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基于 LangGraph 内部自动构建好的**标准 ReAct 智能体模板**,**低代码开箱即用**,不用手动画节点、连线。底层本质就是一个编译好的 `StateGraph`。 适合:标准工具调用 Agent、业务快速开发,不想手写状态流转。
文章介绍2025年为"Agent元年",推荐了6位AI专家的AI Agent学习资源,涵盖从基础理论到实战部署的全方位内容。通过飞书平台可获取完整学习文档,帮助读者系统掌握AI Agent技术,打破信息差,把握大模型应用新方向。
Skills是让Agent从"被动应答"进化为"主动执行"的核心技术,通过封装特定任务的领域知识、操作流程和工具调用方式,使Agent能像专家一样高效执行复杂任务。文章详细解析了Skills的工作原理、与其他概念的区别、优质Skills的打造方法,以及官方与社区资源推荐。Skills采用渐进式加载和智能调用机制,解决了规则失效、执行失控等问题,让AI从"对话助手"转变为"可信赖的执行者",降低了普
向量数据库技术的发展,可以追溯到本世纪初的深度学习浪潮。随着深度学习技术在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域的突破性进展,嵌入表示(Embedding)技术逐渐成为一种标准化的数据表示方法。嵌入表示技术通过将数据映射到低维稠密向量空间,能够有效地捕捉数据之间的语义关联,为向量数据库的发展奠定了坚实的基础。
在 AI Agent 的面试和实际开发里,ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 是出现频率最高的三个名词。但很多人的困惑在于:背得出定义,却说不清三者到底是什么关系,也讲不出实际项目该怎么选。这篇博客的目标,就是把这三者"掰开揉碎",从论文溯源、运行机制、成本差异到选型策略,一次讲清楚。
用 Go 语言从零构建各类 AI Agent,覆盖 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent、Super Agent 等核心设计模式的完整工程实现。。从本篇起,我们进入「单 Agent 架构与工具系统」。ReAct 是所有 Agent 范式的鼻祖,后续的 Plan-and-Execute、Tree-of-Thoughts、多智能体编排,本质上都是对 ReAct 循环的变
ReAct由Yao等人于2022年提出,其核心是将推理轨迹(Thought)与动作执行(Action)交织在一起。Thought:模型根据当前状态思考下一步该做什么。Action:调用一个外部工具(如搜索引擎、计算器、数据库查询)。:记录工具返回的结果。重复以上步骤,直到得到最终答案(Final Answer)。这种设计让模型能够动态利用外部信息,克服纯参数化知识在时效性、精确性上的局限。我们使用
本文系统拆解ReAct(Reasoning + Acting)——当前应用最广泛的Agent推理模式。文章从ReAct的核心循环(Thought→Action→Observation)入手,逐层讲解每一步的设计原理和Prompt模板构成,并给出三个实战案例:搜索计算Agent、数据库查询Agent、多工具协同Agent。通过Mermaid循环图展示ReAct的完整推理链路,并与纯推理(CoT)和纯
简单讲讲你的Agent项目?基于大模型实现ReAct模式下的自主规划能力,解决长线任务,学习检索与记忆规划。我的项目核心就是ReAct框架。ReAct不是让模型一次性吐答案,而是把它塞进一个“思考-行动-观察”的循环里。实际工程里,这个循环是在代码里用while实现的,每个循环把Thought + Action + Observation 拼成新的上下文喂给模型,直到模型输出Fianl Answe
大模型有一个非常特殊的特点:它很聪明,但它不是确定性的。同一个问题,两次回答可能不同。它会遗漏信息,会误判工具,会生成不完整计划,也可能因为上下文变化而改变决策。但真实业务系统不能完全依靠这种不确定性运行。订单不能“可能创建成功”。付款不能“模型觉得大概完成了”。审批不能“上下文摘要里好像通过了”。用状态机约束任务用数据库保存事实用 Tool Schema 约束动作用权限限制能力用 Sandbox
上交、清华和 MemTensor 的这项研究把 Agent 记忆拆成表示存储、抽取、检索路由和维护四个数据管理模块,并用 12 套代表系统的统一实验说明:长期记忆的瓶颈已经从“能不能存”转向“能不能在更新、检索、成本之间稳定取舍”。
Agent 记忆系统的核心,不是“要不要向量库”,也不是“该不该上知识图谱”。
本文介绍了如何从零开始使用 OpenAI Codex 完成一个完整项目。Codex 是一款 AI 编程助手,能够理解代码并根据自然语言指令完成编写、调试、测试等任务。文章详细讲解了安装配置 Codex 的步骤,并演示如何用它开发一个简单的待办事项应用(包含 HTML/CSS/JS 实现和 localStorage 存储)。重点强调了使用技巧:明确需求分阶段实现、结合 Git 管理代码变更、编写测试
大语言模型(LLM)的爆发式发展带来了人工智能落地的新范式:以LLM为认知核心的智能体(Agent)能够自主完成开放域复杂任务,打破了传统AI只能解决单一封闭域问题的边界。但早期LLM推理范式存在两个核心缺陷:一是以思维链(CoT)为代表的纯推理范式无法与外部环境交互,无法获取实时信息、无法调用工具执行操作,存在天然的知识截止与能力边界;二是以Toolformer为代表的纯工具调用范式缺乏逻辑推理
面试官一般这么问:"你们项目里用的是 LLM 直接调用还是 Agent?为什么这么选?"或者"Agent 比 LLM 多了什么?如果让你从零设计一个 Agent,你会怎么做?"
