优雅谈大模型：一路走来的AI智能体 原创

1.从被动响应到主动思考：ReAct智能体的突破

ReAct智能体代表了AI从被动响应到主动思考的重要跨越。这种设计模式的核心理念是"推理与行动"的有机结合，它让AI系统能够像人类解决问题那样，在思考、行动和观察之间不断循环迭代。

想象一个准备晚餐的场景：你首先思考"家里有什么食材"，然后打开冰箱查看，发现只有蔬菜，于是调整计划决定做蔬菜意大利面。ReAct智能体正是以这种方式工作的。它不遵循固定的规则脚本，而是通过推理分析问题，调用搜索或代码执行等外部工具采取行动，观察结果后再决定下一步策略。这种动态调整能力使得AI能够处理复杂多变的现实任务，而不是局限于预设的简单流程。

ReAct框架的架构设计体现了这种灵活性。智能体可以访问各种工具，并根据需要独立决定是否调用。架构中的条件路径意味着工具的使用不是强制的，而是基于智能体的判断。这种设计让AI在面对不确定性时能够做出更明智的决策，真正实现了从"照章办事"到"灵活应对"的转变。

在开源生态中，LangChain和LangGraph为ReAct模式提供了成熟的实现方案。LangChain提供了create_react_agent函数，让开发者能够快速构建基于ReAct的智能体，只需配置语言模型、工具集和提示词模板即可。而LangGraph则提供了更灵活的图结构编程方式，允许开发者从零开始构建ReAct智能体，完全掌控推理和行动的循环流程。这些框架降低了实现门槛，使得ReAct模式从学术论文走向了实际应用。

2.CodeAct智能体的实践哲学

如果说ReAct智能体教会了AI如何思考和行动，那么CodeAct智能体则将这种能力推向了更实用的境地。这类智能体不仅能理解自然语言指令，还能将其转化为可执行的代码，在安全环境中运行，分析结果，并根据反馈持续改进。

CodeAct框架的核心包含四个关键组件：代码生成能力将用户的自然语言需求转化为程序代码；安全的执行环境确保代码运行不会造成系统风险；结果审查机制让智能体能够评估执行效果；记忆管理系统则使其能够从历史经验中学习。这四者协同工作，构成了一个完整的行动闭环。

以Manus AI为例，它采用结构化的智能体循环来逐步处理任务。首先分析用户请求的意图，然后选择合适的工具或API接口，在隔离的Linux沙箱中执行命令，根据反馈迭代优化，最终将结果提交给用户并进入待命状态。这种工作流程展示了CodeAct模式的实践价值：它不仅生成代码，更重要的是能够真正执行任务并保证结果的可靠性。

在开源领域，OpenHands项目是CodeAct模式的杰出代表。这个项目原名OpenDevin，旨在打造一个能够像人类开发者一样工作的AI智能体。OpenHands实现的CodeAct智能体能够克隆代码仓库、配置开发环境、运行测试套件，所有操作都通过自然语言指令完成。它将大语言模型的行动统一到代码执行空间，使得智能体可以通过编写和执行代码来完成几乎所有任务。

3.自我反思：让AI学会从错误中成长

人类之所以能够持续进步，很大程度上源于自我反思和从错误中学习的能力。反思型智能体将这种能力赋予了AI系统，开创了机器自我改进的新纪元。

反思型智能体的工作遵循一个循环过程。它首先根据用户提示生成初始输出，这可能是一段文本、一段代码或其他内容。接下来，智能体会退后一步，以批判性的视角审视自己的作品，识别错误、不一致之处或可以改进的空间，这个过程往往运用类似专家的推理能力。然后，它将自己的反馈融入到改进过程中，生成新版本的输出。这个循环会持续进行，直到达到高质量标准。

这种设计模式特别适合那些需要反复打磨的任务。传统的一次性生成方式往往难以保证质量，而反思机制通过多轮迭代，让输出结果越来越接近理想状态。这不仅提高了可靠性，也让AI系统表现出更强的适应性和学习能力。从某种意义上说，反思型智能体代表了AI从"工具"向"学习者"的身份转变。

LangGraph框架为反思模式提供了两种主要实现：Reflection和Reflexion。Reflection是一种简单的反思架构，智能体会回顾自己过去的步骤和工具执行结果，评估行动质量并据此改进。而Reflexion则更进一步，由Shinn等研究者提出，它通过语言反馈和自我反思来学习。在Reflexion架构中，智能体会明确批评自己的响应，并将批评建立在外部数据基础上，生成引用并列举多余的信息。LangChain还推出了langgraph-reflection预构建图，提供了开箱即用的反思智能体，包含主智能体和批评智能体两个子系统，前者尝试解决用户任务，后者检查主智能体的输出并提供改进建议。

