本文深入浅出地解析了ReAct Agent架构通过Agent Loop和Reason–Act–Observe双环结构的结合详细阐述了如何让模型连续完成任务。外部程序负责执行工具调用而模型内部则通过思维循环决定下一步行动。通过理解这两个循环的相互作用即使是编程小白也能轻松掌握大模型开发的核心技巧。LLM 每次调用都是一次独立推理。模型不会主动运行也不知道上一次发生了什么。模型只生成调用工具的意图真正控制循环和执行工具的始终是外部程序。为了让模型连续完成任务程序需要重复执行工具调用 - 模型调用的过程这就是最基础的 Agent Loop。但只理解这个工程循环还解释不了一个问题模型进入下一轮以后怎么知道应该继续调用工具还是直接回答又怎么知道应该调用哪个工具在智能体开发中模型外部的工程循环只是运行时的骨架。模型每一轮决策通常还需要一个约束它思考过程的思维循环。今天拿经典的 ReAct Agent 架构来说明这两个循环是怎么组合在一起的。ReAct Agent Loop Reason–Act–Observe Loop智能体 行动 思考第一个环模型外部的 Agent LoopAgent Loop 完全存在于模型之外上一篇已经讲过这里不再展开。它本质上是一种工程手法负责让程序不断转动循环执行工具调用也就是 Action但并不规定模型每一轮应该如何思考。第二个环模型内部的 Reason–Act–Observe模型每次被调用时我们通过提示词约束它的思维过程要求它完成一个思维循环这里列举一个常见的提示词写法... 推导必须严格遵循以下循环每次只能输出一个 Action并等待 Observation 反馈 Thought: 评估当前所处的情况思考下一步应该做什么。Action: 工具名称[工具的输入参数]Observation: 此项由系统/环境执行工具后填充返回... 可以重复上述 Thought/Action/Observation 循环Thought: 我现在已经得到了最终答案无需继续行动。Final Answer: 给出对用户问题的最终完整回答。 开始 Question: {user_input}Thought:两个环通过 Action 相交双环结构的核心就在 Act同一个 Act在两个环里承担了不同角色。在模型内部由模型决定并输出一个动作。在模型外部由程序接收并执行这个动作整个过程可以拆成四步外部程序调用模型。模型先 Reason也就是提示词里的Thought根据当前上下文判断所处的状态。这一步的意义是约束模型不要立刻猜答案而是先想清楚下一步该做什么。模型 Reason 后输出 Act。模型只负责决定并输出动作不亲自执行执行交给外部程序由它调用工具得到结果。结果写回上下文成为模型的 Observe。然后两个环同时进入下一轮就构成了经典的 ReAct Agent。看到这里ReAct Agent 也就清楚了外部 Loop 负责让整个过程继续运行内部循环负责让每一步行动都有依据。ReAct 是模型外部的 Agent Loop与模型内部的 Reason–Act–Observe 思维循环相互咬合形成的双环结构。结语Agent Loop 是模型外部的工程循环负责调用模型、执行动作和写回结果。Reason–Act–Observe 是模型内部的思维循环负责判断当前状态、选择动作并理解环境反馈。两个循环通过 Act 相交模型输出动作程序执行动作。这两个环相互咬合才组成了经典的 ReAct Agent。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
本文深入浅出地解析了ReAct Agent架构通过Agent Loop和Reason–Act–Observe双环结构的结合详细阐述了如何让模型连续完成任务。外部程序负责执行工具调用而模型内部则通过思维循环决定下一步行动。通过理解这两个循环的相互作用即使是编程小白也能轻松掌握大模型开发的核心技巧。LLM 每次调用都是一次独立推理。模型不会主动运行也不知道上一次发生了什么。模型只生成调用工具的意图真正控制循环和执行工具的始终是外部程序。为了让模型连续完成任务程序需要重复执行工具调用 - 模型调用的过程这就是最基础的 Agent Loop。但只理解这个工程循环还解释不了一个问题模型进入下一轮以后怎么知道应该继续调用工具还是直接回答又怎么知道应该调用哪个工具在智能体开发中模型外部的工程循环只是运行时的骨架。模型每一轮决策通常还需要一个约束它思考过程的思维循环。今天拿经典的 ReAct Agent 架构来说明这两个循环是怎么组合在一起的。ReAct Agent Loop Reason–Act–Observe Loop智能体 行动 思考第一个环模型外部的 Agent LoopAgent Loop 完全存在于模型之外上一篇已经讲过这里不再展开。它本质上是一种工程手法负责让程序不断转动循环执行工具调用也就是 Action但并不规定模型每一轮应该如何思考。第二个环模型内部的 Reason–Act–Observe模型每次被调用时我们通过提示词约束它的思维过程要求它完成一个思维循环这里列举一个常见的提示词写法... 推导必须严格遵循以下循环每次只能输出一个 Action并等待 Observation 反馈 Thought: 评估当前所处的情况思考下一步应该做什么。Action: 工具名称[工具的输入参数]Observation: 此项由系统/环境执行工具后填充返回... 可以重复上述 Thought/Action/Observation 循环Thought: 我现在已经得到了最终答案无需继续行动。Final Answer: 给出对用户问题的最终完整回答。 开始 Question: {user_input}Thought:两个环通过 Action 相交双环结构的核心就在 Act同一个 Act在两个环里承担了不同角色。在模型内部由模型决定并输出一个动作。在模型外部由程序接收并执行这个动作整个过程可以拆成四步外部程序调用模型。模型先 Reason也就是提示词里的Thought根据当前上下文判断所处的状态。这一步的意义是约束模型不要立刻猜答案而是先想清楚下一步该做什么。模型 Reason 后输出 Act。模型只负责决定并输出动作不亲自执行执行交给外部程序由它调用工具得到结果。结果写回上下文成为模型的 Observe。然后两个环同时进入下一轮就构成了经典的 ReAct Agent。看到这里ReAct Agent 也就清楚了外部 Loop 负责让整个过程继续运行内部循环负责让每一步行动都有依据。ReAct 是模型外部的 Agent Loop与模型内部的 Reason–Act–Observe 思维循环相互咬合形成的双环结构。结语Agent Loop 是模型外部的工程循环负责调用模型、执行动作和写回结果。Reason–Act–Observe 是模型内部的思维循环负责判断当前状态、选择动作并理解环境反馈。两个循环通过 Act 相交模型输出动作程序执行动作。这两个环相互咬合才组成了经典的 ReAct Agent。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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