)Agent內(nèi)部 | v ReAct Thought → Action → Observation學(xué)AI大模型的正確順序千萬不要搞錯(cuò)了2026年AI風(fēng)口已來各行各業(yè)的AI滲透肉眼可見超多公司要么轉(zhuǎn)型做AI相關(guān)產(chǎn)品要么高薪挖AI技術(shù)人才機(jī)遇直接擺在眼前有往AI方向發(fā)展或者本身有后端編程基礎(chǔ)的朋友直接沖AI大模型應(yīng)用開發(fā)轉(zhuǎn)崗超合適就算暫時(shí)不打算轉(zhuǎn)崗了解大模型、RAG、Prompt、Agent這些熱門概念能上手做簡單項(xiàng)目也絕對是求職加分王給大家整理了超全最新的AI大模型應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)清單和資料手把手幫你快速入門學(xué)習(xí)路線:?大模型基礎(chǔ)認(rèn)知—大模型核心原理、發(fā)展歷程、主流模型GPT、文心一言等特點(diǎn)解析?核心技術(shù)模塊—RAG檢索增強(qiáng)生成、Prompt工程實(shí)戰(zhàn)、Agent智能體開發(fā)邏輯?開發(fā)基礎(chǔ)能力—Python進(jìn)階、API接口調(diào)用、大模型開發(fā)框架LangChain等實(shí)操?應(yīng)用場景開發(fā)—智能問答系統(tǒng)、企業(yè)知識(shí)庫、AIGC內(nèi)容生成工具、行業(yè)定制化大模型應(yīng)用?項(xiàng)目落地流程—需求拆解、技術(shù)選型、模型調(diào)優(yōu)、測試上線、運(yùn)維迭代?面試求職沖刺—崗位JD解析、簡歷AI項(xiàng)目包裝、高頻面試題匯總、模擬面經(jīng)以上6大模塊看似清晰好上手實(shí)則每個(gè)部分都有扎實(shí)的核心內(nèi)容需要吃透我把大模型的學(xué)習(xí)全流程已經(jīng)整理好了抓住AI時(shí)代風(fēng)口輕松解鎖職業(yè)新可能希望大家都能把握機(jī)遇實(shí)現(xiàn)薪資/職業(yè)躍遷這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】