想象一下:你正在开发一个。
它让模型在推理和行动之间交替:先判断下一步该做什么,再调用工具,再根据观察结果继续。说实话,ReAct 是理解 Agent loop 的入门框架。但工程里不要迷信"让模型一直想"——你真正要设计的是工具、状态、停止条件、错误恢复和 trace。
本文将围绕 ReAct 展开,解析其原理、架构设计、适用场景,并结合代码示例说明它在 Agent 系统中的具体实现方式。
Act:LLM 发出一段严格的 JSON tool call payload,例如 {"name": "search_web", "arguments": {"query": "react agent failures"}}。在循环里维护历史,靠的就是这两件小工具。LLM 会判定手头的信息还差点意思,于是换个略不一样的关键词再搜一次,再抓一个页面,再搜一次。你问的是 2026 年的实践,它一头扎进
这是一份被面试官“从头拷打到尾”的真实记录,涵盖了从JavaScript底层原理、React/Vue源码级实现、Webpack/Rollup构建优化,到机器学习基础、TensorFlow.js落地实践、LLM在金融场景中的应用,再到金融系统特有的高并发、低延迟、数据一致性等核心问题的全方位拷问。在经历了这场长达3小时、横跨5轮技术面试的“洗礼”之后,我深刻意识到:35K的前端+AI岗位,面试官不是
在 ReAct 之前,**Chain-of-Thought (CoT)** 已经成为提升 LLM 推理能力的标配方法。
<li>姓名:{name}</li><li>性别:{sex}</li><li>年龄:{age}</li>
Vue.js是一款流行的JavaScript框架,用于构建用户界面。它采用自底向上的增量开发方式,核心库只关注视图层,易于与第三方库或已有项目整合。在TodoList组件中定义待办事项的数据模型,并实现添加、删除和完成待办事项的逻辑。Vue.js作为一个现代前端框架,具有丰富的特性和广泛的应用场景。通过本文的介绍,希望能帮助你更好地了解和使用Vue.js。随着技术的不断发展,Vue.js将会有更多
本项目是一个公寓租赁平台系统,采用Vue3+SpringBoot+MyBatis技术栈开发。系统分为用户端和管理端,用户可浏览房源、注册登录、预约看房,进行房租缴纳、报修等生活服务;管理员可管理用户、房源和租赁信息。项目包含完整的社区互动功能,适合作为编程入门学习案例。技术要点包括Vue3前端框架、SpringBoot后端、MyBatisPlus数据库操作等,提供完整的运行环境和管理员测试账号。
vscode报错处理,打开tsconfig.app.json输入"composite": true,注:我是把file直接删除了,如果使用的是vscode可能会报错。在tsconfig.json中输入下面代码。在vite.config.ts中的内容为。首先打开tsconfig.json。再打开vite.config.ts。
这篇文章介绍了Vue.js的基础入门知识,主要包括以下内容: Vue.js简介:一个渐进式JavaScript框架,具有响应式数据绑定、组件化架构等特性,适合构建动态Web应用。 项目结构解析:详细说明了Vue项目初始化后的目录结构,包括src、public等核心文件夹及其作用。 安装与配置:提供了两种引入Vue的方式(CDN和npm初始化项目),并展示了如何创建纯净的Vue项目。 HelloWo
防抖(Debounce)是一种优化高频事件处理的技术,通过延迟执行回调函数直到事件停止触发一段时间。比如在搜索框输入时,只有用户停止输入1秒后才发起请求,避免频繁请求。React中可通过自定义Hook实现:利用useRef保存定时器,每次触发时清除前一个定时器并设置新的延迟执行。这样能确保只执行最后一次触发的事件,提升性能。示例展示了如何将防抖应用于滚动和输入事件。