4.分工协作：多智能体系统的集体智慧

当单个智能体的能力遇到瓶颈时，多智能体系统提供了一种优雅的解决方案。这种设计模式放弃了"万能型"智能体的思路，转而构建由多个专业化智能体组成的协作团队，每个成员专注于自己擅长的领域。

多智能体系统的优势是显而易见的。专注于特定任务的智能体比试图处理所有事情的通用智能体更容易成功。每个智能体可以使用独立的提示词和指令，甚至可以针对性地采用微调过的语言模型，这大大提升了任务处理的精准度。更重要的是，每个智能体可以独立评估和改进，而不会影响整个系统的稳定性。这种模块化设计让大规模工作流程变得更加高效、灵活和可靠。

一个典型的多智能体系统可能包含研究智能体、编码智能体和审查智能体。当用户提交一个复杂请求时，系统会将其分解为多个子任务，由不同智能体并行处理。研究智能体负责信息收集和分析，编码智能体实现具体功能，审查智能体则把关质量。最终，各智能体的成果被综合为统一的高质量输出。这种分工协作模式类似于人类团队的工作方式，充分发挥了"众人拾柴火焰高"的集体智慧。

开源社区在多智能体系统方面涌现出多个优秀框架。微软推出的AutoGen框架允许开发者定义多个对话式智能体，这些智能体可以相互协作完成复杂任务，支持人机协作和灵活的对话模式。CrewAI则专注于构建协作式AI团队，开发者可以为每个智能体分配特定角色、目标和工具，让它们像真实团队那样协同工作。LangGraph同样支持多智能体编排，通过图结构定义智能体之间的交互流程。这些框架各有特色，但都致力于让多智能体协作变得更加简单和高效，推动了从单一智能体向智能体团队的范式转变。

5.智能检索：Agentic RAG的知识管理革命

检索增强生成技术一直是提升AI回答准确性的重要手段，而Agentic RAG则将这一技术推向了新的高度。与传统的静态检索不同，Agentic RAG引入了自主智能体来动态管理和优化整个信息检索与生成过程。

Agentic RAG的架构由三个核心层次构成。

检索系统负责从知识库中获取相关信息，它使用索引、查询处理以及BM25或密集嵌入等算法技术来精准定位所需内容。

生成模型通常是经过微调的大型语言模型，它将检索到的数据转化为上下文嵌入，通过注意力机制聚焦关键信息，最终生成连贯流畅的回答。

而智能体层则是整个系统的大脑，它协调检索和生成步骤，使过程具有动态性和上下文感知能力，并且能够记住和利用过去的信息。

这三个组件的协同工作带来了质的飞跃。传统RAG系统的检索是被动的、一次性的，而Agentic RAG中的智能体可以主动评估检索结果的相关性，必要时发起多轮检索，甚至调整检索策略。它还能够记住之前的交互历史，在后续对话中提供更加连贯和个性化的回答。这使得Agentic RAG能够提供比传统系统更智能、更符合上下文的答案，真正实现了从"被动查询"到"主动学习"的知识管理革命。

在开源实现方面，LangGraph提供了Self-RAG教程，展示了如何将自我反思机制融入RAG系统。Self-RAG会对检索到的文档和生成的内容进行自我评分，判断文档是否相关、答案是否得到支持、回答是否有用，从而实现更智能的检索和生成。LlamaIndex则提供了丰富的RAG构建工具，支持构建智能体驱动的检索系统。这些框架让开发者能够轻松构建从基础RAG到Agentic RAG的各种应用，推动了知识增强型AI系统的发展。

这五种设计模式的成熟标志着AI发展进入了一个新阶段。从ReAct的推理行动循环、CodeAct的代码执行能力、反思机制的自我改进、多智能体的协作分工，到Agentic RAG的智能检索，每一种模式都代表了AI能力边界的拓展。

更重要的是，这些模式不是孤立存在的。在实际应用中，它们往往相互结合、相互增强。一个复杂的AI系统可能同时采用多智能体架构来分工协作，每个智能体内部运行ReAct框架进行推理决策，利用CodeAct执行具体任务，通过反思机制持续改进，并借助Agentic RAG获取知识支持。这种模式的融合正在催生出越来越强大、越来越智能的AI系统。

本文转载自​​鲁班模锤​​，作者：祝融